Data Science 🧑💻
الذهاب إلى القناة على Telegram
Самое большое сообщество Data Science на русском языке. — обучающие материалы — последние новости из мира DS — обзоры компаний, подборки вакансий и многое другое 💬 Общий чат по DS: @datascience_ru_chat Админ: @anothertechrock
إظهار المزيد
الشبكة:999
المشتركون
لا توجد بيانات24 ساعات
-37 أيام
-1030 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
لا توجد بيانات
هل تواجه مشاكل؟ يرجى تحديث الصفحة أو الاتصال بمدير الدعم الخاص بنا.
سحابة العلامات
لا توجد بيانات
هل تواجه مشاكل؟ يرجى تحديث الصفحة أو الاتصال بمدير الدعم الخاص بنا.
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
ديسمبر '24
ديسمبر '24
+1
في 0 قنوات
نوفمبر '24
+5
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+11
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+4
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+9
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+6
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+11
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '24
+6
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+3
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '24
+4
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+10
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '24
+22
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+9
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+4
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+4
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+13
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+9
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+10
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+6
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+4
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+3
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+5
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+6
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+2
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+4
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+6
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+8
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+6
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+14
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+7
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '22
+33
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '22
+200
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '22
+17
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '22
+6
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '22
+23
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '22
+7 779
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 06 ديسمبر | 0 | |||
| 05 ديسمبر | 0 | |||
| 04 ديسمبر | 0 | |||
| 03 ديسمبر | 0 | |||
| 02 ديسمبر | +1 | |||
| 01 ديسمبر | 0 |
منشورات القناة
Вкатываемся в Machine Learning с нуля за ноль рублей
Подробный гайд на тему того, как можно изучать Machine Learning самостоятельно, не тратя деньги на платные курсы.
Читать статью
| 2 |  👀Хотите освоить инструменты для построения и применения моделей машинного обучения на больших наборах данных?
Ждем вас на открытом вебинаре 8 октября в 20:00 мск, где мы разберем:
- обзор возможностей Spark;
- как разрабатывать модели на Spark ML;
- как выводить модели в промышленное использование.
Урок для инженеров данных, ML-инженеров и Data Scientist'ов.
Спикер Вадим Заигрин — опытный разработчик, Data Engineer и Data Scientist. Team Lead команд инженеров данных на разных проектах.
Встречаемся в преддверии старта курса «Spark Developer».
Все участники вебинара получат специальную цену на обучение!
▶️Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить мероприятие | 0 |
| 3 | . | 0 |
| 4 |  Яндекс разработал и опубликовал библиотеку YaFSDP — собственное решение для ускорения обучения больших языковых моделей.
При обучении LLM возникает проблема сложности вычислений и коммуникаций GPU в кластере. Большие расчёты должны синхронизироваться на разных видеокартах, а для этого сами устройства должны обмениваться информацией, чтобы не считать два раза одно и то же. Если GPU делают это неэффективно, то они теряют до 30% недоутилизированной мощности.
Библиотека YaFSDP позволяет ускорить обучение больших языковых моделей до 25%. С её помощью можно тратить меньше времени на обучение и расходовать меньше ресурсов графических процессоров (GPU). Подробнее о том, как менялись подходы к оптимизации ресурсов можно прочитать в статье на «Хабре». | 0 |
| 5 | ClickHouse: полезные лайфхаки
ClickHouse - это колоночная СУБД для OLAP (online-analytical processing).
Большинство аналитиков, которых я знаю, в восторге от ClickHouse, хотя его администрирование имеет свои нюансы и подводные камни.
В этой статье я расскажу, что такое ClickHouse и почему я считаю его идеально подходящим мощным инструментом для аналитики, а также поделюсь tips & tricks из моего опыта. Поехали.
Читать статью | 0 |
| 6 |  Яндекс запустил Lite-версию генеративной текстовой модели YandexGPT 3
YandexGPT 3 Lite — это облегчённая версия генеративной модели Яндекса нового поколения. Особенность таких Lite-моделей заключается в более высокой скорости ответов, что позволяет решать простые задачи бизнеса буквально в режиме реального времени. Поэтому нейросеть хорошо показывает себя в сценариях, где важны время реакции и оптимизация затрат: например, бот-консультант на сайте, система подсказок для операторов колл-центров или суммаризатор результатов деловых встреч.
✈️ По данным замеров, YandexGPT 3 Lite стала ещё быстрее и точнее — и она уже доступна в режиме release candidate на облачной платформе Yandex Cloud. То есть клиенты могут протестировать её и плавно внедрить в свои продукты через API уже в ближайшее время.
Одним из ключевых этапов обучения модели стало выравнивание (Alignment), включающее в том числе стадию обучения с подкреплением (RL). В статье на Хабре - детали реализации Alignment и RL. | 0 |
| 7 | MLOps. Зачем он нужен и как с ним работать? Обзор полезных инструментов
MLOps — это ответвление от DevOps, ряд практик и инструментов, характерных для ML-сферы.
По ссылке гайд, рассказывающий о том, что это такое и зачем это нужно. | 0 |
| 8 |  Как использовать нейросети в обучении с подкреплением?
В чем недостатки классических алгоритмов и как нейросети помогают их решить? Узнайте на открытом практическом уроке от OTUS, где мы разберем:
- как реализовать алгоритм Q-learning на базе нейросети и что нам это даст;
- различные виды функции потерь и реализацию для алгоритма DQN (Deep Q-learning);
- дополнительные условия архитектуры нейросети, моделирующей поведение агента в алгоритме DQN.
Спикер Игорь Стурейко — PhD Physical and Mathematical Sciences, опытный руководитель команд и преподаватель.
Встречаемся 13 июня в 20:00 мск в рамках курса «Reinforcement Learning». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение!
Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить бесплатный урок: https://vk.cc/cxzwhc
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru | 0 |
| 9 |  VRT: A Video Restoration Transformer
Github: https://github.com/jingyunliang/vrt
Paper: https://arxiv.org/abs/2201.12288 | 0 |
| 10 |  Интересуетесь современными моделями прогнозирования временных рядов?
Присоединяйтесь к открытому вебинару 11 июня в 20:00 мск и узнайте все о современных моделях прогнозирования типа TimesNet и TimeGPT!
Спикер Игорь Стурейко — PhD Physical and Mathematical Sciences, опытный руководитель команд и преподаватель.
На занятии вы познакомитесь с основными принципами использования трансформерных моделей в прогнозировании временных рядов и даже попробуете обучить свою модель на их основе. Не упустите возможность узнать о последних тенденциях в этой области и применить их на практике!
Занятие посвящено старту курса «Machine Learning. Advanced». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение!
Записывайтесь сейчас, а мы потом напомним. Участие бесплатно: https://vk.cc/cxywbU
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru | 0 |
| 11 | Data Scientist (Pricing) в Lamoda Tech
Мы в поиске Data Scientist в команду Pricing.
Чем предстоит заниматься:
— Развивать систему динамического ценообразования;
— Заниматься построением системы конкурентного ценообразования (матчинг), включающей в себя как модели DL (NLP/CV), так и классический ML;
— Использовать модели эластичности в других бизнес продуктах: ранжировании, пополнении стока, промо (купоны) и персональном ценообразовании;
— Предлагать новые инициативы, связанные с развитием data-driven подхода в отделе коммерции.
Стэк технологий: Big data (Hadoop, PySpark, Hive), Python, Catboost, Airflow, Docker, SQL, PyTorch.
Почему у нас классно:
— Хорошо выстроенные процессы: квартальное планирование по методологии OKR, двухнедельные спринты, регулярные стендапы и проектные встречи для синхронизации;
— Сильная команда middle и senior специалистов, развитое DS-сообщество, где есть возможность обмениваться знаниями на внутренних митапах;
— У нас представлен полный жизненный цикл разработки data-driven продуктов с применением ML — от идеи и генерации гипотез до запуска АБ тестов. В части разработки онлайн-сервисов и деплоя моделей нам помогает команда инженеров.
Мы ожидаем:
— Опыт в области анализа данных и машинного обучения (от 2 лет);
— Опыт работы с SQL, Hadoop, Hive, Spark;
— Владение Python, Linux, методами работы с большими данными;
— Опыт работы как минимум с 2 ML библиотеками: Scikit-learn, CatBoost/XGBoost, PyTorch, Spark ML;
— Знания теории вероятностей и математической статистики;
— Знания в области машинного обучения, прогнозного моделирования и методов статистического анализа;
— Знание алгоритмов и структур данных;
— Высшее образование в области прикладной математики, информационных технологий, информатики и т.п;
• Английский язык на уровне технического чтения.
Как мы работаем:
— Пишем на Python 3.6+ и PySpark 3.0;
— Для ресерча доступны два сервера (80 cores, 650Gb RAM), на которых развернут JupyrerHub и есть доступ к Hadoop-кластеру;
— Код с логикой ML-пайплайнов упаковываем в Docker и выкатываем, используя CI/CD-инструменты с запуском code style проверок и тестов;
— Используем Airflow для управления ML-пайплайнами и запуском их по расписанию;
— В командах есть культура code review как для изменений по части продакшен-пайплайнов, так и для ресерч-задач;
— Регулярно проводим командные брейнштормы с целью генерации новых идей по развитию наших data-driven продуктов;
— В компании внедрена культура принятия решений на основании данных и все изменения тестируем через АБ-эксперименты.
Откликнуться: https://budu.jobs/vacancy/b26cd0da-148a-431f-a0df-d24cafb78907?vlid=b1f069d6-12ed-408d-9d2b-2fec08c8e2ac | 0 |
| 12 |  📈7 ключевых книг по визуализации данных
Способность аналитика эффективно обрабатывать и представлять данные становится критически важной. Визуализация не просто улучшает понимание сложных наборов данных, но и помогает в принятии обоснованных бизнес-решений.
В статье на vc.ru (на русском) и Medium (на английском) Азиз Абдрахимов, Product Analytics Lead из QIC digital hub, делится своим топом ключевых книг, которые должны быть в арсенале каждого аналитика. | 0 |
| 13 |  Yandex приглашает поучаствовать в Practical ML Conf 14 сентября!
На конференции поговорим о том, как применять ML-технологии в бизнесе и реальных продуктах. Регистрируйтесь уже сейчас — те, кто сделает это раньше всех, попадут на закрытый мини-ивент в июле.
А если хотите поделиться своим опытом в ML, станьте спикером, оставив заявку. Ключевые темы конференции — CV, RecSys, MLOps, NLP, Speech и Analytics. После подачи программный комитет рассмотрит заявки и примет решение об участии каждого претендента.
🔹 Сбор заявок завершится 13 июля.
Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543. | 0 |
| 14 | PyTorch - Creating Custom Layers
Кроме внушительного набора стандартных слоёв в модуле torch.nn, у нас есть возможность делать свои слои. А как именно это делать, смотрите в видео.
Смотреть на YouTube | 0 |
| 15 |  Ты готов стать частью мира инноваций и автономного вождения? OneDayOffer от SberAutoTech делает это возможным! Просто прими участие и за один день получи заветный оффер без длительного ожидания. Нам нужны системные аналитики и С++ разработчики, готовые погрузиться в мир технологий будущего.
Мы ценим твоё время и навыки — давай встретимся на OneDayOffer, где ты сможешь пообщаться с командой.
Чтобы присоединиться, заполни заявку на сайте и выполни тестовое задание. Если справишься с ним, получишь приглашение на онлайн-мероприятие, где мы познакомимся и устроим небольшой челлендж твоим навыкам.
Готов присоединиться к будущему технологии автономного вождения? Ждём тебя 20 апреля — стань частью инновационного проекта! Узнай больше по ссылке. | 0 |
| 16 | Как сделать вашего телеграм-бота умнее и приятнее? Конечно, прокачать его ML-аналитикой
#почитать
Успешное использование телеграм-ботов требует не только технической грамотности, но и понимания того, как пользователи взаимодействуют с ботом.
Практикум:
▫️Создание телеграм-бота на Python
▫️Сбор данных для аналитики
▫️Разработка функциональности аналитики
▫️Интеграция сторонних инструментов
▫️Автоматизация анализа
▫️Улучшение пользовательского опыта
▫️Защита данных и приватность (соблюдение правил Telegram API и законодательства о защите данных)
Очень большой подробный практикум.
Читать статью | 0 |
| 17 | 3 способа выбрать СУБД
Рекомендуем полезную статью по выбору СУБД на Хабре — без воды, только самое главное: немного теории и полезная шпаргалка, которую стоит сохранить себе.
▫️Классификация СУБД по типам с примерами и указанием, для каких задач они подходят, а с какими справляются плохо.
▫️Технические параметры разных систем: структура данных, масштаб, характер обращений, сертификация, тип лицензии и так далее.
▫️Теорема САР. Согласованность данных, доступность, устойчивость к разделению — выберите два и найдете подходящую СУДБ.
Но самое крутое — это, конечно, схема, которую нарисовали авторы, чтобы все эти знания было удобнее применять на практике. Они предлагают аж три способа подбора подходящей СУБД. Самый простой из них — отвечаете на 5 вопросов и тут же получаете рекомендацию, какая система оптимально подойдет под ваш запрос.
Можно придраться, что не упомянули какую-нибудь СУБД или, наоборот, что пытались объять необъятное и предложили слишком много вариантов, когда можно было ограничиться самыми популярными. Но не будем — идея хорошая и исполнение тоже. | 0 |
| 18 | HOSTKEY – международный хостинг-провайдер предлагает в аренду выделенные и виртуальные GPU-серверы с почасовой или месячной оплатой.
🔥Доступны конфигурации с игровыми картами RTX4090 и профессиональными RTX A500 24Gb и Tesla H100 / A100 80Gb. Дата-центры в России, Нидерландах и Исландии. Скидки до 30%. Стоимость от 10 руб./ч или 7 500 руб. в месяц.
HOSTKEY предлагает гранты для перспективных проектов в области Data Science и для победителей конкурсов по исследованию данных на платформе Kaggle и других площадках.
Спрос на серверы высокий, количество серверов ограничено.
🔥Закажите сервер сегодня или оставьте заявку на предзаказ.
erid: LjN8K7S9u | 0 |
| 19 | Прорыв в технологии оценки позы человека. Модели YOLO-NAS Pose
#почитать
▫️Оценка позы играет решающую роль в компьютерном зрении, охватывая широкий спектр важных задач таких как мониторинг движений пациентов в медицинских учреждениях, и анализ результатов спортсменов в спорте.
▫️YOLO-NAS Pose работает иначе, чем традиционные модели оценки позы. Вместо того, чтобы сначала обнаруживать человека, а затем оценивать его позу, она может обнаружить и оценить человека и его позу одновременно, за один шаг.
Читать статью | 0 |
| 20 | 🔥 Хардовый тест для разработчиков (не для новичков), который проходит всего 30% 🔥
👉 Пройдите тест из 20 вопросов онлайн-курса «Kotlin Backend Developer. Professional» и узнайте, осилите ли вы обучение в OTUS.
🟢 Пройти тест: https://otus.pw/kc9R/
💣 Все, кто успешно пройдет тест, получит доступ к открытому уроку курса для знакомства с форматом обучения и спец.цену на курс.
💻 За 5 месяцев обучения на курсе вы:
— использовать язык Kotlin для разработки серверных приложений
— применять асинхронное и многопоточное программирование с корутинами
— использовать Kotlin совместно с различными фреймворками: Spring, Ktor, бессерверными библиотеками
— строить хранилища на базе SQL, NoSQL и NewSQL (Postgres, Cassandra, ArcadeDb)
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: LjN8KPq6b | 0 |
