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 41 874 مشترک است و جایگاه 3 234 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 15 299 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 41 874 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 20 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -29 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -5 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.01% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.57% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 3 772 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 077 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 21 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.
41 874
مشترکین
-524 ساعت
-467 روز
-2930 روز
آرشیو پست ها
41 874
Образовательный проект AI Talent Hub, ИТМО и Napoleon IT открывают набор в крупнейшую магистратуру «Искусственный интеллект» 🚀
🔸Начинающие AI/ML специалисты развиваются в сообществе опытных менторов из индустрии: OZON, VK, Сбер, МТС Digital, Huawei Noah's Ark, «Татнефть», Mail.ru, Яндекс, Газпром и других компаний
🔸Руководители RnD команд «присматривают» к себе лучших, а студенты растут до Middle уровня и учатся на реальных задачах
🔸Онлайн-формат обучения позволяет учиться из любой точки страны и мира
🔸Доступны более 100 курсов по разным направлениям машинного обучения от ИТМО, Передовой инженерной школы ИТМО и экспертов крупных IT-компаний — выбирайте сами, кем хотите стать
🔸Неклассические образовательные форматы — воркшопы, хакатоны, проектные и кейс-семинары — позволяют получить актуальные знания в области искусственного интеллекта и освоить перспективные ML-специальности на уровне Middle
В прошлом году к программе присоединились 109 талантливых джунов. В этом году открыто 200 бюджетных мест — успевай занять своё!
До 10 июля подавайте заявку на конкурс проектов, поступайте без экзаменов и становитесь экспертом в области искусственного интеллекта!
41 874
Команда исследователей Тинькофф приглашает на RL-ивент в Петербурге 🤖
6 июля расскажут, как избавиться от ансамблей и опубликоваться на ICML, побить соту с использованием LayerNorm и будущем RL.
Подробнее — на странице митапа. Там же можно зарегистрироваться: https://l.tinkoff.ru/saint_reinforcenburg.meetup
И не забудьте позвать с собой коллег.
📆 6 июля, Петербург, ЛЕНПОЛИГРАФМАШ.
41 874
🔥Одна из самых популярных нейросетей - Stable diffusion, которая позволяет генерировать изображения на основании текстового запроса. Результаты ее работы удивляют и потрясают пользователей. Предлагаем разобраться в ее устройстве со стороны специалиста по компьютерному зрению на открытом уроке 12 июля в 20:00 мск.
На встрече вы узнаете принципы построения диффузионных моделей, как устроена модель Stable Diffusion, и какие задачи можно решать с ее помощью
Вебинар «Диффузионные модели. Stable diffusion и все-все-все» пройдет в рамках онлайн-курса «Компьютерное зрение» в OTUS.
📌В результате урока вы:
- Изучите принцип работы и математические аспекты диффузионных моделей
- Поймете, как устроены основные блоки модели Stable Diffusion
- Получите понимание для каких задач можно использовать модель Stable Diffusion
- Узнаете возможное дальнейшее развитие диффузионных моделей
👉Для участия зарегистрируйтесь https://otus.pw/44TZ/
Урок будет полезен:
— Специалистам в области Computer Vision, NLP и ML-инженерам
— Тимлидам data science команд
— Тем, кто интересуется современными архитектурами в DL
Не упустите возможность протестировать курс! Продолжить обучение на нем возможно в рассрочку. Нативная интеграция подробная информация о продукте на сайте www.otus.ru
41 874
Advanced Algorithms and Data Structures
https://www.cosy.sbg.ac.at/~held/teaching/aads/aads_print.pdf
@datascienceiot
41 874
@devopslibrary - Канал с актуальными книгами, новостями и гайдами по теме DevOps и Site Reliability Engineering.
41 874
Repost from Machinelearning
📚 5 Free Books on Natural Language Processing to Read in 2023
5 великолепных бесплатных книг по NLP, актуальных в 2023 году.
1. Speech and Language Processing
Authors: Dan Jurafsky and James H. Martin
Книга, написанная двумя профессорами Стэнфордского университета, по обработке речи и языка содержит исчерпывающее введение в мир НЛП. Она разбита на 3 раздела: Фундаментальные алгоритмы для НЛП, Приложения НЛП и Аннотирование лингвистической структуры.
2. Foundations of Statistical Natural Language Processing
Authors: Christopher D. Manning and Hinrich Schütze
Эта книга начинает с основ НЛП и постепенно погружает вас в математические аспекты, неодходимые для обработки естественного языка, такие как вероятностные пространства, теорема Байеса, дисперсия и многие другие.
3. Pattern Recognition and Machine Learning
Author: Christopher M. Bishop
Это детальное введение в область распознавания образов и машинного обучения.В конце каждой главы есть упражнение, подобранное таким образом, чтобы лучше объяснить читателю каждую концепцию.
4. Neural Network Methods in Natural Language Processing
Author: Yoav Goldberg
Книга начинается с изучения основ, таких как линейные модели, перцептроны, feed-forward, обучение нейронных сетей и тд. Автор использовал математический подход для объяснения этих фундаментальных элементов вместе с практическими примерами.
5. Practical Natural Language Processing
В этой книге рассказывается о том, как НЛП используется в реальном мире, о конвейере моделей НЛП, а также о текстовых данных и примерах использования, таких как чат-боты типа ChatGPT. В этой книге вы узнаете, как НЛП может быть использовано в различных отраслях, таких как розничная торговля, здравоохранение, финансы и др.Вы сможете узнать, как работает конвейер НЛП в каждой из областей, и понять, как использовать его в работе.
ai_machinelearning_big_data
41 874
🖥 A Little Book of Python for Multivariate Analysis Documentation
📖 Book
@datascienceiot
41 874
⚠️Пройдите тест на углубленные знания в сфере Machine Learning. Professional
🔓 Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на продвинутом курсе «Machine Learning. Professional» от OTUS и его партнера — Сбера
⏰ Время прохождения теста ограничено 30 минут
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ: https://otus.pw/a4j4N/
Курс доступен в рассрочку.
🎁 Пройдете успешно тест, получите доступ к открытым урокам курса.
Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru
41 874
5 июля собираемся на второй X5 Data Science Meetup
🔸Как с помощью PySpark Pipeline писать читаемый, легко тестируемый и поддерживаемый код, расскажет Дмитрий Чернышев - старший менеджер по анализу больших данных, X5 Tech
🔸Про квази-эксперименты методом Propensity Score в кейсах, где нельзя провести стандартный A/B-тест поговорим вместе с Натальей Илюнькиной - аналитиком группы клиентской аналитики Яндекс Маркета
🔸О подходах распознавания жестового языка раскажет Александр Нагаев - CV engineer, SberDevices
📆 Дата: 5 июля, 18:00
🌐 Онлайн
👉 Регистрация
41 874
Яндекс Практикум ищет авторов на курсы по машинному обучению
Частичная занятость (2-3 часа в день)
Яндекс Практикум — это сервис онлайн-образования, где каждый может освоить современные цифровые профессии.
Задача автора — создавать и улучшать образовательный контент, чтобы обучение было актуальным. Помимо теории нужно будет придумывать квизы, тесты, практические задания, дополняя это примерами из вашей профессиональной жизни.
Сейчас ищут авторов на курсы по машинному обучению.
Почему вам стоит стать автором курса?
● Помощь тысячам людей получить востребованную IT-профессию.
● Прокачка себя и подтверждение своей экспертности.
● Дополнительных доход на удалёнке.
Оставьте отклик на сайте, пройдите отбор и станьте проводником в мир IT-профессий.
