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 41 874 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 234 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 15 299 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 41 874 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 20 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -29، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -5، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 9.01%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.57% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 3 772 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 077 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 21 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
41 874
المشتركون
-524 ساعات
-467 أيام
-2930 أيام
أرشيف المشاركات
41 874
Образовательный проект AI Talent Hub, ИТМО и Napoleon IT открывают набор в крупнейшую магистратуру «Искусственный интеллект» 🚀
🔸Начинающие AI/ML специалисты развиваются в сообществе опытных менторов из индустрии: OZON, VK, Сбер, МТС Digital, Huawei Noah's Ark, «Татнефть», Mail.ru, Яндекс, Газпром и других компаний
🔸Руководители RnD команд «присматривают» к себе лучших, а студенты растут до Middle уровня и учатся на реальных задачах
🔸Онлайн-формат обучения позволяет учиться из любой точки страны и мира
🔸Доступны более 100 курсов по разным направлениям машинного обучения от ИТМО, Передовой инженерной школы ИТМО и экспертов крупных IT-компаний — выбирайте сами, кем хотите стать
🔸Неклассические образовательные форматы — воркшопы, хакатоны, проектные и кейс-семинары — позволяют получить актуальные знания в области искусственного интеллекта и освоить перспективные ML-специальности на уровне Middle
В прошлом году к программе присоединились 109 талантливых джунов. В этом году открыто 200 бюджетных мест — успевай занять своё!
До 10 июля подавайте заявку на конкурс проектов, поступайте без экзаменов и становитесь экспертом в области искусственного интеллекта!
41 874
Команда исследователей Тинькофф приглашает на RL-ивент в Петербурге 🤖
6 июля расскажут, как избавиться от ансамблей и опубликоваться на ICML, побить соту с использованием LayerNorm и будущем RL.
Подробнее — на странице митапа. Там же можно зарегистрироваться: https://l.tinkoff.ru/saint_reinforcenburg.meetup
И не забудьте позвать с собой коллег.
📆 6 июля, Петербург, ЛЕНПОЛИГРАФМАШ.
41 874
🔥Одна из самых популярных нейросетей - Stable diffusion, которая позволяет генерировать изображения на основании текстового запроса. Результаты ее работы удивляют и потрясают пользователей. Предлагаем разобраться в ее устройстве со стороны специалиста по компьютерному зрению на открытом уроке 12 июля в 20:00 мск.
На встрече вы узнаете принципы построения диффузионных моделей, как устроена модель Stable Diffusion, и какие задачи можно решать с ее помощью
Вебинар «Диффузионные модели. Stable diffusion и все-все-все» пройдет в рамках онлайн-курса «Компьютерное зрение» в OTUS.
📌В результате урока вы:
- Изучите принцип работы и математические аспекты диффузионных моделей
- Поймете, как устроены основные блоки модели Stable Diffusion
- Получите понимание для каких задач можно использовать модель Stable Diffusion
- Узнаете возможное дальнейшее развитие диффузионных моделей
👉Для участия зарегистрируйтесь https://otus.pw/44TZ/
Урок будет полезен:
— Специалистам в области Computer Vision, NLP и ML-инженерам
— Тимлидам data science команд
— Тем, кто интересуется современными архитектурами в DL
Не упустите возможность протестировать курс! Продолжить обучение на нем возможно в рассрочку. Нативная интеграция подробная информация о продукте на сайте www.otus.ru
41 874
Advanced Algorithms and Data Structures
https://www.cosy.sbg.ac.at/~held/teaching/aads/aads_print.pdf
@datascienceiot
41 874
@devopslibrary - Канал с актуальными книгами, новостями и гайдами по теме DevOps и Site Reliability Engineering.
41 874
Repost from Machinelearning
📚 5 Free Books on Natural Language Processing to Read in 2023
5 великолепных бесплатных книг по NLP, актуальных в 2023 году.
1. Speech and Language Processing
Authors: Dan Jurafsky and James H. Martin
Книга, написанная двумя профессорами Стэнфордского университета, по обработке речи и языка содержит исчерпывающее введение в мир НЛП. Она разбита на 3 раздела: Фундаментальные алгоритмы для НЛП, Приложения НЛП и Аннотирование лингвистической структуры.
2. Foundations of Statistical Natural Language Processing
Authors: Christopher D. Manning and Hinrich Schütze
Эта книга начинает с основ НЛП и постепенно погружает вас в математические аспекты, неодходимые для обработки естественного языка, такие как вероятностные пространства, теорема Байеса, дисперсия и многие другие.
3. Pattern Recognition and Machine Learning
Author: Christopher M. Bishop
Это детальное введение в область распознавания образов и машинного обучения.В конце каждой главы есть упражнение, подобранное таким образом, чтобы лучше объяснить читателю каждую концепцию.
4. Neural Network Methods in Natural Language Processing
Author: Yoav Goldberg
Книга начинается с изучения основ, таких как линейные модели, перцептроны, feed-forward, обучение нейронных сетей и тд. Автор использовал математический подход для объяснения этих фундаментальных элементов вместе с практическими примерами.
5. Practical Natural Language Processing
В этой книге рассказывается о том, как НЛП используется в реальном мире, о конвейере моделей НЛП, а также о текстовых данных и примерах использования, таких как чат-боты типа ChatGPT. В этой книге вы узнаете, как НЛП может быть использовано в различных отраслях, таких как розничная торговля, здравоохранение, финансы и др.Вы сможете узнать, как работает конвейер НЛП в каждой из областей, и понять, как использовать его в работе.
ai_machinelearning_big_data
41 874
🖥 A Little Book of Python for Multivariate Analysis Documentation
📖 Book
@datascienceiot
41 874
⚠️Пройдите тест на углубленные знания в сфере Machine Learning. Professional
🔓 Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на продвинутом курсе «Machine Learning. Professional» от OTUS и его партнера — Сбера
⏰ Время прохождения теста ограничено 30 минут
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ: https://otus.pw/a4j4N/
Курс доступен в рассрочку.
🎁 Пройдете успешно тест, получите доступ к открытым урокам курса.
Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru
41 874
5 июля собираемся на второй X5 Data Science Meetup
🔸Как с помощью PySpark Pipeline писать читаемый, легко тестируемый и поддерживаемый код, расскажет Дмитрий Чернышев - старший менеджер по анализу больших данных, X5 Tech
🔸Про квази-эксперименты методом Propensity Score в кейсах, где нельзя провести стандартный A/B-тест поговорим вместе с Натальей Илюнькиной - аналитиком группы клиентской аналитики Яндекс Маркета
🔸О подходах распознавания жестового языка раскажет Александр Нагаев - CV engineer, SberDevices
📆 Дата: 5 июля, 18:00
🌐 Онлайн
👉 Регистрация
41 874
Яндекс Практикум ищет авторов на курсы по машинному обучению
Частичная занятость (2-3 часа в день)
Яндекс Практикум — это сервис онлайн-образования, где каждый может освоить современные цифровые профессии.
Задача автора — создавать и улучшать образовательный контент, чтобы обучение было актуальным. Помимо теории нужно будет придумывать квизы, тесты, практические задания, дополняя это примерами из вашей профессиональной жизни.
Сейчас ищут авторов на курсы по машинному обучению.
Почему вам стоит стать автором курса?
● Помощь тысячам людей получить востребованную IT-профессию.
● Прокачка себя и подтверждение своей экспертности.
● Дополнительных доход на удалёнке.
Оставьте отклик на сайте, пройдите отбор и станьте проводником в мир IT-профессий.
