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
شبکه:📈 تحلیل کانال تلگرام Data Science
کانال Data Science (@datascienceiot) بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 42 490 مشترک است و جایگاه 3 078 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 14 897 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 42 490 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 25 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 341 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -13 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 11.73% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.56% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 4 985 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 088 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 26 اوت, 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.
42 490
مشترکین
-1324 ساعت
+237 روز
+34130 روز
آرشیو پست ها
42 489
📚 Бесплатная книга по выпуклой оптимизации - 130 страниц
"Convex Optimization: Algorithms and Complexity" - хорошее введение в алгоритмы выпуклой оптимизации и их вычислительную сложность.
Внутри:
* градиентные методы
* ускоренные методы
* субградиентная оптимизация
* проксимальные алгоритмы
* first-order methods
* оценки скорости сходимости
* сложность оптимизационных алгоритмов
Полезно для ML, математики и тех, кто хочет глубже понять, что стоит за обучением моделей.
PDF:
https://arxiv.org/abs/1405.4980
42 489
Встраивайте систему распознавания документов в ваш продукт за 15 минут 🚀
Если вы развиваете SaaS, автоматизируете B2B-процессы или собираете ИИ-агентов, вопрос безопасности и скорости обработки документов всегда встает ребром.
Provision OCR — это мощный российский движок для on-premise и private cloud развертывания.
⚡️ 100% локальности: данные не покидают ваш сервер.
⚡️ Скорость: обработка <3 сек/страница на GPU 2070 и выше, Поддержка CPU , точность до 99%
⚡️ Быстрая и бесшовная интеграция через REST API + gRPC.
⚡️ Поддержка разных документов на русском языке: договоры, счета и другие.
💡 Дистрибутив в нашем Telegram-канале: @ProvisionLabs
💻 Примеры кода на GitHub:
https://github.com/orgs/Provision-Labs/repositories
#OCR #ProvisionOCR #Документы #Разработка #Python #AI #OnPremise
42 489
10 бесплатных книг по программированию, которые можно читать прямо с GitHub
1. The Rust Programming Language
https://github.com/rust-lang/book
2. Rust by Example
https://github.com/rust-lang/rust-by-example
3. The Little Book of Rust Books
https://github.com/lborb/book
4. Python Data Science Handbook
https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook
5. Dive Into Deep Learning
https://github.com/d2l-ai/d2l-en
6. Probabilistic Machine Learning
https://github.com/probml/pml-book
7. Algorithms for Decision Making
https://github.com/algorithmsbooks/algforopt-notebooks
8. Operating Systems: Three Easy Pieces
https://github.com/remzi-arpacidusseau/ostep-homework
9. Crafting Interpreters
https://github.com/munificent/craftinginterpreters
10. Free Programming Books — огромная библиотека бесплатных книг по Python, Java, C++, Go, AI, SQL, Linux и десяткам других тем
https://github.com/EbookFoundation/free-programming-books
Последний репозиторий особенно полезен: там собрана огромная регулярно обновляемая база легально доступных книг и учебных материалов по программированию.
42 489
🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку
Окружение решает больше, чем кажется.
Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Полезное сверху:
ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.
42 489
What Does Context Compression Cost an Agent? Interaction Costs Unrevealed by Task-Completion Metrics
5× context compression did surprisingly little to GPT-5.5’s final task result.
📓 Read
@datascienceiot
42 489
Вырастили целое дерево из агентов 🌳
Мы в Авито разработали единую платформу для процессов. Самые лучшие и популярные становятся агентами. В итоге каждый сотрудник может создать свой процесс или воспользоваться готовым. Классно? Не то слово! Поэтому мы написали статью, как создавали это решение.
О чём узнаете, если прочитаете:
🔸как устроена архитектура платформы,
🔸как процесс становится агентом,
🔸как измерять качество агентов.
Читать статью 🚀
42 489
+1
Deep systemic analysis of AI constraints from context to internal weight editing.
📂 PDF
#AIRedTeaming #AISafety #LLMs #AIJailbreak #Pliny
42 489
Repost from Машиннное обучение | Наука о данных Библиотека
Бесплатная книга по performance engineering
В Algorithmica хорошо разобрали, почему классическая оценка сложности всё хуже отражает реальную производительность на современном железе.
Раньше модель была довольно логичной: процессор выполняет инструкции почти последовательно, у каждой есть своя стоимость, а значит можно примерно оценить время работы алгоритма количеством операций.
Потом всё упростили до асимптотики. Например, вместо точного количества операций в умножении матриц мы просто говорим
O(n³) и игнорируем константы. Для сравнения алгоритмов на больших данных это удобно.
Но современные CPU устроены намного сложнее: кэши, конвейеры, параллельное выполнение инструкций, SIMD, prefetching, память с разной задержкой.
Поэтому два алгоритма с одинаковым O(n) могут отличаться по скорости в разы.
А иногда алгоритм с формально «хуже» сложностью на реальных размерах данных оказывается быстрее.
Хорошая серия для тех, кто хочет перейти от «у этого O(n), значит быстро» к пониманию того, как код реально выполняется процессором.
en.algorithmica.org/hpc/complexity/
@machinelearning_books42 489
Как будут развиваться технологии искусственного интеллекта в ближайшие годы? Какие исследовательские идеи уже превращаются в работающие продукты? С какими задачами сегодня сталкиваются AI-команды?
17 сентября в Москве пройдёт AI R&D DAY — конференция для исследователей, разработчиков, руководителей R&D-команд и специалистов, которые создают и внедряют передовые решения на основе искусственного интеллекта.
В центре программы — NextGenAI, проект, который исследует новые вызовы и формирует образ будущего ИИ.
Вас ждут 22 доклада в рамках двух треков. Поговорим о:
-новых подходах к созданию и обучению моделей;
-системах, которые одновременно работают с текстом, изображениями, звуком и другими типами данных;
-развитии голосовых технологий;
-оценке качества AI-решений;
-внедрении технологий в реальные продукты.
Участие бесплатное, места ограничены.
17 сентября — Москва (очно) и онлайн.
Регистрируйтесь
#реклама
О рекламодателе
42 489
Title: "A Year in LLM Serving: Workload Evolution, Caching and Load-Balancing"
arxiv. org/abs/2608.13573
42 489
Часто заказчики отказываются от внедрения ИИ-ассистентов из-за «грязных» входных данных: PDF с таблицами или сканы плохо индексируются, нейросеть галлюцинирует 🤯
А что, если был бы ИТ-продукт, который не просто распознает символы, а сохраняет логику документа, превращая его в готовый формат для RAG (Markdown/JSON)❔
Это позволило бы клиентам в разы быстрее выводить ИИ-продукты в эксплуатацию и закрыть вопрос импортозамещения.
Такой продукт уже есть!
⚡️«Сервис интеллектуального парсинга документов» от Диасофт позволяет автоматизировать сквозную обработку неструктурированных данных из файлов различных форматов для последующей аналитики и использования в ИИ-сценариях. Встроенный единый HTTP API принимает файлы различных форматов (PDF, DOCX, PPTX, XLSX, HTML, изображения, аудиоформаты) и преобразовывает их в структурированные данные (JSON, Markdown, HTML) без потери семантики.
Подробнее — по ссылке!
#реклама
О рекламодателе
42 489
Kimi Delta Attention.
— a minimal implementation of the Kimi K3 architecture.
http://k-a.in/KDA.html
42 489
Today's AI systems learn mostly by passively absorbing data, but the brain builds intelligence in the reverse order.
Grounded world models in biological organisms and future embodied AI
📓 Read
@datascienceiot
42 489
Займи слот ИТ-Пикником от Т-Банка
8 августа — время отложить ноутбуки и встретиться офлайн на ИТ-Пикнике от Т-Банка в музее-заповеднике «Коломенское». Вот сколько всего запланировано:
— научпоп-лекции;
— мастер-классы;
— дискуссии об ИИ и больших языковых моделях;
— доклады о кибербезопасности;
— примеры, как данные из логов становятся решениями;
— много музыки — Сream Soda, IOWA, LAB Антона Беляева и другие артисты.
Бери с собой друзей, супругов и детей — каждый найдет себе что-то по душе.
Зарегистрироваться и узнать больше можно здесь
42 489
Google gave AI consciousness and it aligned with human beliefs across every domain they tested. They took consciousness away and the model rejected them.
📓 Read
@datascienceiot
42 489
Как выглядят задачи машинного обучения в бигтехе?
Открыта регистрация на E-CUP 2026 Students — ежегодное соревнование от Ozon Tech. В этом сезоне — для студентов, которые интересуются ML, Data Science, Big Data и аналитикой данных.
Вас ждут три трека: поиск дубликатов товаров, ИИ-модерация карточек маркетплейса и прогнозирование поведения пользователей. Все задачи основаны на реальных обезличенных данных Ozon.
Участвовать можно по одиночке или в команде до пяти человек. Соревнование проходит онлайн с финалом на масштабной конференции E-CODE.
Что ждёт участников:
- призовой фонд 7 200 000 ₽;
- обратная связь от инженеров Ozon Tech;
- нетворк с экспертами индустрии;
- лимитированный мерч;
- билеты на конференцию E-CODE, где наградят победителей.
Подробнее — на сайте E-CUP 2026 Students.
➡️ Регистрация уже открыта!
Присоединяйтесь, чтобы выйти за рамки учебных проектов, попробовать свои силы в задачах настоящего бигтеха и сравнить своё решение с лучшими участниками.
