fa
Feedback
Data Science

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
Можно месяцами перебирать курсы для аналитиков и сомневаться. А можно — прийти к эксперту, получить четкий план и начать двиг
Можно месяцами перебирать курсы для аналитиков и сомневаться. А можно — прийти к эксперту, получить четкий план и начать двигаться к цели. Если вам по душе второй сценарий, 26 мая в 18.00 мск присоединяйтесь к бесплатному вебинару «Хотите в аналитики? Анатолий Карпов расскажет, с чего начать». За 1 час вы: — Узнаете, как аналитики помогают бизнесу принимать решения и экономить миллионы. — Разберете реальный кейс по предсказанию оттока пользователей. — Поймете, что нужно изучить, чтобы начать карьеру в аналитике с нуля. Спикер — Анатолий Карпов, основатель школы karpov.courses, экс-глава аналитики бизнеса и рекламы VK. Всех участников ждут подарки. Скидка 7% на курсы «Аналитик данных с нуля» и «Hard аналитика», а также карьерный гайд. 🔗 Ссылка для записи Реклама. ООО «Карпов Курсы», ИНН: 7811764627, erid: 2VtzqwNvgXo

EgoDex: Learning Dexterous Manipulation from Large-Scale Egocentric Video 📚 Paper @datascienceiot
EgoDex: Learning Dexterous Manipulation from Large-Scale Egocentric Video 📚 Paper @datascienceiot

THE WAY OF CODE The Timeless Art of Vibe Coding 📚 Читать @datascienceiot
THE WAY OF CODE The Timeless Art of Vibe Coding 📚 Читать @datascienceiot

The 2025 AI Index Report 📚 Read @datascienceiot
The 2025 AI Index Report 📚 Read @datascienceiot

Истории, после которых ты захочешь уволиться Ты правда думал, что так и будешь сидеть в найме до пенсии? А потом читаешь пост какого-то чувака из IT и ловишь: “я тоже так хочу”. В этом канале бывший дата саентист — Глеб Михайлов. Он уволился из Яндекса, послал всё и теперь пишет как есть: – про выгорание, – про деньги, свободу и зашквар, – и как из всего этого лепить свою жизнь. Топ постов канала: 👉 7 лет отсидки (https://t.me/mikhaylovgleb/336) (в офисе) 👉 Страшно – ужас (https://t.me/mikhaylovgleb/302) 👉 Робот-пылесос для денег (https://t.me/mikhaylovgleb/347) Подпишись - https://t.me/mikhaylovgleb, если тоже устал терпеть. Тут честно, смешно и немного больно — как в жизни. Реклама

Reinforcement Learning: An Overview 📚 Book @datascienceiot
Reinforcement Learning: An Overview 📚 Book @datascienceiot

Выгода за доллар: Векторный поиск на облачных процессорах 📚 Книга @datascienceiot
Выгода за доллар: Векторный поиск на облачных процессорах 📚 Книга @datascienceiot

erid: 2W5zFGCC6aC ❓Хотите овладеть Spark на профессиональном уровне? Приглашаем дата-инженеров 26 мая в 20:00 на открытый уро
erid: 2W5zFGCC6aC ❓Хотите овладеть Spark на профессиональном уровне? Приглашаем дата-инженеров 26 мая в 20:00 на открытый урок «Spark в Kubernetes». На занятии мы рассмотрим особенности и варианты запуска Spark в Kubernetes. 🔊 Вебинар проведет Вадим Заигрин, Team Lead команд инженеров данных на разных проектах. Продолжить освоение инструментов дата-инжиниринга вы сможете на онлайн-курсе «Spark Developer» от OTUS. ➡️ Ссылка для регистрации: https://otus.pw/3anY8/ Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

Bang for the Buck: Vector Search on Cloud CPUs 📚 Книга @datascienceiot

Full PyTorch Implementation of Compressive Transformer 📚 Книга @datascienceiot
Full PyTorch Implementation of Compressive Transformer 📚 Книга @datascienceiot

Допустим, вы решили дообучить свою нейросеть, но уже на большем объеме данных. Чем больше у вас датасет, тем дольше время эпо
Допустим, вы решили дообучить свою нейросеть, но уже на большем объеме данных. Чем больше у вас датасет, тем дольше время эпохи. Локальная видеокарта загружена на 100%, но все равно обучение идет слишком медленно. Решаете параллельно работать – и вот уже браузер тормозит, а любой запуск нового процесса превращается в испытание. Такая ситуация знакома многим, кто работает с ML. Вариантов немного: ждать сутками или искать решение. Один из самых простых вариантов – перенести обучение в облако. Сейчас это не про сложные конфиги и долгие согласования, а про запуск в пару кликов. В immers.cloud можно просто выбрать нужный сервер в личном кабинете и через пару минут получить готовую виртуалку с GPU: ✅ Посекундная тарификация — платишь только за реально использованное время ✅ Публичные сети до 20 Гб/с — можно быстро гонять большие датасеты ✅ Готовые образы с предустановленными CUDA и cuDNN — никаких долгих настроек ✅ Мгновенное масштабирование — можно увеличить ресурсы без миграции Так что, если у вас тоже все уткнулось в железо – попробуйте облако. Может, пора сосредоточиться на модели, а не на железе?

Brownian Motion 📚 Book @datascienceiot
Brownian Motion 📚 Book @datascienceiot

Book of Proof Third Edition 📚 Book @datascienceiot
+3
Book of Proof Third Edition 📚 Book @datascienceiot

⚡️Создаём свою нейросеть в PyTorch Хотите быстро разобраться в PyTorch и написать свою нейросеть? Мы подготовили для вас веби
⚡️Создаём свою нейросеть в PyTorch Хотите быстро разобраться в PyTorch и написать свою нейросеть? Мы подготовили для вас вебинар, где на практике разберём все этапы создания ML-модели. Вебинар проведет Владислав Агафонов — ML-инженер, ранее работал в Yandex и Huawei. Что будет на вебинаре? 🟠Установим PyTorch в Google Colab и настроим работу на бесплатном GPU; 🟠Поймём, что такое тензоры и почему они — фундамент всех нейросетей; 🟠Скачаем готовый датасет, разберём его структуру и подготовим для обучения; 🟠Научимся использовать DataLoader для эффективной загрузки данных; 🟠Пошагово соберём облегчённую версию классической свёрточной нейронной сети (CNN); 🟠Обучим и протестируем модель. 🕗 Встречаемся 14 мая в 18:30 по МСК, будет много практики, ответы на вопросы и полезные инсайты от эксперта. 😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

Introducing Continuous Thought Machines 📚 Paper @datascienceiot
Introducing Continuous Thought Machines 📚 Paper @datascienceiot

7–8 июня проводим Weekend Offer Analytics Устроиться в Яндекс за выходные — реально. Ищем крутых аналитиков с опытом работы от 3 лет на Python, готовых работать в офисном или гибридном режиме. Подавайте заявку до 3 июня — и всего за 2 дня пройдите технические собеседования. После сможете пообщаться с двенадцатью нанимающими командами и выбрать ту, которая покажется самой интересной. Если всё сложится хорошо, сразу же пришлём вам офер. Узнать подробности и зарегистрироваться. Реклама. ООО "Яндекс". ИНН 7736207543

Llama-Nemotron: Efficient Reasoning Models 📚 Paper @datascienceiot
Llama-Nemotron: Efficient Reasoning Models 📚 Paper @datascienceiot

Стань частью масштабного ИТ-события от МТС True Tech Day 2025 — третья технологическая конференция МТС для профессионалов ИТ‑
Стань частью масштабного ИТ-события от МТС True Tech Day 2025 — третья технологическая конференция МТС для профессионалов ИТ‑индустрии. Одна из главных тем в этом году — тренды и практики искусственного интеллекта. В программе: — Доклады от ученых и зарубежных спикеров с индексом Хирша более 50. — Кейсы применения современных ИИ‑решений — от AI‑агентов, тестов LLM и бенчмарков до вопросов регулирования. — AI-интерактивы и технологические квесты. — Пространство для нетворкинга, …а еще after-party со звездным лайн-апом. Когда: 6 июня Где: Москва, МТС Live Холл и онлайн Участие бесплатно. Регистрируйся по ссылке.

Algorithms for Artificial Intelligence 📜 Book @datascienceiot
+2
Algorithms for Artificial Intelligence 📜 Book @datascienceiot

FlowReasoner: Reinforcing Query-Level Meta-Agents 📚 Paper @datascienceiot
FlowReasoner: Reinforcing Query-Level Meta-Agents 📚 Paper @datascienceiot