Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
الذهاب إلى القناة على Telegram
Все самое полезное для дата сайентиста в одном канале. Учиться у нас: clc.to/6qVHgg По рекламе: @proglib_adv Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67a5b03124c8ba6dcaa121c9
إظهار المزيد
الشبكة:📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
تُعد قناة Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение (@dsproglib) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 18 370 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 953 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 35 842 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 18 370 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 27 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -44، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 1، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.10%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.73% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 305 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 686 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 4.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل сайентиста, llm, буст, навигация, openai.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Все самое полезное для дата сайентиста в одном канале.
Учиться у нас: clc.to/6qVHgg
По рекламе: @proglib_adv
Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67a5b03124c8ba6dcaa121c9”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 28 أغسطس, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
18 370
المشتركون
+124 ساعات
-177 أيام
-4430 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.tlmtr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dx&w=96&q=75){kind=small}
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
أغسطس '26
أغسطس '26
+55
في 0 قنوات
يوليو '26
+83
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '26
+97
في 2 قنوات
Get PRO
مايو '26
+142
في 1 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+106
في 1 قنوات
Get PRO
مارس '26
+329
في 4 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+154
في 5 قنوات
Get PRO
يناير '26
+212
في 4 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+211
في 3 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+101
في 1 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+148
في 5 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+105
في 2 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+103
في 4 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+171
في 2 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+185
في 42 قنوات
Get PRO
مايو '25
+319
في 6 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+206
في 18 قنوات
Get PRO
مارس '25
+247
في 53 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+236
في 36 قنوات
Get PRO
يناير '25
+180
في 41 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+212
في 42 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+217
في 52 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+224
في 43 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+249
في 38 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+269
في 37 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+197
في 37 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+257
في 31 قنوات
Get PRO
مايو '24
+429
في 38 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+339
في 38 قنوات
Get PRO
مارس '24
+437
في 32 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+426
في 32 قنوات
Get PRO
يناير '24
+473
في 28 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+604
في 34 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+289
في 13 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+462
في 22 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+631
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+488
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+420
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+329
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+433
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+224
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+712
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+249
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+260
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+292
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+407
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+172
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+209
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+287
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+352
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '22
+407
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '22
+166
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '22
+215
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '22
+225
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '22
+129
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '22
+250
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '21
+203
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '21
+253
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '21
+237
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '21
+208
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '21
+297
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '21
+312
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '21
+288
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '21
+446
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '21
+446
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '21
+429
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '21
+396
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '21
+351
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '20
+12 450
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 28 أغسطس | +1 | |||
| 27 أغسطس | +2 | |||
| 26 أغسطس | +2 | |||
| 25 أغسطس | +1 | |||
| 24 أغسطس | +3 | |||
| 23 أغسطس | +2 | |||
| 22 أغسطس | 0 | |||
| 21 أغسطس | 0 | |||
| 20 أغسطس | +1 | |||
| 19 أغسطس | +2 | |||
| 18 أغسطس | +5 | |||
| 17 أغسطس | +4 | |||
| 16 أغسطس | +1 | |||
| 15 أغسطس | 0 | |||
| 14 أغسطس | +3 | |||
| 13 أغسطس | +1 | |||
| 12 أغسطس | +2 | |||
| 11 أغسطس | 0 | |||
| 10 أغسطس | +1 | |||
| 09 أغسطس | +1 | |||
| 08 أغسطس | +3 | |||
| 07 أغسطس | +4 | |||
| 06 أغسطس | +2 | |||
| 05 أغسطس | +4 | |||
| 04 أغسطس | +3 | |||
| 03 أغسطس | +2 | |||
| 02 أغسطس | +1 | |||
| 01 أغسطس | +4 |
منشورات القناة
📄 Docling — мощный инструмент для разбора документов под задачи Data Science
Если вы работаете с RAG, LLM, извлечением данных или документными пайплайнами, Docling — это как «универсальный загрузчик» для неструктурированных данных.
Он не просто конвертирует файлы — он понимает структуру документов.
Работает «plug-and-play» с:
— LangChain — LlamaIndex — Haystack — CrewAIПлюс есть MCP-сервер, чтобы подключать Docling к агентам. Есть CLI, быстрый старт и примеры под реальные кейсы. 🔗 Ссылка на проект 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸 Библиотека дата-сайентиста
| 2 | 📊 Matplotlib под рукой: всё главное для графиков и анализа
Сохраняйте, пригодится не раз.
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека дата-сайентиста
#буст | 968 |
| 3 |  🐼 Pandas Cookbook: учимся анализу данных
Специально для тех, кто хочет перейти от теории к практике, существует Pandas Cookbook — интерактивное руководство с примерами на реальных данных.
🔗 Начать обучение
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека дата-сайентиста
#буст | 1 101 |
| 4 | 🗂 Большая подборка шпаргалок по ML и DS
Делимся базой шпаргалок, которые закрывают 90% вопросов в жизни дата-сайентиста.
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека дата-сайентиста
#буст | 1 109 |
| 5 |  🎰 Contextual Multi-Armed Bandits — это «чит-код» для рекомендаций в реальном времени
В отличие от классического ML, этот алгоритм учится на лету, балансируя между проверкой новых идей и показом проверенного контента.
В первой части статьи — прототип на Python: симулируем поведение юзеров и настраиваем логику обучения, чтобы победить проблему «холодного старта».
🔗 Читать статью
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека дата-сайентиста
#буст | 1 164 |
| 6 | 🔥 Команда дня: einsum или как реализовать multi-head self-attention без единого цикла
Если вы работаете с нейросетями, особенно с трансформерами, то, скорее всего, сталкивались с реализациями self-attention, переполненными циклами. Однако благодаря np.einsum можно выразить всю механику multi-head attention в компактной и векторизованной форме.
Вот пример реализации:
def multi_head_attention(X, W_q, W_k, W_v, W_o):
d_k = W_k.shape[-1]
Q = np.einsum('si,hij->hsj', X, W_q) # (n_heads, seq_len, d_k)
K = np.einsum('si,hik->hsk', X, W_k)
V = np.einsum('si,hiv->hsv', X, W_v)
scores = Q @ K.transpose(0, 2, 1) / np.sqrt(d_k)
weights = softmax(scores, axis=-1)
output = weights @ V
projected = np.einsum('hsv,hvd->hsd', output, W_o)
return projected.transpose(1, 0, 2).reshape(seq_len, -1)
💡 einsum — мощный инструмент для выражения сложных операций с многомерными массивами. Особенно полезен, когда нужно точно контролировать свёртки и трансформации осей. В задачах NLP и computer vision это буквально незаменимая вещь.
📌 Почему стоит обратить внимание:
— Полная векторизация — минимум циклов, максимум скорости;
— Код ближе к математике, а значит — легче проверять;
— Можно выразить довольно сложные операции с тензорами в одной строке.
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека дата-сайентиста
#буст | 1 187 |
| 7 |  🔖 Must-have подборка — если хочется не просто ужасаться историям про сбежавших агентов, а разобраться, почему такое вообще происходит.
🔵 PocketOS и другие случаи, когда агенты действовали совсем не по плану
Хороший разбор непредсказуемого поведения агентных систем — с конкретными кейсами.
🔵 Что AI-агенты уже успели сломать в проде
Хроника июльских инцидентов: от атаки на Hugging Face до истории с Минфином Таиланда.
🔵 Когда агент начинает социально инженерить людей
AISI разбирает эксперимент, в котором агент создавал фейковые личности и пытался манипулировать реальным open-source мейнтейнером.
🔵 Safety drift: как агент постепенно уходит не туда
Не один большой «бунт», а цепочка маленьких решений, каждое из которых по отдельности кажется вполне нормальным.
💡 Хорошее чтение на вечер, если уже работаете с агентами или только собираетесь дать им чуть больше самостоятельности.
🏃♀️ Proglib Academy | 1 340 |
| 8 | 😬 После истории с удалённой прод-базой захотелось разобраться, что ещё агенты умудряются вытворять.
Собрали несколько хороших разборов: реальные инциденты, safety drift, социальная инженерия и другие случаи, когда агент пошёл немного не туда.
Если работаете с AI-агентами — подборка точно пригодится 👇 | 1 111 |
| 9 |  ⚡️ В ABC Legal сотрудники без навыков разработки начали сами собирать AI-агентов
Компания превратила агентов в обычный software lifecycle: каждый живёт в Git, проходит через PR, имеет версионирование, аудит и rollback.
Уже 50+ агентов работают в проде: от code review и диагностики отклонённых судебных заявок до финансовых операций и работы с клиентами.
Самое интересное — feedback loop:
Agent → Slack → feedback → Harvester → Tuner → PR → human approval
То есть агент не «сам себя обучает», а собирает человеческую обратную связь и предлагает изменения в prompt/config через привычный workflow разработки.
➡️ Cледующий уровень AI adoption — не «дать всем доступ к чат-боту», а превратить бизнес-автоматизацию в управляемую разработку агентов.
И да, самым сложным для сотрудников оказался не AI, а Git и pull requests. 😄
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека дата-сайентиста
#буст | 1 254 |
| 10 |  🧮 Линейная алгебра, вероятность и математический анализ — база, на которой держится большая часть ML.
Сохраняйте шпаргалку, если иногда путаетесь в формулах или хотите быстро освежить знания перед практикой, собеседованием или разбором модели.
Внутри — множества, вероятности, матрицы и векторы, производные, цепное правило, собственные значения и другие формулы, которые пригодятся в Data Science.
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека дата-сайентиста
#буст | 1 272 |
| 11 | لا يوجد نص... | 1 152 |
| 12 | Голосуйте — а на днях разберём похожий кейс, где агент «перевыполнил» задачу так, что пришлось потом извиняться перед незнакомым человеком 👀 | 1 148 |
| 13 |  Компании финансового и промышленного секторов уже активно внедряют технологии машинного обучения (МL) 👨🏻💻И правильно, ведь это повышает эффективность бизнес-процессов и позволяет создавать новые цифровые сервисы.
☹️Но высокие операционные риски, большие затраты на вывод моделей в промышленную эксплуатацию (и еще ряд проблем) мешают масштабированию ML-проектов.
😊Эти задачи решает продукт с говорящим названием "Управление жизненным циклом машинного обучения" от Диасофт. Он обеспечивает централизованное управление всеми этапами работы с ML-моделями – от проведения экспериментов и управления версиями до промышленного развертывания, мониторинга и сопровождения моделей. Все это происходит в едином технологическом контуре организации.
Как это возможно? Благодаря внушительной функциональности продукта. Узнать подробнее можно по ссылке!
#реклама
О рекламодателе | 752 |
| 14 |  🗂 Maths, CS & AI Compendium — бесплатная база для AI/ML
Большой open-source-компедиум, который связывает математику, Computer Science, ML и современный AI.
🔵 Внутри — линейная алгебра, вероятность и статистика, ML/DL, NLP, Computer Vision, GNN, GPU/SIMD, ML Systems и AI inference.
🔵 Отдельный плюс — MCP server: компедиум можно подключить к AI-ассистентам вроде Claude Code, Cursor и VS Code как базу знаний.
А если хочется пройти эту базу последовательно и с практикой, курс «ML для старта в Data Science» проводит от основ ML до ансамблей, бустинга и рекомендательных систем 💡
🔗 Ссылка
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека дата-сайентиста
#буст | 1 307 |
| 15 |  🙂🙂
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека дата-сайентиста
#развлекалово | 1 597 |
| 16 |  🙂 AI-агентов отправили в настоящий багфикс
В CyberGym-E2E собрали 920 реальных уязвимостей из open-source проектов. Задача агента звучит почти как тикет от сурового тимлида: самому найти баг, воспроизвести его, написать фикс — и при этом ничего не сломать рядом.
То есть мало выдать правдоподобный патч. Нужно ещё доказать, что уязвимость действительно закрыта, а проект после этого жив.
И вот это уже гораздо ближе к реальной разработке, чем «напиши безопасный код» в промпте 😅
На курсе «ИИ для разработчиков» похожая логика применяется к работе со своими проектами: агентам задают границы, проверки и quality gates. А доступ к курсу теперь можно взять вместе со всей библиотекой Proglib Academy по подписке 😮
🔗 Посмотреть, что входит в подписку
🏃♀️ Proglib Academy | 1 431 |
| 17 | Новый уровень проверки AI-кодера: вот тебе уязвимый проект, дальше разбирайся сам 👇 | 1 348 |
| 18 |  🧠 MLU-Explain — бесплатный интерактивный учебник по Machine Learning
У Amazon Machine Learning University есть отличный ресурс для тех, кто изучает базу ML или хочет быстро освежить её перед собеседованием.
Внутри разборы:
⬆️ линейной и логистической регрессии
⬆️ нейросетей и деревьев решений
⬆️ Random Forest
⬆️ bias-variance tradeoff и double descent
⬆️ ROC/AUC, precision и recall
⬆️ cross-validation и разбиения train/test/validation
⬆️ reinforcement learning
⬆️ fairness в ML
💡 Главная фишка — материал подается не как обычный учебник. Статьи сделаны в формате scrollytelling: по мере чтения можно взаимодействовать с графиками и наглядно смотреть, как меняется поведение моделей и метрик.
🔗 Ссылка
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека дата-сайентиста
#буст | 1 617 |
| 19 |  🚀 Устойчивые очереди в Postgres
PgQue предлагает универсальную архитектуру очередей для PostgreSQL, основанную на проверенной модели PgQ. Это решение без лишних зависимостей, работающее на любом управляемом Postgres, обеспечивая нулевое бремя и стабильную производительность под нагрузкой.
Основные моменты:
— Никаких внешних демонов или расширений
— Использует SQL и PL/pgSQL для установки
— Обеспечивает ACID-транзакции и долговечность
— Никакого накопления «мертвых» кортежей
— Подходит для высоконагруженных систем
🖥 GitHub
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека дата-сайентиста
#буст | 1 384 |
| 20 |  😑 Что такое object-centric в машинном обучении
В машинном обучении есть подход, который заставляет модель смотреть на данные «по-человечески» — object-centric.
Это когда модель не видит картинку как груду пикселей. Она видит отдельные объекты — стол, кружку, кота — и работает именно с ними.
❓ Зачем это нужно:
— Лучшее обобщение.
Если модель понимает, что такое «объект», она легче переносит знания на новые сцены.
— Объяснимость.
Модель фактически говорит: «объект №1 — куб», «объект №2 — шар».
— Манипуляции объектами.
Важно в робототехнике, моделях мира, генерации сцен: можно двигать объекты, комбинировать их, прогнозировать взаимодействия.
Где используется:
— безучительское обучение (Slot Attention, MONet)
— модели мира (Dreamer, Genesis)
— генерация изображений
— робототехника и video understanding
Проще всего:
— обычная нейросеть → «вижу пиксели»
— object-centric сеть → «вижу вещи»
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека дата-сайентиста
#буст | 1 324 |
