ch
Feedback
Data Science

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
Machinelearning网络:Machinelearning俄罗斯15 287技术与应用3 245

📈 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 41 897 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 3 245，并在 俄罗斯 地区排名第 15 287 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 41 897 名订阅者。

根据 17 六月, 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 -34，过去 24 小时变化为 -10，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 8.70%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.10% 的反应，占订阅者总量。
  • 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 3 645 次浏览，首日通常累积 1 301 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 18 六月, 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。

41 897
订阅者
-1024 小时
-47 天
-3430 天
帖子存档
Data Science
Data Science
41 896
Graph Theory and Additive Combinatorics Exploring Structure and Randomness 📚 Книга @datascienceiot
Graph Theory and Additive Combinatorics Exploring Structure and Randomness 📚 Книга @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 896
STAT 248 - Analysis of Time Series Full Lecture Notes 📚 Book @datascienceiot
STAT 248 - Analysis of Time Series Full Lecture Notes 📚 Book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 896
Приглашаем аналитиков на дружескую встречу в Яндексе! 22 марта в штаб-квартире Яндекса «Красная Роза» команда Рекламных техно
Приглашаем аналитиков на дружескую встречу в Яндексе!  22 марта в штаб-квартире Яндекса «Красная Роза» команда Рекламных технологий поделятся своим опытом и расскажут:  — Как работает аналитика в Коммерческом департаменте и Рекламных технологиях  — Как устроена аналитика антифрода рекламных систем После основной части можно будет пройти диагностику навыков, поучаствовать в нетворкинге и задать все интересующие вопросы. Ждут аналитиков с опытом на Python от 3 лет. Успейте зарегистрироваться — сбор заявок завершается 20 марта! До встречи!

Data Science
Data Science
41 896
Three Types of Intelligence Explosion 📚 Article @datascienceiot
+1
Three Types of Intelligence Explosion 📚 Article @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 896
💪 Качаем скиллы PostgreSQL! 10 апреля 2025 года пройдет бесплатное комьюнити-мероприятие из серии PG BootCamp Russia — конфе
💪 Качаем скиллы PostgreSQL! 10 апреля 2025 года пройдет бесплатное комьюнити-мероприятие из серии PG BootCamp Russia — конференция, направленная на приобретение практических навыков при работе с СУБД PostgreSQL. 🔵Программа рассчитана как на начинающих специалистов, так и на более опытных разработчиков, желающих углубить знания в части ядра и экосистемы продукта 🔵 Ведущие эксперты в области СУБД проведут мастер-классы и лекции по наиболее востребованным и интересным темам 🔵Для тех, кто не сможет присутствовать очно, предусмотрена онлайн-трансляция 🧑‍🎓 Все участники получат электронные сертификаты, подтверждающие приобретение новых знаний и навыков. 📌 Дата и время: 10 апреля, в 10:00 (по ЕКБ) Формат: офлайн/онлайн Место проведения: конгресс-отель «Екатеринбург» ✅ Зарегистрируйтесь сейчас и приготовьтесь к захватывающему путешествию в мир СУБД!

Data Science
Data Science
41 896
Repost from Books Книги Программиста
🔥 The Project Gutenberg EBook of First Course in the Theory of Equations, Этой классической книге по математике 100 лет. 📚
🔥 The Project Gutenberg EBook of First Course in the Theory of Equations, Этой классической книге по математике 100 лет. 📚 Book @programming_books_it

Data Science
Data Science
41 896
Password Security Design 📚 Reed @datascienceiot
+1
Password Security Design 📚 Reed @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 896
Introduction to Graph Neural Networks: A Starting Point for Machine Learning Engineers 📓 Paper @datascienceiot
Introduction to Graph Neural Networks: A Starting Point for Machine Learning Engineers 📓 Paper @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 896
Everything You Always Wanted To Know About Mathematics* 📓 book @datascienceiot
Everything You Always Wanted To Know About Mathematics* 📓 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 896
👁Настройка dev-окружения для команды компьютерного зрения. Что будет на вебинаре? - Аренда и базовая настройка сервера для р
👁Настройка dev-окружения для команды компьютерного зрения. Что будет на вебинаре? - Аренда и базовая настройка сервера для работы команды. - Установка и настройка инструментов для ML-экспериментов - Развертывание сервиса для разметки изображений CVAT. Узнаете, как арендовать и настроить сервер для командной работы, что позволит им быстро развертывать инфраструктуру для новых проектов. Научитесь настраивать MLFlow для отслеживания экспериментов, JupiterLab для удобной разработки и MinIO для создания общего файлового хранилища, что упростит совместную работу с датасетами и другими файлами. Сможете развернуть CVAT для разметки изображений, что пригодится в проектах, связанных с обработкой и анализом изображений, таких как распознавание объектов, сегментация и т.д. 👉 Регистрация и подробности вебинара https://otus.pw/hj3A/ Вебинар проходит в рамках подписки OTUS, благодаря которой можно приобрести 3 курса по цене одного! erid: 2W5zFKABJw2

Data Science
Data Science
41 896
Controlling Latent Diffusion Using Latent CLIP 📚 Read @datascienceiot
Controlling Latent Diffusion Using Latent CLIP 📚 Read @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 896
Исследование рынка аналитиков от агентства NEWHR Респондентами стали 1293 аналитика разных грейдов: от джунов до руководителей. — Более 35% опрошенных назвали Авито лучшей компанией для работы. — Более 70% в 2024 году стали получать больше. — 60% хоть раз сменили работу за последние 2 года. С результатами исследования NEWHR можно ознакомиться по ссылке. @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 896
A SURVEY ON POST-TRAINING OF LARGE LANGUAGE MODELS 📚 Read @datascienceiot
A SURVEY ON POST-TRAINING OF LARGE LANGUAGE MODELS 📚 Read @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 896
Attention from Beginners Point of View 📚 Reed @datascienceiot
Attention from Beginners Point of View 📚 Reed @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 896
CS229 Lecture Notes Andrew Ng and Tengyu Ma 📚 Читать @datascienceiot
+4
CS229 Lecture Notes Andrew Ng and Tengyu Ma 📚 Читать @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 896
ByteScale: Efficient Scaling of LLM Training with a 2048K Context Length on More Than 12,000 GPUs 📚 'Read @datascienceiot
ByteScale: Efficient Scaling of LLM Training with a 2048K Context Length on More Than 12,000 GPUs 📚 'Read @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 896
💥 Повышайте точность ML-моделей! Для достижения высокой точности в ML часто используют не одну, а несколько моделей, объедин
💥 Повышайте точность ML-моделей! Для достижения высокой точности в ML часто используют не одну, а несколько моделей, объединяя их в ансамбли.  Записывайтесь на бесплатный вебинар, где мы на практике разберём популярные методы ансамблирования: - Бэггинг снижает дисперсию модели, делая её устойчивее - Градиентный бустинг усиливает предсказания, обучая модели на ошибках 📅 Встречаемся онлайн 17 марта в 18:00 мск. Открытый урок пройдёт в преддверии старта курса «Специализация Machine Learning», а все участники получат скидку на обучение. ➡️ Ссылка для регистрации: https://otus.pw/R5QG/?erid=2W5zFGobhNG #реклама О рекламодателе

Data Science
Data Science
41 896
DeepSeek-V3/R1 Inference System Overview 📚 Read @datascienceiot
DeepSeek-V3/R1 Inference System Overview 📚 Read @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 896
GHOST 2.0: новое отечественное опенсорс решение для head swap Сегодня на одном из крупнейших порталов AI-сферы Hugging Face в
GHOST 2.0: новое отечественное опенсорс решение для head swap Сегодня на одном из крупнейших порталов AI-сферы Hugging Face вышла статья команды Sber AI и AIRI, авторы которой подробно рассказали о своем новом проекте — модели GHOST 2.0. Материал мгновенно залетел на первое место по популярности, ведь вопрос замены лиц на фотографиях до сих пор достаточно сложен для большинства сеток. Оказалось, российским разработчикам удалось решить классическую проблему несовпадения лиц, "трансплантируя" сразу всю голову. Однако и здесь не обошлось без проблем. В частности, для постобработки пригодилась другая российская модель — Kandinsky 2.2, которая помогала устранять избыточные детали, например волосы, выходящие за границы области вставки головы. 📚 Read @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 896
Tutorial: Train your own Reasoning model with GRPO 📓 Tutorial @datascienceiot
Tutorial: Train your own Reasoning model with GRPO 📓 Tutorial @datascienceiot