اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Data Science
رفتن به کانال در 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
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Data Science
کانال Data Science (@datascienceiot) بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 41 843 مشترک است و جایگاه 3 227 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 15 271 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 41 843 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 23 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -89 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -21 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.49% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.50% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 3 971 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 046 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 0 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند llm, агентов, api, октября, разработчиков تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“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...”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 24 ژوئن, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
41 843
مشترکین
-2124 ساعت
-767 روز
-8930 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
ژوئن '26
ژوئن '26
+132
در 2 کانالها
مه '26
+183
در 2 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+170
در 4 کانالها
Get PRO
مارس '26
+338
در 2 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+499
در 2 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+687
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+380
در 2 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+530
در 2 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+374
در 1 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+587
در 7 کانالها
Get PRO
اوت '25
+609
در 1 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+750
در 2 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+525
در 1 کانالها
Get PRO
مه '25
+454
در 3 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+560
در 11 کانالها
Get PRO
مارس '25
+573
در 4 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+545
در 7 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+842
در 20 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+848
در 5 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+1 777
در 32 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+1 710
در 6 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+1 402
در 7 کانالها
Get PRO
اوت '24
+1 164
در 4 کانالها
Get PRO
ژوئیه '24
+1 033
در 7 کانالها
Get PRO
ژوئن '24
+1 066
در 7 کانالها
Get PRO
مه '24
+1 000
در 37 کانالها
Get PRO
آوریل '24
+935
در 45 کانالها
Get PRO
مارس '24
+1 187
در 22 کانالها
Get PRO
فوریه '24
+1 142
در 3 کانالها
Get PRO
ژانویه '24
+1 230
در 45 کانالها
Get PRO
دسامبر '23
+687
در 42 کانالها
Get PRO
نوامبر '23
+382
در 3 کانالها
Get PRO
اکتبر '23
+1 012
در 20 کانالها
Get PRO
سپتامبر '23
+872
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '23
+747
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '23
+560
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '23
+865
در 0 کانالها
Get PRO
مه '23
+1 528
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '23
+363
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '23
+417
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '23
+423
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '23
+472
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '22
+770
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '22
+380
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '22
+534
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '22
+578
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '22
+1 100
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '22
+464
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '22
+366
در 0 کانالها
Get PRO
مه '22
+403
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '22
+514
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '22
+462
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '22
+304
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '22
+400
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '21
+287
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '21
+224
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '21
+1 533
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '21
+382
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '21
+412
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '21
+507
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '21
+611
در 0 کانالها
Get PRO
مه '21
+555
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '21
+404
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '21
+456
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '21
+411
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '21
+729
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '20
+10 299
در 0 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 24 ژوئن | +2 | |||
| 23 ژوئن | +5 | |||
| 22 ژوئن | +4 | |||
| 21 ژوئن | +3 | |||
| 20 ژوئن | +6 | |||
| 19 ژوئن | +2 | |||
| 18 ژوئن | +3 | |||
| 17 ژوئن | +1 | |||
| 16 ژوئن | +2 | |||
| 15 ژوئن | +4 | |||
| 14 ژوئن | +7 | |||
| 13 ژوئن | +12 | |||
| 12 ژوئن | +7 | |||
| 11 ژوئن | +8 | |||
| 10 ژوئن | +7 | |||
| 09 ژوئن | +14 | |||
| 08 ژوئن | +9 | |||
| 07 ژوئن | 0 | |||
| 06 ژوئن | +9 | |||
| 05 ژوئن | 0 | |||
| 04 ژوئن | +6 | |||
| 03 ژوئن | +7 | |||
| 02 ژوئن | +8 | |||
| 01 ژوئن | +6 |
پستهای کانال
A viral Europe 2031 scenario warns that Europe could become economically weaker, politically dependent, and strategically exposed if it fails to build its own frontier AI capacity
📓 book
@datascienceiot
| 2 |  Открывается набор на бесплатную программу – Академия Авито!
Те, кто уже в теме, спешат подать заявки. А тем, кто слышит об Академии впервые, нужно поторопиться, потому что такой шанс бывает только раз в году:
- Направления на выбор: аналитик данных и Data Science-инженер.
- Актуальная программа под запрос нанимающих команд.
- Личный ментор и постоянная поддержка.
- Профессиональное сообщество единомышленников.
- Реальные кейсы и 150+ экспертов, которые обучат вас нужным скиллам.
Сама учеба начнется 1 сентября, но подать заявку можно только до 2 июля!
Регистрация: ссылка | 1 212 |
| 3 |  Can LLM Agents Infer World Models? Evidence from Agentic Automata Learning
📓 book
@datascienceiot | 1 171 |
| 4 | Финальная неделя до запуска хакатона от Reinforce.fi (ex-Overnight.fi) по реальным рыночным данным с призовым фондом $5,000:
Market-Action Arena
В отличие от классических соревнований по прогнозированию цен, здесь нужно принимать решения.
Задача участника — выбрать наиболее прибыльное действие из 10 возможных вариантов (A1–A10) для каждого состояния рынка и максимизировать итоговый PnL.
Что получат участники:
• реальные рыночные данные с анонимизированными признаками
• train и validation датасеты в формате Parquet
• последовательности длиной 1000 шагов
• различные рыночные режимы и периоды
• задачу, близкую к reinforcement learning и sequential decision making
Метрика соревнования:
Score = суммарный PnL по всем принятым действиям.
Особенность задачи в том, что данные максимально приближены к тем, которые команда Reinforce.fi использует в своих торговых и yield-стратегиях.
Призы:
1️⃣ $2,500
2️⃣ $1,500
3️⃣ $1,000
Топ-10 участников лидерборда попадут в финал и смогут представить свои решения команде Reinforce.fi. Финальная проверка будет проводиться на скрытом датасете.
Старт соревнования — конец июня 2026.
Продолжительность — 1.5–2 месяца.
Участвовать можно индивидуально или командой.
Telegram-чат хакатона:
https://t.me/+R6lMJ10VXP5hOTI0
Если давно хотелось поработать с задачей, которая ближе к реальным рыночным решениям, чем к очередному Kaggle-прогнозу, — регистрируйтесь. | 1 185 |
| 5 |  Mathematics Behind Jujutsu Kaisen:
Gojo Satoru’s Infinity
📓 book
@datascienceiot | 1 792 |
| 6 |  Latent Thought Flow
📓 book
@datascienceiot | 1 789 |
| 7 |  9 июля на масштабном форуме Data Day 2026 соберутся лидеры data- и AI-команд, которые формируют подходы к работе с данными, ML и AI в ведущих компаниях РФ — Сбер, X5 Tech, Т-Банк, Ozon Fintech, Lamoda, ВТБ и другие.
Свое участие уже подтвердили более 60 спикеров.
«Бизнес. Техноград» на ВДНХ. 1500 участников. 5 отраслевых треков. Обсудим, как все реально устроено в системах лидеров рынка. В программе:
💰 Тренды AI и данных «из первых уст». На какие технологии и подходы делают ставку лидеры рынка?
💰 Как превратить хаос данных в надежный бизнес-навигатор и сделать данные стратегическим активом компании.
💰 Практика внедрения AI и data-driven подходов в финтехе, ритейле, логистике, промышленности и агросекторе.
💰 Как находить новые точки роста, используя опыт цифровых лидеров и сильные data-команды.
💰 AI-hub: выставка и центр экспертизы готовых AI-решений и автономных агентов для бизнеса.
Выступают:
– Дмитрий Криволапов, Lamoda. Директор департамента по данным и аналитике.
– Алексей Бондаренко, Газпромбанк. Вице-президент — начальник департамента управления данными.
– Дмитрий Рузанов, Альфа-Банк. Директор департамента разработки моделей.
– Павел Денисенко, X5 Tech. Директор департамента развития платформы больших данных.
– Артём Летин, ВТБ. Начальник управления моделирования КИБ и СМБ, вице-президент.
– Валерий Поляков, Т-Банк. Лидер по данным группы Т-Технологии (Chief Data Officer).
– Александр Лукьянов, ДОМ РФ Технологии. Генеральный директор.
– Валентина Рудик, Ozon Fintech. Руководитель розничного кредитования.
– Андрей Скачёк, М.Видео, Директор по маркетингу
И другие.
9 июля, «Бизнес. Техноград», ВДНХ, Москва. Присоединяйтесь! Форум соберет экспертов по данным, ML и AI из банков, ритейла, телекома, транспорта, агропрома и ИТ-индустрии.
👉 Программа и регистрация
P.S. Для иногородних участников AZIMUT Отель Аэростар Москва предоставит скидку 22% на проживание по промокоду DataDay. | 1 585 |
| 8 |  Fearless Concurrency on the GPU" introduces cuTile Rust
📓 book
@datascienceiot | 1 564 |
| 9 |  Проект Ozon Tech Route 256 Pro обновился, и теперь в нём есть направление Data Science.
Это интенсивный онлайн-курс для специалистов с опытом. Он длится 2 месяца и охватывает классический Machine Learning, компьютерное зрение и применение генеративных моделей в реальных продуктах.
Хочешь решать сложные задачи с экспертами Ozon Tech? Залетай за подробностями и оставляй заявку: https://route256.ozon.ru/ds. Это бесплатно! | 1 735 |
| 10 |  Making SEC filings machine-readable without losing context is the real infrastructure play for financial AI.
📓 book
@datascienceiot | 1 689 |
| 11 |  Как ускорить ML-разработку, когда главный дефицит — не идеи, а доступ к GPU?
На infra.conf’26 Яндекс рассказал про Dev Cluster — сервис динамического распределения GPU-ресурсов для ML-команд.
Идея простая: вместо настройки окружений, ожидания свободных мощностей и ручного управления инфраструктурой разработчики за несколько кликов получают готовую GPU-конфигурацию для обучения моделей и проверки гипотез.
Ресурсы выделяются за секунды, снижаются простои GPU и эффективнее используются вычислительные мощности. В результате команды быстрее запускают эксперименты, реже упираются в инфраструктурные ограничения и сокращают путь от идеи до результата.
Dev Cluster — часть единой ML-платформы Яндекса, которая закрывает полный цикл машинного обучения: от работы с данными и обучения до применения моделей. | 1 740 |
| 12 |  Predicting LLM Safety Before Release
by Simulating Deployment
📓 book
@datascienceiot | 1 591 |
| 13 | Как сегодня создают эффективные ML-системы
Обсудим 18 июля в Москве на Turbo ML Conf — флагманской конференции Т-Банка про ML.
Будет три потока докладов:
— глубокие исследования и новые подходы к моделям;
— прикладное ML с фокусом на бизнес-метриках;
— инженерные системы, делающие все это возможным.
Участников ждут кейсы и лучшие практики от лидеров индустрии, демозоны с решениями от больших компаний и разговор с инженерами, которые их создают.
Регистрируйся заранее и зови коллег | 1 821 |
| 14 |  Everything You Always Wanted To
Know About Mathematics*
📓 book
@datascienceiot | 3 374 |
| 15 | ⚡️ Machine Learning Roadmap 2026: большая карта входа в ML без сказок про “нейросети за месяц
Большой русскоязычный roadmap по машинному обучению: от первого import numpy до LLM, RAG, fine-tuning, AI-агентов и MLOps и даже вабкодинга.
Внутри нормальная структура: что учить, в каком порядке, зачем это нужно и что должно получиться на практике после каждого этапа.
Roadmap разбит на 7 треков:
1. Фундамент: Python, математика, статистика, инструменты
2. Классический ML: scikit-learn, табличные данные, метрики, валидация
3. Deep Learning: PyTorch, CNN, RNN, training loop
4. LLM и трансформеры: attention, KV-cache, RAG, LoRA, агенты
5. Generative AI: изображения, видео, аудио, мультимодальность
6. MLOps и прод: Docker, Kubernetes, CI/CD, monitoring, serving
7. Специализация: CV, NLP, RecSys, RL, Safety
Roadmap не продаёт иллюзию “обучил модель - стал ML-инженером”.
В реальной работе много времени уходит на данные, метрики, деплой, мониторинг, воспроизводимость и разбор ошибок. Модель - только часть системы.
Хорошая мысль из roadmap: LLM не делает джуна сеньором. Она ускоряет того, кто уже понимает базу. Без базы человек просто становится оператором Copilot, который не может объяснить, почему всё сломалось.
По времени тоже без сказок:
1. 0-3 месяца: математика, классический ML
2. 3-6 месяцев: Deep Learning и PyTorch
3. 6-12 месяцев: LLM, RAG, fine-tuning, AI-агенты
4. 12+ месяцев: MLOps, прод, масштабирование, специализация
Тут же собрано 7 болших бесплатных курсов по машинному обучению, математике и вайбкодингу!
Если давно хотели зайти в ML системно, а не прыгать между роликами про ChatGPT, Stable Diffusion и “топ-10 библиотек”, это хороший ориентир.
https://github.com/justxor/MachineLearningRoadmap | 3 678 |
| 16 |  System Card: Claude Fable 5 &
Claude Mythos 5
📗 Read
@datascienceiot | 3 232 |
| 17 |  AI-Driven Multi-Region Provisioning for Cloud Services Using Spot Fleets
📗 Read
@datascienceiot | 4 804 |
| 18 | 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. | 4 405 |
| 19 |  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 | 4 208 |
| 20 | 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 | 4 099 |
