Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
Data Science
Open in 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
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Data Science
Channel Data Science (@datascienceiot) is an active participant. Currently, the community unites 41 906 subscribers, ranking 3 251 in the Technologies & Applications category and 15 346 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 41 906 subscribers.
According to the latest data from 03 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -89 over the last 30 days and by -11 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 8.85%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.92% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 3 708 views. Within the first day, a publication typically gains 1 225 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 0.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as llm, агентов, api, октября, разработчиков.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“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...”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 04 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
41 906
Subscribers
-1124 hours
-187 days
-8930 days
Posts Archive
41 905
AI-Driven Multi-Region Provisioning for Cloud Services Using Spot Fleets
📗 Read
@datascienceiot
41 905
От мечты о карьере сварщика до стажировки в KAUST
История выпускника Школы анализа данных Степана Платинского — яркий пример того, куда может вывести фундаментальное образование в ML.
До 9 класса он хотел быть сварщиком. Но потом поступил в Физтех-лицей, оттуда в МФТИ, а затем в Школу анализа данных.
Сегодня он улучшает ML-модели для международного поиска Яндекса, а в прошлом году стажировался в университете KAUST в Саудовской Аравии как приглашенный исследователь.
Его цель — построить статистическую модель, которая сможет предсказывать экстремальные события вроде наводнений или обвала рынка. Этому как раз посвящена его научная работа.
Степан считает, что главное для карьеры в ML — любознательность и искреннее желание разобраться в теме.
О том, как попасть на международную стажировку и заниматься наукой параллельно с карьерой в бигтехе, читайте в интервью со Степаном.
41 905
A 178 page survey study for refreshing math and generative AI foundations from University of Huddersfield.
The Little Book of Generative AI Foundations.
📗 Read
@datascienceiot
41 905
И вот пост на согласование:
___
Хакатон по моделированию рыночных решений и максимизации PnL
Reinforce.fi (ex-Overnight.fi) — проект, который использует reinforcement learning и автоматическое управление капиталом для повышения доходности на свободный USDT — запускает хакатон.
Задача — построить модель, которая на каждом шаге выбирает оптимальное действие (A1–A10) и максимизирует суммарный PnL.
Данные:
— последовательности состояний рынка (анонимизированные признаки)
— 1000 шагов в каждой последовательности
— первые шаги — контекст, далее — предсказания
Метрика:
— итоговый скор = суммарный PnL по всем выбранным действиям
Призы:
1 место — $2,500
2 место — $1,500
3 место — $1,000
Старт: конец июня
Продолжительность: ~1.5–2 месяца
Информация: тут
Регистрация
Чат хакатона: https://t.me/+R6lMJ10VXP5hOTI0
41 905
🐍 Python Roadmap 2026: наконец-то полноценная актуальная карта изучения Python, а не список ссылок «разберись сам»
На GitHub выложили большой русскоязычный роадмап по Python на 2026 год - от первых скриптов до уровня Middle+/Senior.
Маршрут собран под современный Python:
- Python 3.13+
- free-threaded mode без GIL
- JIT
- uv вместо боли с pip/venv/poetry
- ruff, pyright, pytest, hypothesis
- async-first подход
- типизация
- CPython внутри
- web, базы, ML/AI, DevOps и архитектура
В роадмапе есть нормальная последовательность: сначала окружение и база, потом идиомы, ООП, типы, стандартная библиотека, асинхронность, тестирование, внутренности CPython, web, базы данных, AI-направление, продакшн и архитектура.
Отдельный плюс - практический формат. На каждом этапе есть задачи, чеклисты, примеры кода и бесплатные ресурсы. То есть это не мотивационная простыня, а маршрут, по которому реально можно идти несколько месяцев и видеть прогресс.
Для новичков - понятный путь без хаоса.
Для джунов - способ закрыть дыры.
Для тех, кто уже пишет на Python - хороший чеклист, чтобы понять, где ты всё ещё плаваешь.
Python в 2026 году - это tooling, типы, async, инфраструктура, AI и продакшн-дисциплина. И этот роадмап как раз про такой Python.
https://github.com/justxor/pythonroamap2026
41 905
Ваша команда аналитики тонет в авралах?
Задачи копятся, данным не доверяют, аналитики заняты ручными выгрузками вместо реальной аналитики — знакомо?
Рекомендуем к посещению Практикум «Порядок в данных» от Павла Беляева, тимлида дата-аналитики в Яндекс.eLama.
За 1 вечер разберём: — Как выстроить спринт-планирование и расставить приоритеты без конфликтов; — Как внедрить мониторинг качества данных и регламент обработки инцидентов; — Как автоматизировать рутину через Python + Airflow; — Как освободить аналитиков от бесконечных разовых выгрузок.Это работающая система от практика, который управляет командой аналитики в одной из крупнейших рекламных платформ страны. Участие бесплатное, количество мест ограничено. ➡️Зарегистрироваться: https://tglink.io/a93f201f5e7470 Реклама. ООО "АЙТИ РЕЗЮМЕ". ИНН 4025460134. erid: 2W5zFHGBT4m
41 905
Apple has published a paper with a devastating title: “The Illusion of Thinking”
📗 Read
@datascienceiot
41 905
🆓 Диасофт выпустил бесплатный дистрибутив "S3 Архипелаг" (российское S3-совместимое хранилище для работы с петабайтами данных в архитектурах Data Lakehouse, аналитических системах и консолидации разрозненных файловых хранилищ)!
Дистрибутив разворачивается на серверах заказчика без обязательного подключения к облаку.
🔥Бесплатная версия ориентирована на тестовые, предпродуктовые и малые продуктивные среды. Она позволяет в полном объеме использовать функционал хранилища с ограничением до 500 ГБ. Бесплатная версия хранилища также упрощает администрирование за счет реализации поддержки единого входа (SSO). Это повышает безопасность и избавляет от необходимости отдельной аутентификации.
В итоге получается простой пример:
"коробочная" модель поставки + бесплатный доступ + использование SSO + полноценная вендорская поддержка = мощное преимущество предложения 😎
Скачать дистрибутив можно по ссылке!
#реклама
О рекламодателе
41 905
Получите офер в Яндекс за 2 дня
Участвуйте в онлайн-мероприятиях быстрого найма. Такой формат позволяет пройти всего две секции, вместо трёх в обычном найме, и финалы за выходные и сразу получить офер.
Как всё устроено:
🔴 Зарегистрируйтесь на мероприятие — с вами свяжется рекрутер и договорится об удобном времени для интервью.
🔴 В субботу пройдите две технические секции.
🔴 В воскресенье познакомьтесь с командами и получите офер.
Какие мероприятия проводим:
⚡️30–31 мая Weekend Offer ML
Для ML- и DL-инженеров с опытом в доменных областях NLP, CV, RecSys и Classic ML.
Подробности и регистрация — на сайте: https://yandex.ru/project/events/wo-ml-0526
⚡️6–7 июня Weekend Offer Analytics
Для продуктовых, дата-аналитиков и датасаентистов с опытом на Python от 3 лет.
Подробности и регистрация — на сайте: https://yandex.ru/project/events/wo-analytics-0626
41 905
The new Claude for Legal repo gives firms and in-house teams prebuilt agent workflows for contract review, litigation prep, and regulatory monitoring—completely free.
🔗 https://github.com/anthropics/claude-for-legal
@datascienceiot
41 905
D><Vision — серия митапов для CV-инженеров, исследователей и всех, кто работает с ИИ
📍 21 мая в 18:30, Quattro Space (Москва. Мясницкая ул., 13, стр. 20)
На ближайшей встрече вас ждут:
— Александр Паркин (VisionLabs) — визуальные аватары и как они устроены
— Анастасия Анциферова (Сбер) — генеративный ИИ в архитектуре
— Никита Шубин (ЦПТ «АГРОЦИФРА») — как ускорить разметку данных в 5 раз с помощью DataOps и foundation models
— Василий Висков (Яндекс) — как команда AliceAI VLM повышала качество модели на образовательных STEM-сценариях
D><Vision — это не только доклады, но и профессиональное комьюнити: живое обсуждение и нетворкинг.
Можно участвовать очно или подключиться к онлайн-трансляции, участие бесплатное
Регистрация
41 905
GLM-5V-Turbo: Toward a Native Foundation Model for Multimodal Agents
📗 Read
@datascienceiot
41 905
🚀 Claude Code: от «балуюсь в терминале» до агента в проде
Claude Code уже не просто пишет код. Он рефакторит монорепо, делает code review, катит миграции и ведёт расследования инцидентов.
Разница между «иногда играюсь» и «выжимаю реальные часы экономии» — огромная.
Этот курс закрывает её за 20 практических модулей.
Что соберёшь своими руками:
— кастомные slash-команды и sub-agents
— свои MCP-серверы под твой стек
— хуки и автоматизация ревью
— workflow в GitHub Actions и интеграция в CI/CD
Что получишь на выходе:
• релизы быстрее
• ревью короче
• токены дешевле
• спокойный сон по поводу безопасности
Подойдёт разработчикам, тимлидам, DevOps и архитекторам, которые почувствовали, что Claude Code - почти магия, и хотят довести её до магии на продакшене.
🎓 Курс на Stepik
🔥 Сейчас действует скидка −50%
Хватит играться. Пора выкатывать агента в прод 👉
https://stepik.org/a/285842
41 905
Can LLM agents explore codebases and reason about code semantics without executing the code
📗 Read
@datascienceiot
