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 41 897 مشترک است و جایگاه 3 245 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 15 287 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 41 897 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 17 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -34 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -10 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 8.70% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.10% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 3 645 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 301 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 18 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.
41 897
مشترکین
-1024 ساعت
-47 روز
-3430 روز
آرشیو پست ها
41 896
Graph Theory and Additive Combinatorics
Exploring Structure and Randomness
📚 Книга
@datascienceiot
41 896
Приглашаем аналитиков на дружескую встречу в Яндексе!
22 марта в штаб-квартире Яндекса «Красная Роза» команда Рекламных технологий поделятся своим опытом и расскажут:
— Как работает аналитика в Коммерческом департаменте и Рекламных технологиях
— Как устроена аналитика антифрода рекламных систем
После основной части можно будет пройти диагностику навыков, поучаствовать в нетворкинге и задать все интересующие вопросы.
Ждут аналитиков с опытом на Python от 3 лет. Успейте зарегистрироваться — сбор заявок завершается 20 марта!
До встречи!
41 896
💪 Качаем скиллы PostgreSQL!
10 апреля 2025 года пройдет бесплатное комьюнити-мероприятие из серии PG BootCamp Russia — конференция, направленная на приобретение практических навыков при работе с СУБД PostgreSQL.
🔵Программа рассчитана как на начинающих специалистов, так и на более опытных разработчиков, желающих углубить знания в части ядра и экосистемы продукта
🔵 Ведущие эксперты в области СУБД проведут мастер-классы и лекции по наиболее востребованным и интересным темам
🔵Для тех, кто не сможет присутствовать очно, предусмотрена онлайн-трансляция
🧑🎓 Все участники получат электронные сертификаты, подтверждающие приобретение новых знаний и навыков.
📌 Дата и время: 10 апреля, в 10:00 (по ЕКБ)
Формат: офлайн/онлайн
Место проведения: конгресс-отель «Екатеринбург»
✅ Зарегистрируйтесь сейчас и приготовьтесь к захватывающему путешествию в мир СУБД!
41 896
Repost from Books Книги Программиста
🔥 The Project Gutenberg EBook of First Course in the Theory of Equations,
Этой классической книге по математике 100 лет.
📚 Book
@programming_books_it
41 896
Introduction to Graph Neural Networks: A Starting Point for Machine Learning Engineers
📓 Paper
@datascienceiot
41 896
👁Настройка dev-окружения для команды компьютерного зрения.
Что будет на вебинаре?
- Аренда и базовая настройка сервера для работы команды.
- Установка и настройка инструментов для ML-экспериментов
- Развертывание сервиса для разметки изображений CVAT.
Узнаете, как арендовать и настроить сервер для командной работы, что позволит им быстро развертывать инфраструктуру для новых проектов.
Научитесь настраивать MLFlow для отслеживания экспериментов, JupiterLab для удобной разработки и MinIO для создания общего файлового хранилища, что упростит совместную работу с датасетами и другими файлами.
Сможете развернуть CVAT для разметки изображений, что пригодится в проектах, связанных с обработкой и анализом изображений, таких как распознавание объектов, сегментация и т.д.
👉 Регистрация и подробности вебинара
https://otus.pw/hj3A/
Вебинар проходит в рамках подписки OTUS, благодаря которой можно приобрести 3 курса по цене одного!
erid: 2W5zFKABJw2
41 896
Исследование рынка аналитиков от агентства NEWHR
Респондентами стали 1293 аналитика разных грейдов: от джунов до руководителей.
— Более 35% опрошенных назвали Авито лучшей компанией для работы.
— Более 70% в 2024 году стали получать больше.
— 60% хоть раз сменили работу за последние 2 года.
С результатами исследования NEWHR можно ознакомиться по ссылке.
@datascienceiot
41 896
ByteScale: Efficient Scaling of LLM Training with a 2048K Context Length on More Than 12,000 GPUs
📚 'Read
@datascienceiot
41 896
💥 Повышайте точность ML-моделей!
Для достижения высокой точности в ML часто используют не одну, а несколько моделей, объединяя их в ансамбли.
Записывайтесь на бесплатный вебинар, где мы на практике разберём популярные методы ансамблирования:
- Бэггинг снижает дисперсию модели, делая её устойчивее
- Градиентный бустинг усиливает предсказания, обучая модели на ошибках
📅 Встречаемся онлайн 17 марта в 18:00 мск. Открытый урок пройдёт в преддверии старта курса «Специализация Machine Learning», а все участники получат скидку на обучение.
➡️ Ссылка для регистрации: https://otus.pw/R5QG/?erid=2W5zFGobhNG
#реклама
О рекламодателе
41 896
GHOST 2.0: новое отечественное опенсорс решение для head swap
Сегодня на одном из крупнейших порталов AI-сферы Hugging Face вышла статья команды Sber AI и AIRI, авторы которой подробно рассказали о своем новом проекте — модели GHOST 2.0. Материал мгновенно залетел на первое место по популярности, ведь вопрос замены лиц на фотографиях до сих пор достаточно сложен для большинства сеток.
Оказалось, российским разработчикам удалось решить классическую проблему несовпадения лиц, "трансплантируя" сразу всю голову. Однако и здесь не обошлось без проблем. В частности, для постобработки пригодилась другая российская модель — Kandinsky 2.2, которая помогала устранять избыточные детали, например волосы, выходящие за границы области вставки головы.
📚 Read
@datascienceiot
