en
Feedback
Data Science

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 41 897 subscribers, ranking 3 245 in the Technologies & Applications category and 15 287 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 41 897 subscribers.

According to the latest data from 17 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -34 over the last 30 days and by -10 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 8.70%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.10% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 3 645 views. Within the first day, a publication typically gains 1 301 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 18 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.

41 897
Subscribers
-1024 hours
-47 days
-3430 days
Posts Archive
Introduction to Machine Learning Class Notes 📚 Notes @datascienceiot
Introduction to Machine Learning Class Notes 📚 Notes @datascienceiot

Compute Forecast 📚 Read @datascienceiot
Compute Forecast 📚 Read @datascienceiot

Carnegie Mellon University's "Advanced Algorithms" course notes 📄 Book @datascienceiot
Carnegie Mellon University's "Advanced Algorithms" course notes 📄 Book @datascienceiot

Ты точно это прочитаешь, если не боишься стать круче 😎 Оплачиваемая стажировка в Kaspersky: разработка, тестирование, ИБ и д
Ты точно это прочитаешь, если не боишься стать круче 😎 Оплачиваемая стажировка в Kaspersky: разработка, тестирование, ИБ и другие направления. Подать заявку можно сразу на любые 3 направления, работать от 20 часов в неделю и получить опыт, который станет частью тебя. Присоединяйся, если учишься в любом вузе Москвы и МО или Школе 21 и готов(а) работать от 20 часов в неделю. Этапы отбора стали еще быстрее. Чем быстрее подашь заявку, тем скорее будет оффер ☕️ Действуй, чтобы раскрыть новые грани своей личности https://kas.pr/7dpz?erid=2W5zFHqGNb2 Реклама. Рекламодатель АО «Лаборатория Касперского» ИНН 7713140469

Llama 3.2 From Scratch This repository contains a from-scratch, educational PyTorch implementation of Llama 3.2 text models w
Llama 3.2 From Scratch This repository contains a from-scratch, educational PyTorch implementation of Llama 3.2 text models with minimal code dependencies. The implementation is optimized for readability and intended for learning and research purposes. 📌 Guide @datascienceiot

Авито намерен вложить около 12 миллиардов рублей в развитие генеративного искусственного интеллекта (GenAI). Ожидается, что к 2028 году применение этих технологий принесет компании более 21 миллиарда рублей. Особенное внимание уделяется разработке нового семейства генеративных моделей — текстовой A-Vibe и мультимодальной A-Vision. Эти модели, обученные на базе нейросети Qwen2.5 с 7 миллиардами параметров, адаптированы под нужды торговли и маркетинга. Уже в 2024 году первые продукты с использованием GenAI принесли Авито свыше 670 миллионов рублей. В 2025 планируется запуск 20 новых сценариев: ожидается, на с их помощью компания заработает более 1 млрд рублей. @datascienceiot

Хакатон от МТС: 5 треков и 1 500 000 рублей. Для тех, кто готов воплотить идею в прототип Приглашаем на хакатон МТС True Tech
Хакатон от МТС: 5 треков и 1 500 000 рублей. Для тех, кто готов воплотить идею в прототип Приглашаем на хакатон МТС True Tech Hack 2025. Протестируй свои идеи и разработай решение на базе одной из пяти ИТ-платформ МТС. Призовой фонд соревнования — 1 500 000 рублей. Участие могут принять системные аналитики, Data Scientists, Data Engineers, frontend и backend-разработчики, Android-разработчики, бизнес-аналитики, аналитики данных, MLOps-инженеры, DevOps-инженеры, Product-менеджеры, ИТ-архитекторы, UI/UX-дизайнеры. На хакатоне ты сможешь: — Выбрать свой трек и создать решение на базе ИТ-платформ МТС. — Побороться за призовой фонд — 1 500 000 рублей. — Расширить свои профессиональные связи через нетворкинг с участниками хакатона и экспертами МТС. — Повысить шансы на прохождение стажировки в МТС. — Узнать больше о продуктах и технологиях МТС от экспертов компании Регистрация до 16 апреля. Регистрируйся прямо сейчас: https://truetechhack.ru/

Introduction to Theoretical Computer Science 📚 Читать @datascienceiot
Introduction to Theoretical Computer Science 📚 Читать @datascienceiot

Lecture Note on the Langevin Diffusion by Yuansi Chen 📚 Read @datascienceiot
Lecture Note on the Langevin Diffusion by Yuansi Chen 📚 Read @datascienceiot

Получите диплом IT-факультета Вышки Сложно ли учиться на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ? Как выбрать магистерскую прогр
Получите диплом IT-факультета Вышки Сложно ли учиться на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ? Как выбрать магистерскую программу? Какие карьерные возможности есть у студентов и выпускников? Можно ли учиться онлайн и не выпадать из привычного рабочего ритма? На Дне Абитуриента ФКН обо всем расскажут академические руководители, студенты и партнеры факультета. Вы сможете: — Разобраться в особенностях поступления в 2025 году — Узнать о карьере в компаниях партнерах ФКН — Пообщаться со студентами ФКН — Прочувствовать атмосферу факультета — Узнать о преимуществах обучения оффлайн и онлайн Успейте поступить в магистратуру в этом году! На факультете 16 магистратур, 5 из которых онлайн. Если вы еще не определились, что именно хотите изучать в IT, приходите и разберетесь в множестве направлений. Когда: 6 апреля с 10:00 Где: Покровский бульвар, 11 + онлайн 🔗 Зарегистрироваться Реклама: НИУ ВШЭ ИНН 7714030726 Erid: 2SDnje4Rmk8

Статистическое обучение и последовательное прогнозирование Александра Рахлина и Картика Шридхарана 📚 Книга @datascienceiot
Статистическое обучение и последовательное прогнозирование Александра Рахлина и Картика Шридхарана 📚 Книга @datascienceiot

Statistical Learning and Sequential Prediction by Alexander Rakhlin and Karthik Sridharan 📚 Book @datascienceiot
Statistical Learning and Sequential Prediction by Alexander Rakhlin and Karthik Sridharan 📚 Book @datascienceiot

Рекомендую посмотреть на новый хакатон МТС True Tech Hack 2025! Участникам предстоит разработать решение на базе ИТ-платформ МТС. Помогать им в этом будут менторы. Участвовать могут системные аналитики, Data Scientists, Data Engineers, frontend- и backend-разработчики, Android-разработчики, бизнес-аналитики, аналитики данных, MLOps-инженеры, DevOps-инженеры, Product-менеджеры, ИТ-архитекторы, UI/UX-дизайнеры. За призовой фонд — 1 500 000 рублей — поборются команды от 2 до 5 человек. Можно сразу собрать команду или зарегистрироваться самому и найти единомышленников уже на платформе. Вместе участники будут решать одну из пяти задач — от создания AI-ассистента для незрячих и слабовидящих пользователей до автоматизации процессов сбора данных на основе инструментов DataOps Platform. Регистрация на хакатон продлится до 16 апреля. Подать заявку можно здесь @datascienceiot

Bias-Variance Trade-Off in Statistics at MIT OpenCourseWare 📚 Book @datascienceiot
Bias-Variance Trade-Off in Statistics at MIT OpenCourseWare 📚 Book @datascienceiot

Готов увидеть будущее искусственного интеллекта? 🧠 GoCloud — масштабная конференция про облака и AI. Здесь ML-инженеры, дата
Готов увидеть будущее искусственного интеллекта? 🧠 GoCloud — масштабная конференция про облака и AI. Здесь ML-инженеры, дата сайентисты, разработчики и архитекторы обмениваются лучшими практиками и знаниями. В программе: ▫️ презентация платформы для работы с AI&ML — от идеи до результата ▫️ анонс новых сервисов для работы с GenAI ▫️ реальный кейс трансформации клиентского сервиса с помощью AI ▫️ анонс сервиса для простого и быстрого запуска ML-моделей в облаке 30+ докладов, нетворкинг с экспертами и live-демо сервисов ждут тебя 10 апреля. Регистрация по ссылке 👈

Vector Calculus for Engineers 📚 Книга @datascienceiot
Vector Calculus for Engineers 📚 Книга @datascienceiot

Яндекс открывает новый сезон Тренировок по ML Смотрите лекции, решайте задачи, поднимайтесь в рейтинге. В третьем сезоне Трен
Яндекс открывает новый сезон Тренировок по ML Смотрите лекции, решайте задачи, поднимайтесь в рейтинге. В третьем сезоне Тренировки по ML сосредоточатся на теме Computer Vision. Вас ждут 4 темы с контестами по 10 задач. Вы изучите не только классические методы компьютерного зрения, но и генеративные модели, локальные дескрипторы изображений, детекцию, сегментацию, контрастное предобучение и многое другое. Лучшие участники получат сертификат о прохождении Тренировок (нужно решить 20 из 40 задач), возможность пройти пробное техническое собеседование в Яндекс, проходку на топовый гик-фест о старте карьеры в IT Young Con и не только. Участники, которые хорошо себя проявят, получат возможность пройти ускоренный отбор на стажировку или сразу в штат компании. Подать заявку на Тренировки можно здесь.

🔥 Transformers Laid Out 📌 Guide @datascienceiot
+9
🔥 Transformers Laid Out 📌 Guide @datascienceiot

Version 2 of our survey on 𝐌𝐞𝐜𝐡𝐚𝐧𝐢𝐬𝐭𝐢𝐜 𝐈𝐧𝐭𝐞𝐫𝐩𝐫𝐞𝐭𝐚𝐛𝐢𝐥𝐢𝐭𝐲, ext. 📚Paper @datascienceiot
Version 2 of our survey on 𝐌𝐞𝐜𝐡𝐚𝐧𝐢𝐬𝐭𝐢𝐜 𝐈𝐧𝐭𝐞𝐫𝐩𝐫𝐞𝐭𝐚𝐛𝐢𝐥𝐢𝐭𝐲, ext. 📚Paper @datascienceiot