Data Science
前往频道在 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
显示更多
网络:📈 Telegram 频道 Data Science 的分析概览
频道 Data Science (@datascienceiot) 是活跃参与者。目前社区聚集了 42 490 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 3 078，并在 俄罗斯 地区排名第 14 897 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 42 490 名订阅者。
根据 25 八月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 341，过去 24 小时变化为 -13，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 11.73%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.56% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 4 985 次浏览，首日通常累积 1 088 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 0。
- 主题关注点： 内容集中在 llm, агентов, api, октября, разработчиков 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“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...”
凭借高频更新（最新数据采集于 26 八月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
42 490
订阅者
-1324 小时
+237 天
+34130 天
数据加载中...
相似频道
![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}
标签云
进出提及
---
---
---
---
---
---
吸引订阅者
八月 '26
八月 '26
+428
在1个频道中
七月 '26
+594
在3个频道中
Get PRO
六月 '26
+156
在2个频道中
Get PRO
五月 '26
+183
在2个频道中
Get PRO
四月 '26
+170
在4个频道中
Get PRO
三月 '26
+338
在2个频道中
Get PRO
二月 '26
+499
在2个频道中
Get PRO
一月 '26
+687
在0个频道中
Get PRO
十二月 '25
+380
在2个频道中
Get PRO
十一月 '25
+530
在2个频道中
Get PRO
十月 '25
+374
在1个频道中
Get PRO
九月 '25
+587
在7个频道中
Get PRO
八月 '25
+609
在1个频道中
Get PRO
七月 '25
+750
在3个频道中
Get PRO
六月 '25
+525
在1个频道中
Get PRO
五月 '25
+454
在3个频道中
Get PRO
四月 '25
+560
在11个频道中
Get PRO
三月 '25
+573
在4个频道中
Get PRO
二月 '25
+545
在7个频道中
Get PRO
一月 '25
+842
在20个频道中
Get PRO
十二月 '24
+848
在5个频道中
Get PRO
十一月 '24
+1 777
在32个频道中
Get PRO
十月 '24
+1 710
在6个频道中
Get PRO
九月 '24
+1 402
在7个频道中
Get PRO
八月 '24
+1 164
在4个频道中
Get PRO
七月 '24
+1 033
在7个频道中
Get PRO
六月 '24
+1 066
在7个频道中
Get PRO
五月 '24
+1 000
在37个频道中
Get PRO
四月 '24
+935
在45个频道中
Get PRO
三月 '24
+1 187
在22个频道中
Get PRO
二月 '24
+1 142
在3个频道中
Get PRO
一月 '24
+1 230
在45个频道中
Get PRO
十二月 '23
+687
在42个频道中
Get PRO
十一月 '23
+382
在3个频道中
Get PRO
十月 '23
+1 012
在20个频道中
Get PRO
九月 '23
+872
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+747
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+560
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+865
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+1 528
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+363
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+417
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+423
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+472
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+770
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+380
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+534
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+578
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+1 100
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+464
在0个频道中
Get PRO
六月 '22
+366
在0个频道中
Get PRO
五月 '22
+403
在0个频道中
Get PRO
四月 '22
+514
在0个频道中
Get PRO
三月 '22
+462
在0个频道中
Get PRO
二月 '22
+304
在0个频道中
Get PRO
一月 '22
+400
在0个频道中
Get PRO
十二月 '21
+287
在0个频道中
Get PRO
十一月 '21
+224
在0个频道中
Get PRO
十月 '21
+1 533
在0个频道中
Get PRO
九月 '21
+382
在0个频道中
Get PRO
八月 '21
+412
在0个频道中
Get PRO
七月 '21
+507
在0个频道中
Get PRO
六月 '21
+611
在0个频道中
Get PRO
五月 '21
+555
在0个频道中
Get PRO
四月 '21
+404
在0个频道中
Get PRO
三月 '21
+456
在0个频道中
Get PRO
二月 '21
+411
在0个频道中
Get PRO
一月 '21
+729
在0个频道中
Get PRO
十二月 '20
+10 299
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 26 八月 | +4 | |||
| 25 八月 | +3 | |||
| 24 八月 | +1 | |||
| 23 八月 | +22 | |||
| 22 八月 | +19 | |||
| 21 八月 | +11 | |||
| 20 八月 | +18 | |||
| 19 八月 | +11 | |||
| 18 八月 | +24 | |||
| 17 八月 | +15 | |||
| 16 八月 | +16 | |||
| 15 八月 | +9 | |||
| 14 八月 | +14 | |||
| 13 八月 | +12 | |||
| 12 八月 | +16 | |||
| 11 八月 | +31 | |||
| 10 八月 | +36 | |||
| 09 八月 | +21 | |||
| 08 八月 | +42 | |||
| 07 八月 | +30 | |||
| 06 八月 | +11 | |||
| 05 八月 | +34 | |||
| 04 八月 | +6 | |||
| 03 八月 | +10 | |||
| 02 八月 | +8 | |||
| 01 八月 | +4 |
频道帖子
📚 Бесплатная книга по выпуклой оптимизации - 130 страниц
"Convex Optimization: Algorithms and Complexity" - хорошее введение в алгоритмы выпуклой оптимизации и их вычислительную сложность.
Внутри:
* градиентные методы
* ускоренные методы
* субградиентная оптимизация
* проксимальные алгоритмы
* first-order methods
* оценки скорости сходимости
* сложность оптимизационных алгоритмов
Полезно для ML, математики и тех, кто хочет глубже понять, что стоит за обучением моделей.
PDF:
https://arxiv.org/abs/1405.4980
| 2 |  Towards an AI-Augmented Textbook:
📓 Read
@datascienceiot | 1 183 |
| 3 |  Встраивайте систему распознавания документов в ваш продукт за 15 минут 🚀
Если вы развиваете SaaS, автоматизируете B2B-процессы или собираете ИИ-агентов, вопрос безопасности и скорости обработки документов всегда встает ребром.
Provision OCR — это мощный российский движок для on-premise и private cloud развертывания.
⚡️ 100% локальности: данные не покидают ваш сервер.
⚡️ Скорость: обработка <3 сек/страница на GPU 2070 и выше, Поддержка CPU , точность до 99%
⚡️ Быстрая и бесшовная интеграция через REST API + gRPC.
⚡️ Поддержка разных документов на русском языке: договоры, счета и другие.
💡 Дистрибутив в нашем Telegram-канале: @ProvisionLabs
💻 Примеры кода на GitHub:
https://github.com/orgs/Provision-Labs/repositories
#OCR #ProvisionOCR #Документы #Разработка #Python #AI #OnPremise | 1 147 |
| 4 |  Mathematical Theory of Deep Learning:
333-page PDF.
📓 Read
@datascienceiot | 1 455 |
| 5 | 10 бесплатных книг по программированию, которые можно читать прямо с GitHub
1. The Rust Programming Language
https://github.com/rust-lang/book
2. Rust by Example
https://github.com/rust-lang/rust-by-example
3. The Little Book of Rust Books
https://github.com/lborb/book
4. Python Data Science Handbook
https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook
5. Dive Into Deep Learning
https://github.com/d2l-ai/d2l-en
6. Probabilistic Machine Learning
https://github.com/probml/pml-book
7. Algorithms for Decision Making
https://github.com/algorithmsbooks/algforopt-notebooks
8. Operating Systems: Three Easy Pieces
https://github.com/remzi-arpacidusseau/ostep-homework
9. Crafting Interpreters
https://github.com/munificent/craftinginterpreters
10. Free Programming Books — огромная библиотека бесплатных книг по Python, Java, C++, Go, AI, SQL, Linux и десяткам других тем
https://github.com/EbookFoundation/free-programming-books
Последний репозиторий особенно полезен: там собрана огромная регулярно обновляемая база легально доступных книг и учебных материалов по программированию. | 2 066 |
| 6 |  🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку
Окружение решает больше, чем кажется.
Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Полезное сверху:
ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд. | 1 667 |
| 7 |  没有文字... | 1 |
| 8 |  What Does Context Compression Cost an Agent? Interaction Costs Unrevealed by Task-Completion Metrics
5× context compression did surprisingly little to GPT-5.5’s final task result.
📓 Read
@datascienceiot | 1 900 |
| 9 |  Вырастили целое дерево из агентов 🌳
Мы в Авито разработали единую платформу для процессов. Самые лучшие и популярные становятся агентами. В итоге каждый сотрудник может создать свой процесс или воспользоваться готовым. Классно? Не то слово! Поэтому мы написали статью, как создавали это решение.
О чём узнаете, если прочитаете:
🔸как устроена архитектура платформы,
🔸как процесс становится агентом,
🔸как измерять качество агентов.
Читать статью 🚀 | 1 938 |
| 10 |  +1Deep systemic analysis of AI constraints from context to internal weight editing.
📂 PDF
#AIRedTeaming #AISafety #LLMs #AIJailbreak #Pliny | 2 498 |
| 11 |  Бесплатная книга по performance engineering
В Algorithmica хорошо разобрали, почему классическая оценка сложности всё хуже отражает реальную производительность на современном железе.
Раньше модель была довольно логичной: процессор выполняет инструкции почти последовательно, у каждой есть своя стоимость, а значит можно примерно оценить время работы алгоритма количеством операций.
Потом всё упростили до асимптотики. Например, вместо точного количества операций в умножении матриц мы просто говорим O(n³) и игнорируем константы. Для сравнения алгоритмов на больших данных это удобно.
Но современные CPU устроены намного сложнее: кэши, конвейеры, параллельное выполнение инструкций, SIMD, prefetching, память с разной задержкой.
Поэтому два алгоритма с одинаковым O(n) могут отличаться по скорости в разы.
А иногда алгоритм с формально «хуже» сложностью на реальных размерах данных оказывается быстрее.
Хорошая серия для тех, кто хочет перейти от «у этого O(n), значит быстро» к пониманию того, как код реально выполняется процессором.
en.algorithmica.org/hpc/complexity/
@machinelearning_books | 2 307 |
| 12 |  Как будут развиваться технологии искусственного интеллекта в ближайшие годы? Какие исследовательские идеи уже превращаются в работающие продукты? С какими задачами сегодня сталкиваются AI-команды?
17 сентября в Москве пройдёт AI R&D DAY — конференция для исследователей, разработчиков, руководителей R&D-команд и специалистов, которые создают и внедряют передовые решения на основе искусственного интеллекта.
В центре программы — NextGenAI, проект, который исследует новые вызовы и формирует образ будущего ИИ.
Вас ждут 22 доклада в рамках двух треков. Поговорим о:
-новых подходах к созданию и обучению моделей;
-системах, которые одновременно работают с текстом, изображениями, звуком и другими типами данных;
-развитии голосовых технологий;
-оценке качества AI-решений;
-внедрении технологий в реальные продукты.
Участие бесплатное, места ограничены.
17 сентября — Москва (очно) и онлайн.
Регистрируйтесь
#реклама
О рекламодателе | 1 111 |
| 13 |  Title: "A Year in LLM Serving: Workload Evolution, Caching and Load-Balancing"
arxiv. org/abs/2608.13573 | 2 373 |
| 14 |  Часто заказчики отказываются от внедрения ИИ-ассистентов из-за «грязных» входных данных: PDF с таблицами или сканы плохо индексируются, нейросеть галлюцинирует 🤯
А что, если был бы ИТ-продукт, который не просто распознает символы, а сохраняет логику документа, превращая его в готовый формат для RAG (Markdown/JSON)❔
Это позволило бы клиентам в разы быстрее выводить ИИ-продукты в эксплуатацию и закрыть вопрос импортозамещения.
Такой продукт уже есть!
⚡️«Сервис интеллектуального парсинга документов» от Диасофт позволяет автоматизировать сквозную обработку неструктурированных данных из файлов различных форматов для последующей аналитики и использования в ИИ-сценариях. Встроенный единый HTTP API принимает файлы различных форматов (PDF, DOCX, PPTX, XLSX, HTML, изображения, аудиоформаты) и преобразовывает их в структурированные данные (JSON, Markdown, HTML) без потери семантики.
Подробнее — по ссылке!
#реклама
О рекламодателе | 2 535 |
| 15 |  From Worm to Human:
Scaling Brain Emulation
📓 Read
@datascienceiot | 3 903 |
| 16 |  Kimi Delta Attention.
— a minimal implementation of the Kimi K3 architecture.
http://k-a.in/KDA.html | 5 184 |
| 17 |  Today's AI systems learn mostly by passively absorbing data, but the brain builds intelligence in the reverse order.
Grounded world models in biological organisms and future embodied AI
📓 Read
@datascienceiot | 6 286 |
| 18 |  Займи слот ИТ-Пикником от Т-Банка
8 августа — время отложить ноутбуки и встретиться офлайн на ИТ-Пикнике от Т-Банка в музее-заповеднике «Коломенское». Вот сколько всего запланировано:
— научпоп-лекции;
— мастер-классы;
— дискуссии об ИИ и больших языковых моделях;
— доклады о кибербезопасности;
— примеры, как данные из логов становятся решениями;
— много музыки — Сream Soda, IOWA, LAB Антона Беляева и другие артисты.
Бери с собой друзей, супругов и детей — каждый найдет себе что-то по душе.
Зарегистрироваться и узнать больше можно здесь | 5 391 |
| 19 |  Google gave AI consciousness and it aligned with human beliefs across every domain they tested. They took consciousness away and the model rejected them.
📓 Read
@datascienceiot | 4 745 |
| 20 |  Как выглядят задачи машинного обучения в бигтехе?
Открыта регистрация на E-CUP 2026 Students — ежегодное соревнование от Ozon Tech. В этом сезоне — для студентов, которые интересуются ML, Data Science, Big Data и аналитикой данных.
Вас ждут три трека: поиск дубликатов товаров, ИИ-модерация карточек маркетплейса и прогнозирование поведения пользователей. Все задачи основаны на реальных обезличенных данных Ozon.
Участвовать можно по одиночке или в команде до пяти человек. Соревнование проходит онлайн с финалом на масштабной конференции E-CODE.
Что ждёт участников:
- призовой фонд 7 200 000 ₽;
- обратная связь от инженеров Ozon Tech;
- нетворк с экспертами индустрии;
- лимитированный мерч;
- билеты на конференцию E-CODE, где наградят победителей.
Подробнее — на сайте E-CUP 2026 Students.
➡️ Регистрация уже открыта!
Присоединяйтесь, чтобы выйти за рамки учебных проектов, попробовать свои силы в задачах настоящего бигтеха и сравнить своё решение с лучшими участниками. | 4 528 |
