Data Scientist | ML & AI
Ir al canal en Telegram
Один из ведущих каналов по Data Science, Machine Learning и Big Data Сотрудничество: @bape_ads Прайс: @bape_media
Mostrar más
Red:3 170
Suscriptores
+624 horas
+1047 días
+12230 días
Cargando datos
Canales Similares
Sin datos
¿Algún problema? Por favor, actualice la página o contacte a nuestro gerente de soporte.
Nube de Etiquetas
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
octubre '26oct '26
octubre '26
+155
en 18 canales
septiembre '26
+97
en 31 canales
Get PRO
agosto '26
+55
en 22 canales
Get PRO
julio '26
+269
en 15 canales
Get PRO
junio '26
+42
en 2 canales
Get PRO
mayo '26
+45
en 15 canales
Get PRO
abril '26
+97
en 48 canales
Get PRO
marzo '26
+37
en 0 canales
Get PRO
febrero '26
+37
en 0 canales
Get PRO
enero '26
+33
en 1 canales
Get PRO
diciembre '25
+22
en 0 canales
Get PRO
noviembre '25
+321
en 30 canales
Get PRO
octubre '25
+43
en 11 canales
Get PRO
septiembre '25
+724
en 0 canales
Get PRO
agosto '25
+41
en 1 canales
Get PRO
julio '25
+25
en 0 canales
Get PRO
junio '25
+42
en 0 canales
Get PRO
mayo '25
+658
en 1 canales
Get PRO
abril '25
+1 687
en 33 canales
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 26 octubre | +7 | |||
| 25 octubre | +6 | |||
| 24 octubre | +23 | |||
| 23 octubre | +6 | |||
| 22 octubre | +51 | |||
| 21 octubre | +4 | |||
| 20 octubre | +12 | |||
| 19 octubre | +9 | |||
| 18 octubre | +6 | |||
| 17 octubre | +3 | |||
| 16 octubre | +1 | |||
| 15 octubre | +2 | |||
| 14 octubre | +1 | |||
| 13 octubre | 0 | |||
| 12 octubre | 0 | |||
| 11 octubre | +1 | |||
| 10 octubre | +2 | |||
| 09 octubre | 0 | |||
| 08 octubre | +2 | |||
| 07 octubre | 0 | |||
| 06 octubre | +2 | |||
| 05 octubre | +6 | |||
| 04 octubre | +3 | |||
| 03 octubre | +6 | |||
| 02 octubre | +1 | |||
| 01 octubre | +1 |
Publicaciones del Canal
🗂 Тестируем ML-стратегии до реальных сделок
Фреймворк позволяет прогонять торговые стратегии на исторических данных, обучать ML-модели и проверять их сразу на нескольких инструментах.
Есть данные из Yahoo Finance и Alpaca, а также Walkforward Analysis для более реалистичного тестирования.
⛓ Ссылка на GitHub
tags: #полезное
➡ Data Scientist | Чат
| 2 |  🔖 637 интерактивных модулей по ML и AI
На VizLearn можно визуально изучать:
🫡 Градиентный спуск;
🫡 SVM и PCA;
🫡 Теорему Байеса;
🫡 BPE-токенизацию;
🫡 Query, Key и Value;
🫡 KV-кэш;
🫡 Квантизацию;
🫡 Нейросети и LLM.
Меняете входные данные — и сразу видите результат вычислений.
⛓ Ссылка на учебник
tags: #полезное
➡ Data Scientist | Чат | 335 |
| 3 |  📘 На Mentorix вышел курс — «RAG Engineering: создание production-ready AI-систем»
Хотите не просто собрать демо «чат по документам», а сделать RAG, который находит нужный раздел и отвечает с цитатами? Этот курс — полный путь от RAG без фреймворков до production agentic RAG.
• Основы: embeddings, top-k, мини-RAG руками
• Векторный поиск: Qdrant и pgvector, мультитенантность
• Chunking: semantic, document-aware, parent-child
• Hybrid search: BM25, sparse-векторы, RRF
• Reranking: cross-encoder, Cohere, Voyage, Jina
• Оценка: nDCG, golden datasets, faithfulness, eval в CI
• Паттерны: HyDE, multi-hop, Corrective RAG, GraphRAG
• Agentic RAG и MCP-сервер базы знаний
• Production: FastAPI, streaming, кэш, права доступа
🎓 Сертификат — добавьте в резюме или LinkedIn
🏷 Скидка 50%, действует 48 часов
12 990 ₽ → 6 495 ₽
➜ Пройти курс на Mentorix
Ещё 25 курсов бесплатно — доступны после регистрации | 258 |
| 4 |  📰 Как нейросети выбирают источники для своих ответов
В статье разбирают GEO — оптимизацию контента под генеративные поисковые системы.
Есть объяснение того, как работают упоминания и цитирования, почему обычного SEO уже недостаточно и какие сигналы помогают странице попасть в AI-ответ.
⛓️ Читать статью
tags: #статья
➡ Data Scientist | Чат | 371 |
| 5 |  💾 Большой гайд по AI/ML-собеседованиям на 2026 год
Автор, получавший офферы от Meta, Google, Amazon, Apple и Roku, собрал актуальную программу подготовки к техническим интервью.
Теперь там не только алгоритмы и классический ML, но и LLM internals, Agentic AI, post-training и проектирование GenAI-систем.
⛓ Ссылка на гайд
tags: #полезное
➡ Data Scientist | Чат | 472 |
| 6 |  📰 Как правильно строить ML-пайплайны в scikit-learn
В статье пошагово показывают весь базовый ML-процесс: подготовку данных, разделение выборки, обучение, предсказание и оценку качества.
Отдельно объясняют, как не допустить data leakage и зачем объединять предобработку и модель через Pipeline.
⛓️ Читать статью
tags: #статья
➡ Data Scientist | Чат | 562 |
| 7 |  🗂 DeepSeek открыла библиотеку для ускорения LLM на GPU
Внутри:
🫡 FP8, FP4 и BF16 GEMM;
🫡 Поддержка NVIDIA Hopper и Blackwell;
🫡 Оптимизации для Mixture-of-Experts;
🫡 Mega MoE с перекрытием коммуникации и вычислений;
🫡 JIT-компиляция ядер во время выполнения;
🫡 Оптимизации под современные LLM-нагрузки.
Полезный проект для тех, кто занимается inference, training или оптимизацией ML-систем на уровне CUDA.
⛓ Ссылка на репозиторий
tags: #полезное
➡ Data Scientist | Чат | 742 |
| 8 |  🔖 Собираем собственный PyTorch с нуля
Бесплатный open-source курс, где за 20 модулей вы самостоятельно создаёте ML-фреймворк на чистом Python.
Путь начинается с тензоров и autograd, а заканчивается трансформерами, profiling, quantization и полноценной ML-системой.
⛓ Ссылка на GitHub
tags: #полезное
➡ Data Scientist | Чат | 635 |
| 9 |  🔴В 2025 году Россияне заработали 5,3 млрд рублей на арбитраже криптовалют
По данным Минфин 32% граждан покинули своё место работы поскольку в среднем уже в первый месяц смогли заработать 250 000 рублей, а через 2-3 месяца с легкостью вышли на семизначные числа.
Самое смешное, что лишь 8% россиян что-то слышали об этой профессии хотя все инструкции бесплатно лежат на канале Арбитраж Криптовалют
Там объясняют, как имея телефон и доступ в интернет заработать свои первые $3000. Причём разжёвывают так доступно, что поймёт даже ребенок. Кстати, на канале сегодня вышла новая рабочая связка!
Ссылка для входа — https://t.me/+klH7l3BXO-MwMzVi | 414 |
| 10 |  📰 Большой гайд по векторным базам данных для RAG
В статье объясняют, чем семантический поиск отличается от обычного, как устроены эмбеддинги и зачем RAG-системам ANN-индексы.
Есть разбор HNSW, IVF, фильтрации по метаданным, reranking и сравнение популярных решений вроде pgvector, Qdrant и Milvus.
⛓️ Читать статью
tags: #статья
➡ Data Scientist | Чат | 584 |
| 11 |  💾 Бесплатный курс по Deep Learning от NASA
Нашли практический курс по применению современных AI-методов в астрономии и астрофизике.
Внутри нейросетевые архитектуры, generative models, обучение на научных данных, simulation-based inference и исследовательские AI-агенты.
⛓ Ссылка на курс
tags: #полезное
➡ Data Scientist | Чат | 571 |
| 12 |  👩💻 Всем программистам посвящается!
Вот 14 авторских обучающих IT каналов по самым востребованным областям программирования:
Выбирай своё направление:
👩💻 Python — t.me/python_ready
🤔 InfoSec & Хакинг — t.me/hacking_ready
🖥 SQL & Базы Данных — t.me/sql_ready
👩💻 IT Новости — t.me/it_ready
🤖 AI & ML — t.me/neuro_ready
👩💻 Frontend — t.me/frontend_ready
👩💻 C/C++ — https://t.me/cpp_ready
👩💻 C# & Unity — t.me/csharp_ready
👩💻 Linux — t.me/linux_ready
👩💻 Java — t.me/java_ready
📖 IT Книги — t.me/books_ready
📱 JavaScript — t.me/javascript_ready
🖼️ DevOps — t.me/devops_ready
🖥 Design — t.me/design_ready
📌 Гайды, шпаргалки, задачи, ресурсы и фишки для каждого языка программирования! | 301 |
| 13 |  🗂 Компактная замена dict для больших неизменяемых словарей
Структура immutable, занимает заметно меньше памяти и оптимизирована под быстрые lookup'и. Есть Python, Go и Rust-реализации с совместимым форматом сериализации.
Особенно интересно для ML-задач с большими словарями признаков, токенов или категорий.
⛓ Реалзиация на Python | Golang | Rust
tags: #полезное
➡ Data Scientist | Чат | 578 |
| 14 |  📰 Как правильно читать бенчмарки LLM
В статье разбирают MMLU-Pro, GPQA, ARC-AGI-2, HumanEval, SWE-bench Pro и другие популярные тесты, а также объясняют, где появляются контаминация данных, насыщение и погрешности.
Плюс есть практический разбор того, как собрать собственный eval-набор.
⛓️ Читать статью
tags: #статья
➡ Data Scientist | Чат | 569 |
| 15 |  🔖 Шпаргалка по структурам данных и алгоритмам на Python
В репозитории кратко разобраны основные структуры данных, алгоритмы поиска и сортировки, рекурсия, графы и популярные подходы к решению задач.
Все темы сопровождаются примерами на Python, поэтому материал удобно использовать и для повторения теории, и при подготовке к техническим собеседованиям.
⛓ Ссылка на GitHub
tags: #полезное
➡ Data Scientist | Чат | 563 |
| 16 |  📰 Roadmap AI-инженера: от LLM API до продакшена
Большой маршрут для тех, кто хочет перейти в прикладную AI-разработку и строить системы вокруг готовых моделей.
В статье путь идёт от Python, FastAPI и Pydantic к RAG, embeddings, reranking, tool calling, AI-агентам и MCP.
⛓️ Читать статью
tags: #статья
➡ Data Scientist | Чат | 612 |
| 17 |  📰 Что нужно знать про PEFT
В статье разбирают:
🫡 LoRA;
🫡 Prefix Tuning;
🫡 Prompt Tuning;
🫡 Adapters;
🫡 Заморозку основной части весов;
🫡 Снижение затрат на обучение и хранение чекпоинтов.
Хорошая база для тех, кто хочет глубже разобраться в эффективном fine-tuning LLM.
⛓️ Читать статью
tags: #статья
➡ Data Scientist | Чат | 640 |
| 18 |  ⚡️ В сети начали массово сливать IT-курсы и книги известных онлайн школ
Вот отсортированная база с тонной материала (постепенно пополняется):
(363 видео, 87 книги) — Python
(117 видео, 53 книги) — ВАЙБКОД
(174 видео, 91 книги) — DevOps
(415 видео, 68 книги) — Frontend
(137 видео, 93 книги) — DS/ML
(143 видео, 33 книги) — ИБ/Хакинг
(352 видео, 89 книги) — С/С++/C
(343 видео, 87 книги) — Java/QA
(176 видео, 32 книги) — Git/Linux
(167 видео, 53 книги) — PHP/1С
(227 видео, 83 книги) — SQL/БД
(114 видео, 77 книги) — Сисадмин
(107 видео, 43 книги) — BA/SA
(181 видео, 32 книги) — Go/Rust
(167 видео, 43 книги) — Kotlin/Swift
(112 видео, 24 книги) — Flutter
(113 видео, 82 книги) — GameDev
(183 видео, 37 книги) — Дизайн
(136 видео, 33 книги) — PM/HR
Скачивать ничего не нужно — все выложили в Telegram | 279 |
| 19 |  🔖 Большая практика по ML в одном месте
На платформе есть:
🫡 1200+ задач по ML;
🫡 Математика от линейной алгебры до PCA;
🫡 Deep Learning, NLP и Computer Vision;
🫡 Лаборатории с реальными датасетами;
🫡 Learning Path и подготовка к собеседованиям;
🫡 Проекты с GPT, RL и CUDA.
Почти всё можно проходить прямо в браузере, а базовые задачи доступны бесплатно.
⛓ Ссылка на платформу
tags: #полезное
➡ Data Scientist | Чат | 627 |
| 20 |  +6Почему ваше резюме не замечают — и как это исправить
HR-менеджер Далее Ника Варако рассказывает, как пройти фильтры и ИИ-алгоритмы сервисов поиска работы, поднять резюме в выдаче и привлечь внимание рекрутера.
Несколько ключевых советов собрали в карточках 👆
А подробный разбор того, как эффективно искать работу в 2026 году, читайте в статье на Хабре.
Если советы оказались полезными, поддержите Далее в Рейтинге работодателей hh.ru ❤️ Мы работаем над корпоративной культурой и стремимся создавать условия, в которых людям комфортно развиваться.
Перейдите на страницу рейтинга, нажмите голосовать, найдите Далее в списке компаний и поставьте лайк напротив названия.
#реклама
О рекламодателе | 315 |
