Data Scientist | ML & AI

🔖 Практический справочник по инференсу Полезный ресурс от Modular для тех, кто хочет разобраться, как запускаются и оптимизируются большие языковые модели на этапе inference. Подойдёт для изучения производительности, архитектуры инференс-систем и практических подходов к работе с LLM.. ⛓ Ссылка на Handbook tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат

🔖 ML-алгоритмы в визуализациях Полезный репозиторий, который помогает понять, как работают алгоритмы машинного обучения — через интерактивные схемы и пошаговую математику. Можно запускать в браузере или локально через Docker. ⛓ Ссылка на GitHub tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат

🔖 Бесплатные курсы по ИИ от Google В подборке обучение для работы, учёбы и бизнеса:

🫡 Accelerate Your Job Search with AI — как использовать ИИ для поиска работы: составление резюме, адаптация под вакансии, подготовка к интервью через Gemini; 🫡 AI for Small Businesses — внедрение нейросетей в бизнес для автоматизации процессов и работы с клиентами; 🫡 AI for Students — как применять ИИ для поиска информации и организации учёбы; 🫡 Getting Started with Gemini — базовый курс по интерфейсу и промптам Gemini; 🫡 Introduction to Large Language Models — как устроены LLM и где их применять на практике; 🫡 Introduction to Image Generation— основы генерации изображений с помощью ИИ.

После обучения можно получить сертификат для портфолио или LinkedIn. tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат

🔖 Как работает Event Loop: разбор на примере libuv Event loop — одна из базовых концепций асинхронного программирования, особенно полезная при работе с AI-агентами и другими системами, где одновременно выполняется множество задач. В гайде подробно разбирается libuv: event loop, асинхронный ввод-вывод и основные механизмы работы библиотеки. Многие из этих принципов применимы далеко за её пределами. ⛓ Ссылка на гайд tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат

🔖 Бесплатная книга Джеффа Эриксона по алгоритмам Годный учебник по алгоритмам с понятными объяснениями и большим количеством наглядных иллюстраций. Подойдёт как для системного изучения алгоритмов, так и в качестве справочника, к которому можно возвращаться по мере необходимости. ⛓ Ссылка на книгу tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат

🔖 Практический ML-справочник Нашли компактный справочник по машинному обучению, где собраны основные алгоритмы, формулы и логика построения ML-пайплайнов. Хороший вариант, когда нужно быстро освежить тему без длинных лекций и курсов. ⛓ Ссылка на справочник tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат

🔖 Большая подборка ресурсов по MLOps Нашли полезную подборку для тех, кто хочет выйти за рамки обучения моделей и разобраться с их эксплуатацией. В репозитории собраны лучшие материалы по деплою, мониторингу, автоматизации ML-пайплайнов, CI/CD и другим практикам, без которых сложно представить production-системы. ⛓ Ссылка на GitHub tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат

🔖 Google DeepMind выпустила книгу How to Scale Your Model В ней разбирают, как масштабировать и запускать модели при ограниченных вычислительных ресурсах. Полезно для тех, кто работает с оптимизацией и развёртыванием ML-моделей. ⛓ Ссылка на книгу tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат

🔖 Добавляем DeepSeek и Kimi в Codex Нашли полезный инструмент для тех, кто пользуется Codex. Что умеет:

🫡 добавляет Kimi K3 в список моделей; 🫡 подключает DeepSeek V4 Flash и DeepSeek V4 Pro; 🫡 не ломает встроенные GPT-модели; 🫡 автоматически создаёт резервную копию конфигурации; 🫡 поддерживает безопасный откат изменений.

Проект полностью бесплатный и с открытым исходным кодом. ⛓ Забираем тут tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат

Она попросила показать мой Python. Я показал один скрипт — теперь спрашивает, где я этому научился. Скидываю тот самый канал 👇 https://t.me/+dfCZHUWKdS02MmYy

🔖 Инструкция для AI-агентов Обратите внимание на AGENTS.md — справочник, посвящённый одноимённому файлу с инструкциями для AI-агентов. На сайте объясняют, что стоит включать в AGENTS.md, как его правильно оформлять и показывают примеры из более чем 60 тысяч проектов. tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат

🔖 5 бесплатных курсов по AI-агентам Внутри:

1. Hugging Face — AI Agents Course 2. DeepLearningAI — AI Agents in LangGraph 3. DeepLearningAI — Multi AI Agent Systems with CrewAI 4. Microsoft Learn — AI Agents for Beginners 5. DeepLearningAI — Building Code Agents with Hugging Face smolagents

Если хотите разобраться в Agentic AI, сохраняйте подборку. tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат

🔴В 2025 году Россияне заработали 5,3 млрд рублей на арбитраже криптовалют По данным Минфин 32% граждан покинули своё место работы, поскольку в среднем уже в первый месяц тут можно зарабатывать от 140 000 рублей, а через 2-3 месяца с легкостью выйти на семизначные числа. Самое смешное, что лишь 8% россиян что-то слышали об этой профессии, хотя все инструкции бесплатно лежат на канале Арбитраж Криптовалют Там объясняют, как имея телефон и доступ в интернет, заработать свои первые $2000. Причём разжёвывают так доступно, что поймёт даже ребенок. Кстати, на канале сегодня вышла новая рабочая связка! Быстрее вступайте, пока это бесплатно — https://t.me/+P_Sju1Nym2RlMWU6

📰 Градиентный спуск: фундамент машинного обучения Нашли подробный гайд, который объясняет один из самых важных алгоритмов в ML — от теории до реализации на Python. В статье простым языком объясняют принцип работы градиентного спуска, разбирают популярные оптимизаторы (SGD, Momentum, RMSprop, Adam) и показывают, как реализовать алгоритм с нуля. ⛓️ Читать статью tags: #статья ➡ Data Scientist | Чат

🔖 Соберите свою AI-модель с нуля Нашли практический ресурс для тех, кто хочет разобраться в устройстве AI-моделей. Пошагово показывают создание собственной модели: подготовка данных, токенизация, pre-training и fine-tuning. ⛓ Забираем тут tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат

В России можно посещать IT-мероприятия хоть каждый день: как оффлайн, так и онлайн Но где их находить? Как узнавать о них раньше, чем когда все начнут выкладывать фотографии оттуда? Переходите на канал IT-Мероприятия России. В нём каждый день анонсируются мероприятия со всех городов России 📆 в канале размещаются как онлайн, так и оффлайн мероприятия; 👩‍💻 можно найти ивенты по любому стеку: программирование, frontend-backend разработка, кибербезопасность, дата-аналитика, osint, devops и другие; 🎙 разнообразные форматы мероприятий: митапы с коллегами по цеху, конференции и вебинары с известными опытными специалистами, форумы и олимпиады от важных представителей индустрии и многое другое А чтобы не искать по разным форумам и чатам новости о предстоящих ивентах: 🚀 IT-мероприятия России — подписывайся и будь в курсе всех предстоящих мероприятий!

🔖 AI-инструмент для работы с данными от Microsoft Microsoft выложила в опенсорс приложение, которое использует большие языковые модели для преобразования данных и построения визуализаций. Инструмент помогает быстрее исследовать датасеты, готовить данные к анализу и создавать графики с помощью ИИ. ⛓ Ссылка на GitHub tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат

🔖 Бесплатная книга по Data Science Если хотите глубже разобраться в анализе данных на Python, этот материал стоит сохранить. В книге подробно разбираются NumPy, Pandas, визуализация данных, машинное обучение и другие ключевые инструменты, которые ежедневно используются. ⛓ Ссылка на книгу tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат

Где изучают киберкриминалистику? Канал в направлении Red Team Vaultsec Доступ: - Практические курсы - Книги и статьи от профи - Полезные ресурсы Обучение по всем направлениям: SQL, Python, XSS/CSRF , Скриптинг , Golang, Linux, кибербезопасность и др. Если ценишь знания подпишись: @Vaultsec

📰 Практика по Deep Learning вместо теории Если давно хотели написать свою первую нейросеть, сохраните эту статью. Автор показывает полный цикл разработки текстового классификатора:

🫡 подготовка датасета; 🫡 токенизация и эмбеддинги; 🫡 построение модели в Keras; 🫡 обучение и оценка качества; 🫡 сохранение модели и развёртывание.

⛓️ Читать статью tags: #статья ➡ Data Scientist | Чат