Data Science

Если компания хочет запускать ИИ-сервисы, обучать модели или работать с большими объемами данных, ей нужны мощные облачные серверы с видеокартами. У MWS Cloud с этим все хорошо: сервис вошел в топ-3 рейтинга GPU Cloud 2026 по версии CNews Market. Что есть у MWS: — 13 видов графических ускорителей — более 30 видов производительных процессоров — 60+ готовых конфигураций серверов — быстрый запуск без долгого ожидания — возможность арендовать мощности в ЦОД MWS или развернуть решение у себя — SLA 99,95% Облако подойдет для задач искусственного интеллекта, машинного обучения, работы с большими языковыми моделями, речевой аналитики и других проектов, где обычных мощностей уже не хватает. Для разработчиков также доступны готовые инструменты MWS: платформа для работы с открытыми LLM, речевая аналитика в облаке и ML-платформа. Параллельно MWS развивает собственную облачную платформу, где уже доступно preview виртуальной инфраструктуры с GPU. @datascienceiot

Next-Generation Agentic Reinforcement Learning Systems Enable Self-Evolving Agents 📓 Read @datascienceiot

BOOM! I Got a 4x AI Speed Improvement! NEw Paper: AutoMem Turns Memory Management into a Trainable Cognitive Skill, Boosting Long-Horizon Agents 2-4x arxiv.org/abs/2607.01224

📌 Заметил, что среди начинающих аналитиков часто возникает пробел на стыке базовой теории и работы с реальными данными. Недавно наткнулся на один камерный авторский проект, где этот баланс соблюден очень грамотно. 🧠 Автор разбирает фундамент, необходимый каждому аналитику: от исторических предпосылок развития индустрии до конкретных инструментов. Что ценно — сложная высшая математика и алгоритмы на Python здесь объясняются без лишней академичности, на понятных прикладных задачах. Качественный разбор практики помогает быстрее разложить знания по полочкам и избежать типичных ошибок на старте. 🤝 Редко встречаю такой уровень проработки материала в небольших сообществах. Если вы сейчас развиваетесь в профессии и ищете надежный источник для прокачки базы, то заглядывайте @brainsburg

⚡️ Fable 5 снова вернулась в Claude Модель снова доступна спустя почти три недели после отключения. Ограничения с Anthropic сняли: ранее их вводили из-за формулировки про «угрозу нацбезопасности». До 7 июля Fable 5 можно использовать в подписках Pro, Team, Max и Premium Enterprise. На неё разрешено тратить до 50% недельных лимитов. После 7 июля бесплатный доступ закончится, останется только оплата по токенам. https://claude.ai/

Если хочется зайти в ИИ не через хаотичные курсы и туториалы, а через нормальную магистратуру с индустриальными кейсами — есть вариант от МТС и ФКН ВШЭ. Открыт набор на третий поток программы «Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте». Что будут изучать: — машинное обучение — GenAI и большие языковые модели — видеоаналитику — распознавание и синтез речи — ML на конечных устройствах — проектирование ML-систем — агентные системы на базе LLM — технологическое предпринимательство На программе есть 30 оплачиваемых мест от МТС. Студенты работают с кейсами МТС Web Services и MWS AI, используют MWS Cloud и GPU-ресурсы, а лучшие могут получить стажировку или оффер еще во время обучения. Поступить можно через конкурс: портфолио, мотивационное письмо, онлайн-экзамен, собеседование. Плюс можно показать себя через Kaggle. Подробнее: https://www.hse.ru/ma/ipii/ @datascienceiot

Memex(RL): Scaling Long-Horizon LLM Agents via Indexed Experience Memory 📓 book @datascienceiot

❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️ Yandex AI Studio Series Summer Edition — событие для тех, кто создает продукты на базе и автоматизирует процессы с помощью ИИ. Участники узнают, как запускать ИИ-продукты от прототипа до продакшн-решений, научатся проектировать агентные системы и познакомятся с новыми возможностями Yandex AI Studio. Что в программе: — глубокое погружение в разработку продуктов на базе ИИ — управление памятью и контекстным окном, работа с API и инструментами, голосовые интерфейсы и оркестрация мультиагентных систем; — актуальные подходы к проектированию архитектуры ИИ-решений; — типовые ошибки и способы их избежать. Регистрируйтесь, чтобы получить не только новые знания, но и практические идеи для своих проектов.

Mastering Linear Algebra for Free: A Deep Dive into Jim Hefferon's Fourth Edition (Free PDF) Free PDF Book: https://www.cs.ox.ac.uk/files/12921/book.pdf

Открывается набор на магистратуры Авито — совместно с МФТИ и ВШЭ Те, кто следит за направлениями ML и продакт-менеджмента, уже подают заявки. А те, кто только присматривается, могут присмотреться внимательнее — программы строили не по лекалам десятилетней давности: • Три трека: «Прикладное машинное обучение и анализ данных» с МФТИ, «Машинное обучение в цифровом продукте» с ФКН ВШЭ и «Управление продуктом в IT-бизнесе» с ВШБ ВШЭ. • Для ML-специалистов — классический ML, компьютерное зрение, рекомендательные системы, генеративный ИИ. Для продактов — матрица компетенций реального продакт-менеджера, от аналитики до бизнес-моделей, с целью выйти на уровень middle. • Преподаватели — действующие сотрудники Авито, а не только академическая кафедра. • Кейсы с живых продуктов, а не учебные датасеты. • Больше 300 экспертов со стороны бизнеса участвовали в разработке, так что содержание актуальное и прикладное. Поступить можно из любого региона России — программы открыты для выпускников бакалавриата со всей страны.

A viral Europe 2031 scenario warns that Europe could become economically weaker, politically dependent, and strategically exposed if it fails to build its own frontier AI capacity 📓 book @datascienceiot

Открывается набор на бесплатную программу – Академия Авито!  Те, кто уже в теме, спешат подать заявки. А тем, кто слышит об Академии впервые, нужно поторопиться, потому что такой шанс бывает только раз в году: - Направления на выбор: аналитик данных и Data Science-инженер. - Актуальная программа под запрос нанимающих команд. - Личный ментор и постоянная поддержка. - Профессиональное сообщество единомышленников. - Реальные кейсы и 150+ экспертов, которые обучат вас нужным скиллам. Сама учеба начнется 1 сентября, но подать заявку можно только до 2 июля! Регистрация: ссылка

Can LLM Agents Infer World Models? Evidence from Agentic Automata Learning 📓 book @datascienceiot

Финальная неделя до запуска хакатона от Reinforce.fi (ex-Overnight.fi) по реальным рыночным данным с призовым фондом $5,000: Market-Action Arena В отличие от классических соревнований по прогнозированию цен, здесь нужно принимать решения. Задача участника — выбрать наиболее прибыльное действие из 10 возможных вариантов (A1–A10) для каждого состояния рынка и максимизировать итоговый PnL. Что получат участники: • реальные рыночные данные с анонимизированными признаками • train и validation датасеты в формате Parquet • последовательности длиной 1000 шагов • различные рыночные режимы и периоды • задачу, близкую к reinforcement learning и sequential decision making Метрика соревнования: Score = суммарный PnL по всем принятым действиям. Особенность задачи в том, что данные максимально приближены к тем, которые команда Reinforce.fi использует в своих торговых и yield-стратегиях. Призы: 1️⃣ $2,500 2️⃣ $1,500 3️⃣ $1,000 Топ-10 участников лидерборда попадут в финал и смогут представить свои решения команде Reinforce.fi. Финальная проверка будет проводиться на скрытом датасете. Старт соревнования — конец июня 2026. Продолжительность — 1.5–2 месяца. Участвовать можно индивидуально или командой. Telegram-чат хакатона: https://t.me/+R6lMJ10VXP5hOTI0 Если давно хотелось поработать с задачей, которая ближе к реальным рыночным решениям, чем к очередному Kaggle-прогнозу, — регистрируйтесь.

Mathematics Behind Jujutsu Kaisen: Gojo Satoru’s Infinity 📓 book @datascienceiot

Latent Thought Flow 📓 book @datascienceiot

9 июля на масштабном форуме Data Day 2026 соберутся лидеры data- и AI-команд, которые формируют подходы к работе с данными, ML и AI в ведущих компаниях РФ — Сбер, X5 Tech, Т-Банк, Ozon Fintech, Lamoda, ВТБ и другие. Свое участие уже подтвердили более 60 спикеров. «Бизнес. Техноград» на ВДНХ. 1500 участников. 5 отраслевых треков. Обсудим, как все реально устроено в системах лидеров рынка. В программе: 💰 Тренды AI и данных «из первых уст». На какие технологии и подходы делают ставку лидеры рынка? 💰 Как превратить хаос данных в надежный бизнес-навигатор и сделать данные стратегическим активом компании. 💰 Практика внедрения AI и data-driven подходов в финтехе, ритейле, логистике, промышленности и агросекторе. 💰 Как находить новые точки роста, используя опыт цифровых лидеров и сильные data-команды. 💰 AI-hub: выставка и центр экспертизы готовых AI-решений и автономных агентов для бизнеса. Выступают: – Дмитрий Криволапов, Lamoda. Директор департамента по данным и аналитике. – Алексей Бондаренко, Газпромбанк. Вице-президент — начальник департамента управления данными. – Дмитрий Рузанов, Альфа-Банк. Директор департамента разработки моделей. – Павел Денисенко, X5 Tech. Директор департамента развития платформы больших данных. – Артём Летин, ВТБ. Начальник управления моделирования КИБ и СМБ, вице-президент. – Валерий Поляков, Т-Банк. Лидер по данным группы Т-Технологии (Chief Data Officer). – Александр Лукьянов, ДОМ РФ Технологии. Генеральный директор. – Валентина Рудик, Ozon Fintech. Руководитель розничного кредитования. – Андрей Скачёк, М.Видео, Директор по маркетингу И другие. 9 июля, «Бизнес. Техноград», ВДНХ, Москва. Присоединяйтесь! Форум соберет экспертов по данным, ML и AI из банков, ритейла, телекома, транспорта, агропрома и ИТ-индустрии. 👉 Программа и регистрация P.S. Для иногородних участников AZIMUT Отель Аэростар Москва предоставит скидку 22% на проживание по промокоду DataDay.

Fearless Concurrency on the GPU" introduces cuTile Rust 📓 book @datascienceiot

Проект Ozon Tech Route 256 Pro обновился, и теперь в нём есть направление Data Science. Это интенсивный онлайн-курс для специалистов с опытом. Он длится 2 месяца и охватывает классический Machine Learning, компьютерное зрение и применение генеративных моделей в реальных продуктах. Хочешь решать сложные задачи с экспертами Ozon Tech? Залетай за подробностями и оставляй заявку: https://route256.ozon.ru/ds. Это бесплатно!

Making SEC filings machine-readable without losing context is the real infrastructure play for financial AI. 📓 book @datascienceiot