Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
Ir al canal en Telegram
Все самое полезное для дата сайентиста в одном канале. Учиться у нас: clc.to/6qVHgg По рекламе: @tproger_sales_bot Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67a5b03124c8ba6dcaa121c9
Mostrar más
Red:📈 Análisis del canal de Telegram Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
El canal Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение (@dsproglib) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 18 324 suscriptores, ocupando la posición 7 107 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 35 903 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 18 324 suscriptores.
Según los últimos datos del 18 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -10, y en las últimas 24 horas de -4, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.02%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.21% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 287 visualizaciones. En el primer día suele acumular 588 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 4.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como сайентиста, llm, буст, навигация, openai.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Все самое полезное для дата сайентиста в одном канале.
Учиться у нас: clc.to/6qVHgg
По рекламе: @tproger_sales_bot
Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67a5b03124c8ba6dcaa121c9”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 19 octubre, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
18 324
Suscriptores
-424 horas
-97 días
-1030 días
Cargando datos
Canales Similares
![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dx&w=96&q=75){kind=small}
Nube de Etiquetas
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
octubre '26oct '26
octubre '26
+68
en 0 canales
septiembre '26
+83
en 0 canales
Get PRO
agosto '26
+70
en 0 canales
Get PRO
julio '26
+83
en 0 canales
Get PRO
junio '26
+97
en 2 canales
Get PRO
mayo '26
+142
en 2 canales
Get PRO
abril '26
+106
en 1 canales
Get PRO
marzo '26
+329
en 4 canales
Get PRO
febrero '26
+154
en 5 canales
Get PRO
enero '26
+212
en 4 canales
Get PRO
diciembre '25
+211
en 3 canales
Get PRO
noviembre '25
+101
en 1 canales
Get PRO
octubre '25
+148
en 5 canales
Get PRO
septiembre '25
+105
en 2 canales
Get PRO
agosto '25
+103
en 4 canales
Get PRO
julio '25
+171
en 2 canales
Get PRO
junio '25
+185
en 42 canales
Get PRO
mayo '25
+319
en 6 canales
Get PRO
abril '25
+206
en 18 canales
Get PRO
marzo '25
+247
en 53 canales
Get PRO
febrero '25
+236
en 36 canales
Get PRO
enero '25
+180
en 41 canales
Get PRO
diciembre '24
+212
en 42 canales
Get PRO
noviembre '24
+217
en 52 canales
Get PRO
octubre '24
+224
en 43 canales
Get PRO
septiembre '24
+249
en 38 canales
Get PRO
agosto '24
+269
en 37 canales
Get PRO
julio '24
+197
en 37 canales
Get PRO
junio '24
+257
en 31 canales
Get PRO
mayo '24
+429
en 38 canales
Get PRO
abril '24
+339
en 38 canales
Get PRO
marzo '24
+437
en 32 canales
Get PRO
febrero '24
+426
en 32 canales
Get PRO
enero '24
+473
en 28 canales
Get PRO
diciembre '23
+604
en 34 canales
Get PRO
noviembre '23
+289
en 13 canales
Get PRO
octubre '23
+462
en 22 canales
Get PRO
septiembre '23
+631
en 0 canales
Get PRO
agosto '23
+488
en 0 canales
Get PRO
julio '23
+420
en 0 canales
Get PRO
junio '23
+329
en 0 canales
Get PRO
mayo '23
+433
en 0 canales
Get PRO
abril '23
+224
en 0 canales
Get PRO
marzo '23
+712
en 0 canales
Get PRO
febrero '23
+249
en 0 canales
Get PRO
enero '23
+260
en 0 canales
Get PRO
diciembre '22
+292
en 0 canales
Get PRO
noviembre '22
+407
en 0 canales
Get PRO
octubre '22
+172
en 0 canales
Get PRO
septiembre '22
+209
en 0 canales
Get PRO
agosto '22
+287
en 0 canales
Get PRO
julio '22
+352
en 0 canales
Get PRO
junio '22
+407
en 0 canales
Get PRO
mayo '22
+166
en 0 canales
Get PRO
abril '22
+215
en 0 canales
Get PRO
marzo '22
+225
en 0 canales
Get PRO
febrero '22
+129
en 0 canales
Get PRO
enero '22
+250
en 0 canales
Get PRO
diciembre '21
+203
en 0 canales
Get PRO
noviembre '21
+253
en 0 canales
Get PRO
octubre '21
+237
en 0 canales
Get PRO
septiembre '21
+208
en 0 canales
Get PRO
agosto '21
+297
en 0 canales
Get PRO
julio '21
+312
en 0 canales
Get PRO
junio '21
+288
en 0 canales
Get PRO
mayo '21
+446
en 0 canales
Get PRO
abril '21
+446
en 0 canales
Get PRO
marzo '21
+429
en 0 canales
Get PRO
febrero '21
+396
en 0 canales
Get PRO
enero '21
+351
en 0 canales
Get PRO
diciembre '20
+12 450
en 0 canales
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 19 octubre | +2 | |||
| 18 octubre | +2 | |||
| 17 octubre | +3 | |||
| 16 octubre | +3 | |||
| 15 octubre | +1 | |||
| 14 octubre | +4 | |||
| 13 octubre | +5 | |||
| 12 octubre | +16 | |||
| 11 octubre | +2 | |||
| 10 octubre | +1 | |||
| 09 octubre | +3 | |||
| 08 octubre | 0 | |||
| 07 octubre | +3 | |||
| 06 octubre | +5 | |||
| 05 octubre | +8 | |||
| 04 octubre | +3 | |||
| 03 octubre | +6 | |||
| 02 octubre | +1 | |||
| 01 octubre | 0 |
Publicaciones del Canal
📊 Дрейфа не нашли. А пропуски проверили?
Представьте: распределение значений признака почти не изменилось, но половина новых строк теперь приходит с NULL. Один отчёт о дрейфе может не показать эту проблему.
В Evidently стандартные drift-проверки сравнивают reference и current датасеты. Перед сравнением из соответствующих колонок отфильтровываются пустые и бесконечные значения. Поэтому сами тесты по умолчанию не реагируют на рост числа пропусков.
Что проверять отдельно:
— долю NULL по важным колонкам;
— полностью пустые признаки;
— изменения распределений;
— качество модели, когда появилась разметка.
Изменившееся распределение не равно доказанному падению качества. А отсутствие дрейфа не равно здоровым данным. Эти сигналы отвечают на разные вопросы — и в мониторинге нужны рядом.
🔗 Как Evidently проверяет data drift
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека дата-сайентиста
| 2 | 📌 Учебник по deep learning, в котором можно запускать главы
В Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch текст и код живут в Jupyter notebooks. Книгу можно бесплатно читать онлайн, а главы — открывать в Colab и выполнять примеры.
На странице собраны отдельные ноутбуки про:
— обучение моделей для изображений;
— табличные данные и collaborative filtering;
— NLP;
— оптимизаторы, callbacks и устройство обучения.
Для чтения без запуска есть nbviewer. А если хочется понять механизм, полезнее изменить данные или параметр в ноутбуке и проверить, как меняется результат.
Это давно доступный учебный материал, а не новый релиз. Примеры стоит сверять с версиями библиотек; бесплатный Colab также не обещает неограниченные вычисления. Зато формат позволяет разбирать одну главу и сразу экспериментировать с кодом.
🔗 Главы книги в Colab и nbviewer
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека дата-сайентиста | 785 |
| 3 | 🧹 Cleanlab: сначала проверьте, откуда взялись вероятности
Cleanlab помогает искать подозрительную разметку по предсказаниям модели. Но если модель уже обучалась на этих же примерах, её уверенность может скрыть ошибки: знакомый датасет она нередко просто запоминает.
Для поиска проблем во всём наборе нужны out-of-fold вероятности:
— разбить данные на фолды;
— обучить модель на всех фолдах, кроме одного;
— получить вероятности для отложенного фолда;
— повторить и собрать предсказания для каждой строки.
Тогда ни один пример не оценивается моделью, которая видела его при обучении. Для совместимого со scikit-learn классификатора такие предсказания можно получить через cross_val_predict с method="predict_proba".
Подозрительная метка — повод проверить пример, а не автоматически переписать ответ на вариант модели. Иначе исправление разметки может просто перенести в датасет её собственные ошибки.
🔗 Руководство по out-of-sample predictions
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека дата-сайентиста | 901 |
| 4 | 🧠 Можно ли увидеть неуверенность LLM до конца ответа?
Уверенный тон ответа ещё не означает, что модель права. Авторы U-Space предлагают смотреть на внутренние состояния LLM и отслеживать, как меняется сигнал неопределённости по ходу генерации.
Они берут смысловые ориентиры для сомнения и уверенности, переводят их направления в пространство скрытых состояний и строят небольшое подпространство. U-Lens проецирует туда состояние каждого токена: получается карта, которую можно изучать отдельно или свести к одному показателю.
По описанию авторов, метод не требует меток правильности, дополнительного обучения и повторной генерации ответа. Они также проверяют, не объясняется ли качество сигнала просто длиной текста.
Это исследовательский препринт, а не готовый универсальный детектор галлюцинаций. Для применения нужен доступ к внутренним состояниям модели; по одному тексту ответа такую проверку не повторить.
🔗 Препринт U-Space и ссылка на код
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека дата-сайентиста | 892 |
| 5 | 🧑💻 Какие навыки помогают вам в разработке в 2026 году?
Что вы чаще используете в работе? В каких задачах помогает ИИ, а где проще справиться самостоятельно?
Мы решили собрать портрет современного разработчика — и приглашаем вас поделиться своим опытом. Расскажите, какие навыки вам пригодились и как вы используете ИИ. Если обходите его стороной, нам тоже интересно узнать почему.
Опрос анонимный и займёт около 5 минут. Результаты опубликуем в общем большом исследовании.
👉 Пройти опрос | 500 |
| 6 | ☔️ Планы на выходные снова испортила погода? У нас есть план получше.
Выходные — хороший повод заняться тем, на что вечно не хватает времени. Например, освоить новый навык или углубиться в знакомую тему.
📍 В Proglib Academy покупаешь один курс, а второй получаешь в подарок. Платишь только за один!
Вот несколько сочетаний:
💥 Разработка ИИ-агентов + Python
💥 Machine Learning + Математика для Data Science
Можно выбрать и другие курсы — под свои интересы и цели.
⏳ Акция действует до 18 октября.
➡️ Выбрать курсы и оставить заявку | 894 |
| 7 | 🧹 Pandera: как собрать ошибки датасета в один отчёт
В выгрузке нет нужной колонки, числа приехали строками, а одна проверка диапазона не проходит. Если валидатор остановится на первой ошибке, остальные обнаружатся только после очередного исправления.
В Pandera можно описать схему DataFrame: типы, обязательные колонки и проверки значений. Параметр lazy=True собирает ошибки проверки вместо остановки на первом нарушении.
try:
schema.validate(df, lazy=True)
except pa.errors.SchemaErrors as exc:
print(exc.failure_cases)
Здесь schema — заранее заданная схема, df — данные, а pa — pandera.pandas. В failure_cases можно посмотреть, какие проверки и значения не прошли.
Такой отчёт удобен на входе в пайплайн: сначала понять масштаб проблем, затем решать, что исправлять или отклонять. Сам режим валидации данные автоматически не чинит.
🔗 Примеры lazy validation
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека дата-сайентиста | 940 |
| 8 | Приходится ли вам копипастить данные и какие именно, когда переходите из одной нейросети в другую? | 617 |
| 9 |  Общая папка для работы Claude Code и Codex
Луи-Франсуа Бушар собрал заметки, инструкции-скиллы, скрипты и итоги встреч в Obsidian. Его связка устроена так:
Папка хранит исходные материалы и решения
↓
Индекс указывает, где искать данные для задачи
↓
Claude Code планирует работу
↓
Codex выполняет задачи по его вызову
В описании этого рабочего процесса Бушар объясняет, зачем даёт агенту сведения для конкретной задачи. Начать предлагает с общей папки, короткого индекса и одного повторно используемого скилла.
#ии #инструменты | 556 |
| 10 | 🗂 Как DuckDB пропускает ненужные Parquet-файлы
Если данные лежат в папках year=2026/month=10/, значения в пути можно использовать как колонки. Это Hive partitioning: не обязательно записывать год и месяц в каждую строку файла.
SELECT *
FROM read_parquet(
'orders/*/*/*.parquet',
hive_partitioning = true
)
WHERE year = 2026 AND month = 10;
DuckDB проталкивает фильтр по ключам партиций к чтению файлов. Для такого запроса папки других месяцев можно пропустить, а не загружать весь набор и отсеивать строки после чтения.
Это полезно для выгрузок событий, заказов и логов, если запросы регулярно ограничены датой. Но разбиение помогает именно по ключам папок: фильтр по сумме заказа сам по себе не означает, что ненужные месяцы исчезнут из чтения.
🔗 Документация DuckDB
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека дата-сайентиста | 992 |
| 11 | 💡 Почему порог 0,5 не обязан подходить вашей модели
Модель оценила вероятность положительного класса в 0,4. Ответ «нет» получается не из самой вероятности, а из правила, которое сравнивает её с порогом.
В бинарной классификации scikit-learn обычно использует 0,5 для вероятностей. Но пропущенное событие и ложная тревога могут стоить по-разному. Поэтому порог стоит подбирать под задачу: например, по F1 или своей функции полезности.
TunedThresholdClassifierCV делает это через внутреннюю кросс-валидацию. При смене порога вероятности могут остаться прежними, а метки классов и число ошибок — измениться.
Важно: не подбирайте порог по финальному тесту. А если используете cv="prefit", не отдавайте для настройки те же данные, на которых обучали модель. Иначе оптимизируете решение под уже знакомые примеры.
🔗 Порог классификации в scikit-learn
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека дата-сайентиста | 1 106 |
| 12 | 👀 Как вы смотрите видео?
Разбираете урок, слушаете интервью фоном или начинаете на телефоне, а продолжаете на большом экране?
Хотим узнать, что делает просмотр удобным для вас. Вспомните последнее видео — ролик, урок, фильм или серию сериала — и расскажите о своём опыте. Если детали не запомнились, можно так и ответить.
🕰️ Опрос займёт около 3 минут.
В результатах сможете сравнить свои привычки с ответами других участников. А разработчики и инженеры видеоплатформы расскажут, что происходит по ту сторону экрана, пока вы смотрите видео.
🔗 Поделиться опытом
🐸 Библиотека программиста | 822 |
| 13 | 🧠 Агент сказал «готово». А что осталось в базе?
AI-агент может вызвать нужные инструменты, красиво отчитаться и всё равно оставить неправильный результат. Например, закрыть обращение, хотя оно должно ждать решения.
Microsoft ThinkingBox проверяет конечное состояние системы: нужные ли поля изменились, все ли действия выполнены, не появилось ли лишних побочных эффектов. В бенчмарке 507 бизнес-сценариев, каждый запускают 20 раз из одинакового начального состояния.
Одного успеха недостаточно:
— доля успешных попыток показывает обычное качество;
— хотя бы один успех за 20 попыток — возможность решить задачу;
— все 20 успешных запусков — наблюдаемую повторяемость.
Последнее тоже не гарантия безошибочной работы в проде. Но проверка результата в базе даёт больше информации, чем фраза «задача выполнена».
🔗 Разбор ThinkingBox
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека дата-сайентиста | 1 174 |
| 14 | Общая папка для работы Claude Code и Codex
Луи-Франсуа Бушар собрал заметки, инструкции-скиллы, скрипты и итоги встреч в Obsidian. Его связка устроена так:
Папка хранит исходные материалы и решения
↓
Индекс указывает, где искать данные для задачи
↓
Claude Code планирует работу
↓
Codex выполняет задачи по его вызову
В описании этого рабочего процесса Бушар объясняет, зачем даёт агенту сведения для конкретной задачи. Начать предлагает с общей папки, короткого индекса и одного повторно используемого скилла.
#ии #инструменты | 1 177 |
| 15 | Приходится ли вам копипастить данные и какие именно, когда переходите из одной нейросети в другую? | 998 |
| 16 |  ИИ-агент отвечает настолько точно, насколько готовы ваши данные. Как понять, что они готовы?
Разберёмся 23 октября в Москве на Fine Day 2026, офлайн-конференции о переходе от self-service BI к AI-native аналитике.
💡 В программе:
• дискуссия с руководителями аналитики ПИК, ДИКСИ, СИБУР и АвтоВАЗ: что нужно данным и командам для работы с ИИ
• миграция с Qlik и Power BI на FineBI, в том числе с помощью ИИ-агентов
• BI-система vs LLM: какие задачи кому отдавать, опыт Мосбиржи
демо FineBI 7.0 и ИИ-агентов Dora, можно принести свой сценарий
Участие бесплатное. После регистрации получите чек-лист «Готовы ли ваши данные к ИИ-агенту?» из 25 вопросов.
👉 Регистрация: https://clck.ru/3WMQBw | 1 405 |
| 17 |  В субботу, 17 октября, Москва станет точкой притяжения для всех специалистов в области RecSys 🔥
Конференция AI Driver & RecSys — главное событие года для тех, кто создаёт, исследует и развивает рекомендательные системы.
🔝 Весь день ведущие эксперты индустрии из крупнейших IT-компаний проведут на площадке Сбера, чтобы обсудить:
— главные тренды и вызовы RecSys
— реальные кейсы и новейшие исследования
— передовые IT-решения для рекомендательных систем
Вы сможете сами пообщаться с теми, кто создает рекомендации для миллионов пользователей.
📍Офис Сбер, Москва, Кутузовский проспект, 32.
Участие бесплатное!
Количество мест для очного участия ограничено – успейте оставить заявку по ссылке ⚡️ | 1 361 |
| 18 |  🛡️ OpenAI предлагает safety cases для обучения frontier-моделей
OpenAI описала подход, при котором перед запуском крупных reinforcement learning-тренировок должна появляться структурированная документация по безопасности — с аргументами, доказательствами и остаточными рисками.
В подходе выделяют три уровня:
🟢 технические меры — alignment, sandboxing и мониторинг;
🟢 операционные правила — независимый review, возможность остановить обучение и аудит;
🟢 разбор инцидентов — поиск причин, postmortem и превращение инцидентов в regression-тесты.
Пока это не готовый отраслевой стандарт, а набор практик, которые OpenAI внедряет и планирует развивать.
🔗 Читать блог
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека дата-сайентиста | 1 625 |
| 19 |  Пока вы ковыряете обычные приложения, AI уже ставит эксперименты и делает покупки!
Стендап-комик Сева Ловкачёв вместе с экспертами MAGNIT OMNI и гостями в шоу «ПРОДАКТовая корзина» обсуждают актуальные новости технологий и разбираются, что попадёт на прод, а что — на мусорку.
Без духоты, с классными экспертами и интеллектуальным юмором.
Смотреть:
• YouTube
• VK Видео | 1 031 |
| 20 | 🤖 Google на 5 месяцев пустил AI-агента в реальные команды
Агент читал рабочие чаты и документы, заводил баги, писал коллегам и сам инициировал действия.
Но главный эксперимент оказался не про продуктивность. Люди начали ограничивать его доступ, создавать чаты без агента и отдельно договариваться о том, что ему можно делать.
🔗 Исследование
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека дата-сайентиста | 1 637 |
