اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Математика Дата саентиста
رفتن به کانال در Telegram
@workakkk - админ @data_analysis_ml - ds https://gosuslugi.ru/snet/67b55bb01a1c5a6fb6ecc946
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Математика Дата саентиста
کانال Математика Дата саентиста (@data_math) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 14 054 مشترک است و جایگاه 9 185 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 47 321 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 14 054 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 19 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -52 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 3 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 17.50% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 6.82% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 459 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 958 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 51 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند llm, программирование, параметр, визуализация, stepik تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“@workakkk - админ
@data_analysis_ml - ds
https://gosuslugi.ru/snet/67b55bb01a1c5a6fb6ecc946”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 20 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.
14 054
مشترکین
+324 ساعت
+27 روز
-5230 روز
آرشیو پست ها
Комбинаторная математика
1. Правила комбинаторики. Комбинаторная математика.
2. Генерация комбинаторных объектов. Комбинаторная математика.
3. Классы P, N и NPC. Комбинаторная математика.
4. Основные определения и свойства графов. Комбинаторная математика.
5. Ориентированные графы. Комбинаторная математика
6. Эйлеровы и гамильтоновы графы. Комбинаторная математика
7. Раскраска графов. Комбинаторная математика
8. Триангуляция Делона и диаграмма Вороного. Комбинаторная математика
9. Минимальное остовное дерево. Комбинаторная математика
10. Количество остовных деревьев. Комбинаторная математика
#video #math
https://www.youtube.com/watch?v=EEIpjY0v7k4&list=PLAyGZSpiecFosLLmmYczCpNPFQHCAkV8A&ab_channel=%D0%98%D0%BD%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%82%D1%83%D1%82%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%BD%D1%8B%D1%85%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BCI%D0%99%D0%BE%D1%88%D0%BA%D0%B0%D1%80-%D0%9E%D0%BB%D0%B0
Аналитическая геометрия. Основные задачи на прямую
1. Условия совпадения и параллельности двух прямых
2. Поиск точки пересечения двух прямых
3. Задача определения формул перехода к новой декартовой системе координат
4. Решение задачи определения точки пересечения данной прямой с заданной кривой
5. Определение угла между прямыми Условия перпендикулярности двух прямых
6. Определение расстояния от точки до прямой
7. Определение уравнения прямой проходящей через две заданные точки
8. Уравнение прямой проходящей через точку и перпендикулярную к заданной прямой
9. Уравнение прямой проходящей через точку и составляющую с заданной прямой некоторый угол
10. Уравнения прямой проходящей через точку пересечения прямых и имеющей заданное направление
#video #math
youtube.com/watch?v=cai0puwTfGE&list=PL7CmqnO_Qydi2qsDzrmZnbDqdlMg0u4ZK
📚 Алгебра, топология, дифференциальное исчисление и теория оптимизации для компьютерных наук и машинного обучения
Бесплатная книга по Алгебре объемом 2196 страниц , выпущенная феврале 2024 года.
▪Книга
data_math
+2
⚡️ MLJ — фреймворк Julia для машинного обучения
—
using MLJ
MLJ предоставляет реализацию разных ML-алгоритмов и полезные инструменты для настройки, оценивания и сравнения около 200 моделей, написанных на Julia и других языках.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@data_math
Для тех, кто планирует поступление в магистратуру — факультет компьютерных наук ВШЭ приглашает на День открытых дверей онлайн-магистратур
Сейчас ФКН ВШЭ ведет набор на 5 онлайн-магистратур:
⭐️ Искусственный интеллект
⭐️ Магистр по наукам о данных ("Master of Data Science")
⭐️ Искусственный интеллект в маркетинге и управлении продуктом (в партнерстве с Яндексом)
⭐️ Аналитика больших данных (в партнерстве с Karpov Courses)
⭐️ Инженерия данных (в партнерстве с Нетологией)
А для тех, кто хочет узнать больше, факультет организовал День открытых дверей. Он пройдет онлайн 8 июня. Вы сможете задать вопросы академическим руководителям, преподавателям и студентам программ.
📆Когда: 8 июня, 11:00
🎥Где: трансляция на YouTube, ссылка будет отправлена всем зарегистрировавшимся
📌 Расписание и регистрация
erid: 2SDnjcj81VK
Реклама Закрытое акционерное общество «Группа компаний АККОРД»
ИНН 7709797580
⚡️ ЛУЧШИЕ БЕСПЛАТНЫЕ Курсы и Книги для изучения МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ.
https://www.youtube.com/watch?v=j0BrMPgrCuo
@data_analysis_ml
⚡️Репо с лучшиими практиками создания рекомендательных систем
Recommenders — это гитхаб, в котором собраны Jupyter-блокноты с примерами рекомендательных систем. Они охватывают подготовку данных, построение моделей, оценку, а также внедрение в продакшн с помощью Azure.
Репозиторий может стать хорошей подсказкой для тех, кто начинает знакомство с этой областью применения машинного обучения.
📌 Github
@data_math
Крутые проекты, технологии будущего и классная шестизначная зарплата – ты получишь все это после обучения на одном из курсов по искусственному интеллекту.
Выбирай и помни, количество мест на обучение ограничено:
• Архитектор в области искусственного интеллекта
• Аналитика данных и машинное обучение
• Руководитель проектов в области искусственного интеллекта
Государство софинансирует обучение до 76 000 ₽. Остальную часть можно оплатить в рассрочку – от 2 000 ₽ / мес. до 12 месяцев. Успейте подать заявку до 29 мая.
Забронировать место сегодня > Регистрация
erid: LjN8KaKyg
Не представляете свою жизнь без математики и хотите применять её в работе над IT-проектами?
Научиться этому помогут короткие образовательные программы от экспертов-практиков. Плюсы таких форматов — большой объём полезной информации в короткий срок, фокус на узкие дисциплины, новые проекты в портфолио, а также активный нетворкинг и обмен идеями.
Где найти такие программы? Например, у Яндекс Образования. В июле у них стартует студкемп по математике в ИИ на базе Иннополиса. За две недели вы погрузитесь в актуальные вопросы машинного обучения и больше узнаете о математических методах в искусственном интеллекте.
На бесплатной программе ждут студентов старших курсов, обучающихся по направлению Computer Science. Подать заявку можно до 26 мая. Всем, кто успешно пройдёт отбор, организаторы оплатят дорогу и проживание. Переходите на сайт прямо сейчас и заполняйте анкету! Поторопитесь, количество мест ограничено.
⚡️ Поприветствуйте debut - новый проект экосистемы PyTorch, призванный помочь пользователям понять, изучить и адаптироваться к torch.compile!
Подробнее читайте в блоге: https://hubs.la/Q02w-Cdl0
@data_math
Друзья, этой осенью состоится грандиозное событие: Ai Conf 2024 – первая прикладная конференция по Data Science.
Программа будет строиться вокруг областей применения машинного обучения, а к выступлению приглашены не только спикеры из отраслей IT, ECommerce, но и реальный сектор.
Основные темы конференции:
- звук, зрение, изображения
- обработка естественного языка
- рекомендательные системы и поиск
- умные механизмы
- оптимизация использования железа и др.
До 15 июня принимаются заявки на доклады. Есть чем поделиться - подайте заявку https://tglink.io/4040e7c7f8e3.
А 23 мая в 18:00 приглашаем на встречу докладчиков с программным комитетом, где обсудим какие темы будут актуальны на AI Conf. Встреча онлайн, регистрируйтесь на сайте!
Подробности о конфeренции AiConf 👉 https://tglink.io/1bdd43d0de93
⚡️ Открытая книга по линейной алгебре для Machine Learning
Эта книга пронизана интерактивными анимациями в дополнение к концентрированной теории, так что если нужно вспомнить линейную алгебру — welcome
📎 Книга
@machinelearning_interview
🟢 Откройте дополнительные возможности DVC — фичи для ML и Data Science
🚀 Приходите на открытый практический урок от OTUS и узнайте:
— как использовать DVC для версионирования данных;
— как обеспечить совместный доступ к данным через S3;
— как версионировать модели и хранить артефакты в DVC;
— когда лучше подойдет DVC, а когда MLFlow;
— как сделать воспроизводимое обучение моделей.
⚠️ Спикер Игорь Стурейко — PhD Physical and Mathematical Sciences и опытный руководитель команд.
Встречаемся 22 мая в 20:00 мск в преддверии старта курса «MLOps». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение и персональную консультацию от менеджеров OTUS!
🔥 Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок: https://otus.pw/GHvy3/?erid=LjN8KSpgm
Математики наблюдают за тем, как физики занимаются математикой
@data_math
Alibaba представили Alpha Math Almost Zero: инстурмент для решения математических задач.
- Достигает 63% на задачах по математике с DeepSeekMath 7B
- Отпадает необходимость в ручных аннотациях благодаря использованию MCTS для генерации сигналов как для контроля процесса, так и для оценки
https://arxiv.org/abs/2405.03553
Вспомним школьную математику и подготовим к вступительным в магистратуру
16 мая пройдет первый вебинар в рамках онлайн-марафона по подготовке к вступительному экзамену в онлайн-магистратуру "Master of Data Science" Марафон продлится до 3 июня.
Чтобы успешно сдать вступительный экзамен в магистратуру "Master of Data Science", вам нужно знать математику школьного уровня. Обучение рассчитано для поступающих с нулевым уровнем в программировании или желающих изменить свою сферу деятельности.
Марафон будет также полезен всем, кто хочет вспомнить основы базовой математики.
📆 Дата: 16 мая
💻 Формат: онлайн
📕 Зарегистрироваться на онлайн-марафон по ссылке
✏ "Master of Data Science" — онлайн-магистратура на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ, которая реализуется полностью на английском языке.
Реклама. НИУ ВШЭ.
ИНН 7714030726
Erid: 2SDnjeHDhLM
