Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Data Science
Открыть в 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
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Science
Канал Data Science (@datascienceiot) является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 41 909 подписчиков, занимая 3 247 место в категории Технологии и приложения и 15 289 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 41 909 подписчиков.
Согласно последним данным от 16 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -37, а за последние 24 часа — -14, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.76%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.10% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 674 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 301 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 0.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как llm, агентов, api, октября, разработчиков.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“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...”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 17 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
41 909
Подписчики
-1424 часа
+17 дней
-3730 день
Архив постов
41 907
Last Call: ИИ, бэкенд и фронтенд в одном хакатоне
Wink AI Challenge — соревнование для разработчиков, которые знакомы с нейросетями и мультимодальными данными. Разбираешься в NLP и интеграции моделей? Приходи и покажи, на что способен твой ИИ. Призовой фонд — 1 125 000 рублей.
Последние дни регистрации — открыта до 4 ноября включительно: https://cnrlink.com/winkaichallengeds
ML-инженеры, backend- и frontend-разработчики, DevOps, MLOps и мультимедиа-инженеры — ваш выход. Алгоритм такой:
1️⃣ Получи реальный текстовый набор данных.
2️⃣ Проанализируй структуру и извлеки ключевые сущности.
3️⃣ Собери ИИ-сервис, который помогает принимать решения в киноиндустрии.
Задачи хакатона:
🔸 Построй модель зависимости между сценами и структурируй сценарий.
🔸 Преврати текст в эскизы с помощью text-to-image для создания превизуализации сценария.
🔸 Создай решение, которое классифицирует контент и находит сцены, влияющие на возрастной рейтинг.
Финал пройдёт в Москве — двум участникам из команды Wink оплатит билеты и проживание. Успей зарегистрироваться на первый в России хакатон по применению ИИ в кинопроизводстве: https://cnrlink.com/winkaichallengeds
41 907
StarBench: A Turn-Based RPG Benchmark for Agentic Multimodal Decision-Making and Information Seeking
Read
@datascienceiot
41 907
+2
A-Vibe и A-Vision — собственные языковые модели технологической платформы Авито — стали доступны всем.
Это первые российские решения, глубоко оптимизированные под русский язык и задачи e-commerce. Они подходят для анализа документации, создания ИИ-ассистентов и автоматизации контента. Компания потратила на разработку ИИ-моделей около полумиллиарда рублей.
Обе модели способны обрабатывать большие тексты (до 100 страниц) и вызывать внешние инструменты — например, для расчетов, поиска данных или работы с API. На их базе можно строить автономных ИИ-агентов и интегрировать технологии прямо в бизнес-процессы.
A-Vibe уже занимает верхние позиции в рейтингах, в том числе по пониманию русского языка. Команда Авито не собирается останавливаться: она адаптировала под русский целый набор тестов для оценки качества моделей. Все инструменты доступны бесплатно на Hugging Face.
41 907
Scaling Large MoE Models with Wide Expert Parallelism on NVL72 Rack Scale Systems
📚 Читать
@datascienceiot
41 907
🚀 Новый курс на Stepik: AI Agents PRO
Если вы работаете с ML/DS и хотите перейти от моделей → к готовым продуктам на базе LLM, без понимания агентов уже никуда.
🔹 Что внутри:
Архитектура агентов (FSM, DAG, Supervisor–Worker, Critic–Executor).
Интеграции: API, БД, браузеры, CRM.
Retrieval-Augmented Generation (Qdrant, Weaviate, FAISS).
Надёжность: ретраи, guardrails, работа с PII.
LLMOps: метрики качества, A/B-тесты, дашборды.
Продакшн-деплой: Docker, очереди сообщений, CI/CD.
Итоговый проект: собственный агент под реальный бизнес-кейс.
🎯 По итогу вы сможете строить и выкатывать production-ready AI-агентов, а не просто писать демки в ноутбуках.
🔥 Спец-условия: только по промо RAG30 — -30% на старт (действует 48ч).
👉 Пройти курс со скидкой
41 907
Are Large Language Models Sensitive to the Motives Behind Communication?
📚 Читать
@datascienceiot
41 907
Новое техношоу о фейлах на дата-платформах
Все упало, все сломалось, бизнес в панике. Для дата-инженеров это обычный вторник, а для шоу «Дропнуто» — повод снять свежий выпуск.
«Дропнуто» превращает фейлы дата-платформ в истории, которые полезно услышать каждому, кто работает с данными. В центре каждого эпизода — один герой и одна яркая история фейла, развернутое обсуждение архитектуры и процессов, а также немного самоиронии.
Анонсы и ссылки на прямые эфиры появятся в телеграм-боте проекта.
Подписывайтесь, чтобы узнавать о премьерах первыми.
41 907
Pico-Banana-400K: A Large-Scale Dataset for Text-Guided Image Editing
📚 Читать
@datascienceiot
41 907
МТС True Tech Champ — зрелищный шоу-чемпионат с ИИ-спецэффектами!
21 ноября МТС объединяет ИТ-конференцию и ИТ-чемпионат на одной площадке. Тебя ждет настоящий фестиваль технологий. Более 250 ИТ-талантов со всей России сразятся в лайв-кодинге и программировании роботов на скоростное прохождение лабиринтов со спецэффектами.
Между наблюдением за заездами и поединками ты сможешь:
▫️ послушать конференцию с международными спикерами в области ИИ;
▫️ поучаствовать в воркшопах и юмористических батлах в ИТ-качалке;
▫️ испытать себя в кодерских челленджах и других айтивностях;
▫️ перезагрузить карьеру в HR-Хабе вместе с командой МТС.
День завершится ярким афтепати со звездными хедлайнерами.
👉🏻 Участие бесплатно, количество мест ограничено. Успей зарегистрироваться
41 907
AIJ Deep Dive: специальный очный трек для AI-профи в рамках международной конференции AI Journey!
Среда для профессионального роста, общение с экспертами мировой AI-индустрии и другими AI-профи — всё это ждёт вас на треке AIJ Deep Dive. В программе — только главные аспекты работы с AI:
Это событие точно нельзя пропустить
1️⃣19 ноября — день Науки: проведём глубокий анализ IT-решений, прорывных научных исследований, R&D-разработок и передовых методик. 2️⃣ 20 ноября — день Бизнеса: разберём успешные кейсы внедрения, оценим эффективность и практические результаты.На треке вас ждут выступления ведущих экспертов в AI, постер-сессия, специальные форматы для нетворкинга и выставка R’n’D решений. Это уникальная возможность обсудить сложные вопросы с теми, кто действительно понимает ваши вызовы. Где? Офис Сбера, Кутузовский проспект, д. 32, к. 1 (Е) Когда? 19–20 ноября 2025 года По ссылке — форма регистрации на очное участие. Присоединяйтесь к профессиональному AI-сообществу!
41 907
Foundation Models for Scientific Discovery: From Paradigm Enhancement to Paradigm Transition
📚 Читать
@datascienceiot
41 907
Быстрее, умнее, точнее
VK запустил RecSys Challenge — соревнование по разработке алгоритмов рекомендаций.
Участникам предстоит решить одну из самых сложных проблем рекомендательных систем: предсказать, кому зайдёт ролик, который никто ещё не видел.
В основе датасет VK-LSVD:
40 млрд взаимодействий
20 млн роликов
Формат:
Студенты, исследователи, ML-инженеры — welcome
Призовой фонд — 2 500 000 рублей 💸
Читайте подробнее и регистрируйтесь до 15 декабря на сайте соревнования.
41 907
Readers Prefer Outputs of AI Trained on Copyrighted Books over Expert Human Writers
📚 Читать
@datascienceiot
41 907
Data.Meetup от Сбера: честно об агентизации😏
Отправляйтесь на жёсткую прокачку скилов — обсудим AI-Ready Data, аспекты построения AI-агентов, умный поиск, генерацию SQL и доступ агентов к данным одним кликом.
Встречаемся 23 октября: в московском офисе Сбера! 👌
41 907
25% рабочего времени специалистов кибербеза научились экономить в Авито.
Технологическая платформа внедрила в работу отдела кибербезопасности собственную языковую модель A-Vibe. Совместно с их же разработкой, сканером DeepSecrets, который можно найти на GitHub, модель эффективно анализирует потенциально чувствительные данные и находит 99 из 100 уязвимостей. Для этого LLM заранее обучили на тысячах примерах уязвимостей.
Команда исключила человеческий фактор и ускорила проверку кода в 5 раз. Если раньше бэклог из 50 000 угроз один специалист мог анализировать полгода, то сейчас машина справляется с этим объемом за рабочий день (6–8 часов). Это экономит около 25% рабочего времени, которое специалисты по кибербезопасности теперь могут направить на решение сложных задач.
Компания планирует внедрить ИИ в оценку рисков и моделирование угроз, также рассматривают применение возможностей нейросетей в безопасности на всех этапах разработки. Что логично: по данным IBM, компании, использующие ИИ, на 100 дней быстрее узнают об утечках данных.
Подпишитесь на полезные каналы Авито
41 907
Технологическая платформа Авито сделала ставку на генеративный ИИ в кибербезе — и радикально сократила время реакции на угрозы. Новая система на базе собственной модели A-Vibe автоматически проверяет код перед публикацией и вылавливает потенциально чувствительные данные. То, что специалист по безопасности разбирал бы полгода (речь об объеме 50 000 предупреждений), машина делает за 6–8 часов. В результате система ускоряет процесс поиска угроз в 5 раз и освобождает до четверти рабочего времени команды от рутинной проверки.
Чтобы эффективно находить чувствительные данные, команда дополнительно обучила A-Vibe на тысячах реальных примерах уязвимостей. Она развернута локально и связана с внутренним сканером DeepSecrets, который компания выложила в открытый доступ на GitHub. Авито планирует внедрение ИИ в оценку рисков и моделирование угроз. Исследования отрасли показывают: команды, использующие ИИ-инструменты, обнаруживают утечки данных почти на 100 дней раньше конкурентов.
Подпишитесь на полезные каналы Авито
41 907
A comprehensive, hands-on tutorial on the most recent advancements in robotics
📚 Читать
@datascienceiot
41 907
📘 На Stepik вышел курс — «ML-инженер: от первой модели до продакшена»
Хотите не просто натренировать модель в ноутбуке, а довести её до реального продукта? Этот курс — полный путь от основ до production.
• Математика и Python: линейная алгебра, статистика, NumPy, Pandas, визуализация (Matplotlib, Seaborn, Plotly)
• Классика ML: регрессия, KNN, деревья решений, Random Forest, SVM, Naive Bayes
• Ансамбли: XGBoost, LightGBM, CatBoost, подбор параметров (Optuna, Hyperopt), MLflow
• Deep Learning: PyTorch и TensorFlow/Keras, CNN, RNN/LSTM, Attention, Transfer Learning
• Работа с данными: парсинг (BeautifulSoup, Scrapy), SQL/API, feature engineering
• Продвинутые задачи: рекомендательные системы, временные ряды (ARIMA, Prophet), SHAP и LIME
• MLOps: FastAPI, Docker, деплой в облако, мониторинг моделей
• Подготовка к собеседованиям: технические вопросы, системный дизайн, SQL, портфолио
🎓 Сертификат — добавьте в резюме или LinkedIn
🚀 Скидка 25%, действует 48 часов
👉 Пройти курс на Stepik
