Data Portal | DS & ML

Мощный трюк с GitHub, о котором стоит знать Если заменить в URL любого репозитория github.com на gitmcp.io, вы попадёте на страницу с MCP-сервером для этого репозитория и получите готовый сниппет конфигурации. Скопируйте его и добавьте в свою IDE или ИИ-инструмент (например, Cursor, Windsurf или VS Code с поддержкой MCP) 👉 @DataSciencegx

Понимание LLM с нуля Статья с нуля и на арифметике уровня средней школы объясняет, как работают LLM: от ручной «генеративки на бумаге» до современной архитектуры Transformer Читаем здесь 👉 @DataSciencegx

👩‍💻 Всем программистам посвящается! Вот 17 авторских обучающих IT каналов по самым востребованным областям программирования: Выбирай своё направление: 👩‍💻 Python — t.me/python_ready 🤔 InfoSec & Хакинг — t.me/hacking_ready 🖥 SQL & Базы Данных — t.me/sql_ready 👩‍💻 Linux — t.me/linux_ready 🖼️ DevOps — t.me/devops_ready 🤖 Нейросети — t.me/neuro_ready 👩‍💻 C/C++ — https://t.me/cpp_ready 👩‍💻 C# & Unity — t.me/csharp_ready 👩‍💻 Java — t.me/java_ready 📖 IT Книги — t.me/books_ready 👩‍💻 Frontend — t.me/frontend_ready 📱 JavaScript — t.me/javascript_ready 👩‍💻 Backend — t.me/backend_ready 📱 GitHub & Git — t.me/github_ready 👩‍💻 Весь IT — t.me/it_ready 👩‍💻 Bash & Shell — t.me/bash_ready 🖥 Design — t.me/design_ready 📌 Гайды, шпаргалки, задачи, ресурсы и фишки для каждого языка программирования!

Деплойте AI-приложения, просто добавив Python-декоратор Beam — опенсорс альтернатива Modal для деплоя серверлесс AI-нагрузок. Просто выполните uv add beam-client, добавьте декоратор и превратите любой воркфлоу в серверлесс-эндпоинт 👉 @DataSciencegx

Этот YouTube-канал - настоящая сокровищница для понимания концепций машинного обучения. Ссылка: https://www.youtube.com/@datamlistic/videos 👉 @DataSciencegx

📘 На Stepik вышел курс — «LLMOps & Evaluation (PRO)» Уже работаете с RAG/агентами и хотите навести порядок с качеством и наблюдаемостью? Курс про то, как измерять, улучшать и сопровождать LLM-фичи в реальных условиях. Что внутри: • оффлайн и онлайн-оценки (golden set, LLM-as-judge) • quality-гейты в CI/CD • наблюдаемость: p95 latency, cost/req, дрейф, алерты • практика для RAG: гибридный поиск + cross-encoder rerank 🎓 Сертификат Stepik по завершении — можно добавить в резюме или профиль LinkedIn 🚀 Начните сегодня. Действует стартовая скидка 25% в течение 48 часов 👉 Пройти курс на Stepik

Получайте RAG-ready данные из любого неструктурированного файла Tensorlake преобразует неструктурированные документы в RAG-ready данные в несколько строк кода. Возвращает layout документа, структурированное извлечение, bounding boxes и т. д. Работает с любым сложным layout, рукописными документами и многоязычными данными https://github.com/tensorlakeai/tensorlake 👉 @DataSciencegx

Вышло годное видео «Adventures in State Space» на YouTube-канале 2swap. Очень качественный ролик в открытом доступе, рекомендую к просмотру Кстати, другие видео там не менее достойные 🤓 👉 @DataSciencegx

Создавайте схемы архитектур нейросетей на основе параметров Знакомьтесь: NN-SVG — бесплатный опенсорс инструмент, который делает создание диаграмм архитектур нейросетей быстрым и удобным. Что он предлагает: - Генерация диаграмм архитектур нейросетей по параметрам - Экспорт в SVG для простой интеграции в статьи и презентации - Настройка внешнего вида: цвета, размеры и схемы расположения Поддерживаются три типа диаграмм: 🔹 Полносвязные сети (FCNN) 🔹 Сверточные сети (по примеру LeNet) 🔹 Глубокие нейросети (по примеру AlexNet) Ссылка на репо: https://github.com/alexlenail/NN-SVG 👉 @DataSciencegx

📘 На Stepik стартовал курс — «Cursor AI» Cursor — это современный AI-редактор кода, созданный для ускорения и упрощения разработки. Он берёт на себя рутинные задачи: автогенерацию кода, документации и тестов, помогает находить баги, оптимизировать алгоритмы и даже проводить Code Review. 🔍 На курсе вы: • Освоите интерфейс и горячие клавиши Cursor, научитесь работать с AI-панелью • Разберётесь, как писать промпты для рефакторинга, документации и автогенерации тестов • Получите готовые шаблоны запросов и чек-листы для командной работы • Научитесь делать Code Review и работать с Git прямо через AI 🎓 Итог — вы научитесь использовать Cursor как полноценного помощника: писать код быстрее, находить ошибки раньше и документировать проект без лишней рутины. 🚀 Ускорьте разработку с Cursor AI. Освойте инструмент, который уже меняет подход к программированию. По промокоду CURSOR20 получите скидку 20% в течение 72 часов 👉 Пройти курс на Stepik

Все недооценивают эту новую OCR-модель dots-ocr — это новая vision-language модель с 1.7B параметров, которая показывает SOTA-результаты в мультиязычном парсинге документов - Поддержка 100+ языков - Работает как с изображениями, так и с PDF - Без проблем обрабатывает текст, таблицы и формулы Полностью опенсорс: https://github.com/rednote-hilab/dots.ocr 👉 @DataSciencegx

Рецептивное поле в CNN, или как нейросети «видят» В сверточных нейронных сетях (Convolutional Neural Networks, CNN) рецептивное поле — это область входного изображения, с которой работает конкретный нейрон. Оно соответствует максимальной области, которую сеть способна обработать. Иными словами, рецептивное поле определяет ту часть изображения, которую нейрон «видит» при выполнении вычислений. По мере того как в CNN наслаиваются новые уровни, рецептивное поле увеличивается, и более глубокие слои могут захватывать более сложные паттерны на больших фрагментах изображения. 👉 @DataSciencegx

👨👨👨👨👨👨👨👨👨👨 Каналы с Junior IT вакансиями и стажировками Подписывайся и забирай свой оффер 🤘 1. IT вакансии по СНГ 2. Стажировки и вакансии по России и миру 3. IT стажировки и волонтерства 4. IT стажировки по СНГ 5. IT стажировки в топовых компаниях мира 6. Удалённые IT вакансии и стажировки 7. Python вакансии и стажировки 8. БИГТЕХ вакансии и стажировки 9. Design вакансии и стажировки 10. QA вакансии и стажировки 11. Junior вакансии и стажировки 12. Frontend вакансии и вопросы собесов 13. Вакансии и стажировки для аналитиков 14. Вакансии в русских стартапах за границей 15. Вакансии и стажировки для DevOps 16. Вакансии, которых нет на ХХ.РУ

Нашёл крутейшую платформу для подготовки к DS-собесам Внутри: 1000+ реальных интервью-вопросов от Facebook, Google, Amazon, Microsoft и других топовых компаний. Практика по SQL, Python, R, статистике, алгоритмам, product sense и даже system design Есть встроенный IDE с датасетами, где можно сразу писать и валидировать код. База регулярно обновляется Бесплатно доступно 75 кодинг-задач, 600 вопросов и 50 тестовых заданий. Забираем здесь 🍯 @IT_Portal

Создай свою собственную модель ИИ Этот репозиторий содержит код для разработки, предобучения и fine-tuning’а LLM наподобие GPT с нуля: https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch Недавно там появился новый раздел: Gemma 3 с нуля Является официальным репозиторием к книге Build a Large Language Model (From Scratch). 👉 @DataSciencegx

📘 На Stepik вышел курс — «LangChain: с нуля до продакшн LLM-приложений» Нужен не игрушечный бот, а воспроизводимый RAG-пайплайн с метриками и сервисом? Этот курс — про путь «ноутбук → FastAPI → прод». 🔍 Что вы получите • RAG по PDF с цитированием источников и гибридным поиском (BM25 + вектор + rerank); контроль галлюцинаций через метрики (precision/recall@K, citation-rate) • Инструменты и агенты для анализа данных: Pandas-задачи, структурированный JSON-вывод под отчёты/дашборды • Продакшн-контур: FastAPI-сервис, логирование латентности/токенов, PromptOps (версии/A/B), базовый SLA-мониторинг 🎓 Сертификат по завершении — можно добавить в резюме или LinkedIn 🚀 Начните сегодня и получите скидку 25% в течение 72 часов 👉 Пройти курс на Stepik

Это один из самых впечатляющих технических блогпостов, которые я читал в последнее время: построение веб-поисковика с нуля за два месяца с 3 миллиардами нейронных эмбеддингов 👉 @DataSciencegx

Иллюстрированное руководство об AI-агентах в одном PDF В нём: 🔸Основы работы агентов 🔸LLM vs RAG vs агенты 🔸Паттерны проектирования агентов 🔸Базовые компоненты агентов 🔸Создание кастомных инструментов через MCP 🔸12 практических проектов для AI-инженеров https://drive.google.com/file/d/1Th8mN_IF7Ttc8bI_OLtUuQ7Mjx3aJ6Hi/view 👉 @DataSciencegx

Google выложили в опенсорс Python-библиотеку LangExtract! Она использует LLM для извлечения сущностей, атрибутов и связей, с точной привязкой к источнику, из неструктурированных документов. Поддержка любых LLM (Gemini, OpenAI, Ollama). https://github.com/google/langextract 👉 @DataSciencegx

Фреймворк для создания мультиагентных AI-систем в Telegram, готовый к запуску с минимальными настройками evi-run подходит для создания AI-ассистентов, виртуальных персонажей, автоматизированной службы поддержки, аналитиков данных, торговых агентов на DEX и других кастомных мультиагентных систем Архитектура построена на Python, OpenAI Agents SDK, Telegram Bot API, PostgreSQL и Redis. Deploy через Docker за 5 минут GitHub репозиторий → https://github.com/pipedude/evi-run 👉 @DataSciencegx