متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Data Science
الذهاب إلى القناة على Telegram
DS По всем вопросам- @haarrp @ai_machinelearning_big_data - machine learning @pythonl - Python @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ArtificialIntelligencedl - AI @pythonlbooks-📚 @programming_books_it -📚 Реестр РКН: https://clck.ru/3Fk3zS
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Data Science
تُعد قناة Data Science (@datascienceiot) لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 41 907 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 245 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 15 287 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 41 907 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 17 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -34، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -10، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.70%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.10% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 3 645 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 301 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 0.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل llm, агентов, api, октября, разработчиков.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“DS
По всем вопросам- @haarrp
@ai_machinelearning_big_data - machine learning
@pythonl - Python
@itchannels_telegram - 🔥 best it channels
@ArtificialIntelligencedl - AI
@pythonlbooks-📚
@programming_books_it -📚
Реестр РКН: https://clck.ru/3...”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 18 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
41 907
المشتركون
-1024 ساعات
-47 أيام
-3430 أيام
أرشيف المشاركات
41 907
ScaleCUA: Master GUIs across 6 OS with our new open-source agent!
📕 Read
@datascienceiot
41 907
+2
Как уместить в единого ИИ-помощника более 100 различных сценариев для 10 000+ сотрудников
На конференции «ИИ-ЗАМАН» в Казани технологическая платформа Авито представила доклад «Автоматизация в Авито: путь к многоагентным системам». Дата-сайенс менеджер Виктория Берестова рассказала о применении LLM для построения ИИ-ассистентов: от классификаторов интентов до сценариев взаимодействия.
Ключом стала многоагентная архитектура (MAS). Вместо создания одного монолитного и сложного помощника, который пытается быть экспертом во всем, разработали целый ансамбль узкоспециализированных ИИ-агентов.
Каждый такой агент отвечает за свою предметную область — подобно тому, как в большой компании работают разные департаменты: юридический, финансовый, технический. Когда сотрудник задает вопрос через единый интерфейс, система анализирует запрос и автоматически направляет его тому «виртуальному специалисту», который лучше всего справится с задачей.
Узкие специализированные агенты для конкретных задач требуют значительно меньше мощности, чем большие универсальные модели, сохраняя при этом высокое качество результатов. А система предварительной фильтрации автоматически обрабатывает простые запросы без запуска дорогих ИИ-моделей, оптимизируя использование вычислительных ресурсов.
41 907
Как уместить в единого ИИ-помощника более 100 различных сценариев для 10 000+ сотрудников
На конференции «ИИ-ЗАМАН» в Казани технологическая платформа Авито представила доклад «Автоматизация в Авито: путь к многоагентным системам». Дата-сайенс менеджер Виктория Берестова рассказала о применении LLM для построения ИИ-ассистентов: от классификаторов интентов до сценариев взаимодействия.
Ключом стала многоагентная архитектура (MAS). Вместо создания одного монолитного и сложного помощника, который пытается быть экспертом во всем, разработали целый ансамбль узкоспециализированных ИИ-агентов.
Каждый такой агент отвечает за свою предметную область — подобно тому, как в большой компании работают разные департаменты: юридический, финансовый, технический. Когда сотрудник задает вопрос через единый интерфейс, система анализирует запрос и автоматически направляет его тому «виртуальному специалисту», который лучше всего справится с задачей.
Узкие специализированные агенты для конкретных задач требуют значительно меньше мощности, чем большие универсальные модели, сохраняя при этом высокое качество результатов. А система предварительной фильтрации автоматически обрабатывает простые запросы без запуска дорогих ИИ-моделей, оптимизируя использование вычислительных ресурсов.
41 907
VLA-Adapter: An Effective Paradigm for Tiny-Scale Vision-Language-Action Model
📕 Read
@datascienceiot
41 907
Стань участником МТС True Tech Champ 2025 — масштабного ИТ-чемпионата по программированию с призовым фондом 10 250 000 рублей.
Соревнования пройдут в двух треках:
1. Алгоритмические задачи
Покажи индивидуальное мастерство в работе со структурами данных и написании алгоритмов. Чтобы успешно справиться с заданиями, пригодится опыт решения олимпиад.
2. Программирование роботов
Оживи робота с помощью кода, чтобы он прошел лабиринт быстрее всех. Трек будет интересен разработчикам: С++, Go, Python, JS, Java, C# и не только.
Участвовать могут школьники, студенты, начинающие ИТ-специалисты и опытные разработчики. Отборочные этапы пройдут онлайн, шоу-финал — 21 ноября в МТС Live Холл в Москве.
Ты можешь выйти на арену как участник или наблюдать за чемпионатом как зритель.
Регистрируйся до 20 октября по ссылке.
41 907
DeepSeek-R1 incentivizes reasoning in LLMs through reinforcement learning
📕 Read
@datascienceiot
41 907
Технологическая индустрия входит в эпоху саморазвивающихся систем: сегодня уже 93,9% специалистов по машинному обучению используют большие языковые модели в работе, а 31,5% опрошенных доверяют им писать код. Это не просто тренд — это переход от экспериментов к новой норме. Все это выяснили в исследовании технологической платформы Авито и Хабр.
Из результатов стало понятно, что ИИ превращается из экспериментальной игрушки в настоящий рабочий инструмент, который ускоряет разработку, повышает эффективность и снижает барьеры для входа в профессию. Ассистенты на базе LLM помогают инженерам создавать сложные алгоритмы быстрее, а в перспективе могут привести к появлению принципиально новых решений, недоступных человеческому воображению.
Авито отвечает на вызовы новой реальности, развивая собственную экосистему ИИ-инструментов: от чат-бота на базе A-Vibe и кодового ассистента для разработчиков до корпоративного ИИ-портала. Все данные остаются во внутреннем контуре Авито, что позволяет контролировать риски без ограничения экспериментов сотрудников.
41 907
Продуктивная пятница для тех кто в теме Java и ML – приходите на VK JT Meetup!
3 октября VK проводит VK JT Meetup в Нижнем — офлайн-встречу ML-инженеров и Java-разработчиков.
Лиды VK расскажут про вызовы перед бэкендером, которые возникают в процессе создания B2B-продукта. А также поделятся пошаговым гайдом по выпуску RAG в прод и процессом создания единой инфраструктуры поисковой платформы.
А после докладов вас ждут командные кейс-батлы и нетворкинг.
Приходите посоревноваться за призы в кейс-батле и пообщаться с экспертами в нетворкинг-зоне.
📍 Нижний Новгород, только офлайн
📅 3 октября, сбор с 18:00
🎟 Вход по регистрации
41 907
Антропический экономический индекс
Понимание влияния ИИ на экономику
📕 Читать
@datascienceiot
41 907
🔥 Стартовал отбор на олимпиаду по ИИ и анализу данных AIDAO
Шанс для студентов заложить фундамент карьеры, проявить себя и показать навыки, которые высоко ценят в крупных IT-компаниях и научных центрах России.
О задачах:
- все испытания — это реальные вызовы, с которыми сталкиваются исследователи в науке и профессионалы в сфере анализа данных
- каждая задача имеет реальное применение и может встретиться в карьере
Об олимпиаде:
- олимпиаду проводят ФКН НИУ ВШЭ и Яндекс Образование
- главные призы: 1 000 000 рублей и преимущества при поступлении в магистратуры ФКН ВШЭ
- будет два этапа: онлайн и финал в Москве. Оба пройдут на английском.
Соберите команду студентов и не упустите возможность проявить себя. Регистрация по ссылке.
41 907
Интегрируй ML-модель в продакшн без боли и ошибок!
Практикум для разработчиков и ML-инженеров, которые устали от «экспериментов в Jupyter» и хотят переходить к реальным решениям! 16 сентября в 19:00 приглашаем на встречу по интеграции моделей с внешним миром и написанию API вместе с экспертом Игорем Стурейко — разработчиком модели прогнозирования технического состояния газотранспортной системы ПАО Газпром.
На практикуме вы:
👨💻перенесёте модель из Jupyter notebook в полноценный Python-класс
👨💻создадите API и подготовите эндпоинты
👨💻напишете валидатор для входящих параметров
👨💻протестируете работу модели как отдельного сервиса.
Все участники получают 7% скидку на любой курс OTUS + бонус: карьерные треки для ML-специалистов
Записывайся на практикум: https://tglink.io/44066c2f26ad
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: 2W5zFJSxBfv
41 907
Что «под капотом» у дата-платформ — разбираемся на конференции по инженерии данных
SmartData — это конференция не про «ценность данных для бизнеса». Это площадка, где обсуждают, как устроены реальные системы.
Программа конференции охватывает все стороны работы с данными — от Analytical до Data и ML Engineering, Data Governance и Data Quality, от старых добрых Airflow и Hadoop до Bleeding Edge «в лице» StarRocks и DataFusion Comet.
Станьте частью профессионального сообщества 5–6 октября в Санкт-Петербурге.
Подробности и билеты — на сайте SmartData.
С промокодом DATASC персональные билеты дешевле.
Реклама. ООО "ДЖУГ РУ ГРУП". ИНН 7801341446.
41 907
Aligning LLMs for the Classroom with Knowledge-Based Retrieval -- A Comparative RAG Study
📚 Читать
@datascienceiot
41 907
📘 На Stepik вышел курс — «MLOps с нуля: как довести модель до продакшна»
Начинаете путь в MLOps и хотите понять, как перевести ML-модель из ноутбука в реальный продукт? Этот курс — именно то, что нужно.
🔍 Что вы получите:
• Понимание полного жизненного цикла ML-модели: от обучения до мониторинга
• Практику с современными инструментами: Docker, Kubernetes, CI/CD, MLflow
• Опыт построения воспроизводимых пайплайнов и управления экспериментами
• Навыки автоматизации и работы с инфраструктурой для реального продакшна
🎓 Сертификат по завершении — добавьте его в резюме или профиль LinkedIn
🚀 Сделайте шаг к профессии MLOps-инженера. Начните уже сегодня и получите скидку 25%, которая действительна в течение 24 часов
👉 Пройти курс на Stepik
41 907
SFR-DeepResearch: Towards Effective Reinforcement Learning for Autonomously Reasoning Single Agents
📚 Читать
@datascienceiot
41 907
😄 12 сентября смотрите онлайн-студию первой «Ночи музеев» в мире IT
В Яндексе придумали «Ночь музеев» в мире IT, а Сбер, Т-банк, Х5 и Lamoda поддержали идею и присоединились. Если вы не успели зарегистрироваться как офлайн-участник – подключайтесь онлайн.
🙌 Студия big tech night online будет работать 12 сентября с 18:00 до 21:00 по московскому времени.
Можно переключаться между двумя треками.
😛😝В софт-треке вас ждут:
– шоу для разработчиков со стендап-комиком Севой Ловкачёвым;
– обсуждение pet-проектов и изобретательства среди инженеров;
– юмор в борьбе со стрессами: мемы как способ выжить в бигтехе.
😋😛 В хард-треке:
– разберём, чем отличается бигтех в России и за рубежом: каких специалистов ищут компании, есть ли культурные отличия?
– поговорим с Маратом Мавлютовым – руководителем подразделения из Яндекса, разрабатывающего роботов-доставщиков;
– обсудим, как AI помогает разработчикам сейчас и как будет помогать в будущем.
😌 Регистрируйтесь и подключайтесь.
Реклама. ООО "Яндекс". ИНН 7736207543
