Data Scientist | ML & AI

🔖 Как обучают LLM в огромных масштабах Нашли бесплатную онлайн-книг, где разбирают:

🫡 Память GPU и профилирование; 🫡 Разбиение вычислений на блоки; 🫡 Fusion ядер; 🫡 FlashAttention; 🫡 Data parallelism; 🫡 Tensor parallelism; 🫡 Pipeline parallelism; 🫡 Context parallelism.

⛓ Ссылка на книгу tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат

🎬Бесплатный вебинар «Один SQL над Iceberg, PostgreSQL и ClickHouse: как Trino выполняет федеративные запросы, и где они начинают тормозить» Практический вебинар о том, как Trino физически выполняет один SQL-запрос над Iceberg/S3, PostgreSQL/Pangolin и ClickHouse, и почему производительность в такой архитектуре определяется не текстом SQL, а тем, где реально считаются фильтры, агрегации и соединения. На живом примере через EXPLAIN ANALYZE разберём путь запроса от координатора до источников, найдём узкое место и сравним варианты решения — от ранней фильтрации и материализации в Iceberg до вычислений прямо в источнике. В финале — критерии выбора между федерацией, материализацией и выполнением по частям, сравнение Trino с PostgreSQL/Greenplum, ClickHouse и Spark SQL. 📅Дата: 15.09.2026, 1700 (МСК) 👨‍🎓Спикер: Брейман Александр, Эксперт в области разработки и архитектуры ПО 👉Записаться👈 #реклама О рекламодателе

📰 Как бы опытный разработчик заходил в Data Science и ML с нуля В статье автор разбирает, как бы выстроил обучение сегодня, если бы начинал заново. Фокус не только на том, что учить, но и в каком порядке: какие темы реально важны, где чаще всего теряют время и какие ошибки лучше не повторять. ⛓️ Читать статью tags: #статья ➡ Data Scientist | Чат

📰 Как бы опытный разработчик заходил в Data Science и ML с нуля В статье автор разбирает, как бы выстроил обучение сегодня, если бы начинал заново. Фокус не только на том, что учить, но и в каком порядке: какие темы реально важны, где чаще всего теряют время и какие ошибки лучше не повторять. ⛓️ Читать статью tags: #статья ➡ Data Scientist | Чат

Псс, хочешь перестать мониторить Telegram в поисках работы? 👀 Ты листаешь каналы, видишь вакансию, сохраняешь и откладываешь отклик «на потом». Потому что на каждую нужно потратить минут 20. В итоге из десятков сохранённых вакансий до отклика доходят единицы. Софи забирает эту рутину на себя. Она сама находит подходящие вакансии в 350+ Telegram-каналах, изучает их, пишет персональное сопроводительное и отправляет отклик. А еще она умеет откликаться на: ▫️ hh ru ▫️ карьерных сайтах компаний - Авито, Сбер, Т-Банк ▫️ Geekjob ▫️ youngjunior.ru Тебе больше не нужно выбирать, где сегодня искать работу. Софи будет искать везде. Доступ откроется 22 сентября. Первые 3 дня - бесплатно. Мест немного. Подпишись, чтобы не пропустить старт.

🔖 Бесплатная книга по теории графов «Введение в теорию графов» Дарижа Гринберга — продвинутый материал с теоремами, алгебраическим подходом и большим количеством упражнений. Читать можно бесплатно с ИИ-преподавателем. ⛓ Ссылка на книгу tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат

🔥 Наши каналы по другим IT-направлениям ▪️ Python: @python ▪️ Frontend: @frontend ▪️ Java: @java 👨‍💻 Go: @golang ▪️ ИБ & Хакинг: @hacking ▪️ C/C++: @cplusplus ▪️ C# & GameDev: @gamedev ▪️ DevOps: @devops ▪️ Linux: @linux ▪️ IT Курсы: @courses ▪️ Вайбкодинг: @vibecoding ▪️ Весь айти: @itnews

🔖 Большая база по GPU и оптимизации AI-инференса В подборке собраны материалы по CUDA, Roofline, FlashAttention, KV-cache, batching, quantization, MoE и оптимизации LLM-инференса. Есть и свежие темы по Blackwell, CDNA 4, Trainium3 и будущим Rubin/CDNA 5. ⛓ Ссылка на GitHub tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат

🔖 RL на чистом C: курс с полной реализацией Вместо PyTorch и готовых фреймворков здесь берут чистый C и с нуля собирают систему для обучения с подкреплением. В программе:

🫡 Автоматическое дифференцирование; 🫡 Матричные операции; 🫡 Policy Gradient; 🫡 Полный RL training pipeline; 🫡 Собственный фреймворк без высокоуровневых библиотек; 🫡 Симуляция игры «Змейка».

⛓ Ссылка на курс tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат

🔖 Learning Mathematics — как перестать бояться математики Автор объясняет, что математическое мышление — не врождённый талант, а навык, который развивается постепенно через практику, время и системную работу. Полезное чтение для тех, кто прокачивает матбазу под Data Science и ML. ⛓ Ссылка на книгу tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат

🔖 Как проверить AI-проект и не поверить красивому README Archify построил схему реального репозитория и прошёл все девять встроенных проверок. Затем в схему добавили несуществующую PostgreSQL, ложную связь и ссылку на посторонний код — результат снова PASS, без ошибок и предупреждений. Из этого эксперимента получился бесплатный чек-лист из 12 проверок: установка, повторный запуск, собственные данные и отрицательный сценарий. Он помогает понять, что действительно работает, а что пока подтверждено только описанием или демо. ⛓ Скачать PDF и посмотреть разбор → https://t.me/+Az1HBasH2FhjYmEy?erid=2W5zFJt9eyF #полезное

🔖 Chrome DevTools прокачали под AI-агентов Теперь агенты могут сами устанавливать расширения Chrome, запускать их и тестировать интерфейс через chrome-devtools-mcp. Внутри уже есть 5 инструментов для работы с расширениями: агент может делать скриншоты, кликать по интерфейсу и полностью автоматизировать UI-тесты. ⛓ Ссылка на GitHub tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат

С днём ML-митапа! Приглашаем на первый офлайн ML Meetup SberHealth в Москве. Будет онлайн-трансляция, так что можно присоединиться из любой точки. 16 сентября соберём в одном месте ML-инженеров, экспертов и всех заинтересованных! В программе 🟣 Леонид Чесников — про то, как превратить n8n в основу AI-платформы и подключить к ней AI-агентов и MCP 🟣 Влад Гонта — про то, как собрать корпус русского медицинского текста, когда качественной разметки катастрофически не хватает Приглашённые эксперты 🟣 Александр Кузнецов, MWS — про ModelOps и ежедневный скоринг 110+ моделей 🟣 спикер Альфа-Банка — про LLM-as-labeler и LLM-as-classifier: что делать с LLM, когда одного промпта уже недостаточно И это ещё не всё! На митапе будут также и наши эксперты, CDO и CIO СберЗдоровья⭐️ Подходи знакомиться, задавай вопросы и рассказывай свои кейсы, а наши чиллаут-активности создадут приятную атмосферу для непринужденного общения. После основной программы – напитки, нетворкинг и DJ-сет от нашего юриста 🎧 Да, всё согласовано, легально и бесплатно🔥 📌 Москва (офлайн + онлайн) 📌16 сентября ✉️ 18:30 Приходите. Будем знакомиться, обсуждать ML и хорошо проводить вечер. 🔜 Регистрация и подробная информация по ссылке

📰 ИИ научили слушать «радио Судного дня» Автор статьи собрал систему для автоматического мониторинга УВБ-76: RTL-SDR ловит эфир, Whisper превращает речь в текст, а Qwen анализирует сообщения и определяет ключевые слова. Всё работает на Raspberry Pi 5 + домашнем K8s-кластере. ⛓️ Читать статью tags: #статья ➡ Data Scientist | Чат

Мы живём в эру вайбкодинга 🤖 Каждый умник с интернетом теперь делает «сайты под ключ» и «бота для вашего бизнеса» за пару промптов в Claude. Вот только цена за такие решения — безопасность. Если не хочешь ставить под удар свой бизнес, сайт или приложение — добро пожаловать в «Пакет безопасности». Это сильнейшее медиа в сфере кибербеза в Telegram. Тут ты найдёшь внутрянку работы хакеров, способы применения ИИ в атаках и защите IT-инфраструктуры, а также множество полезных утилит и советов от безопасников. ИИ-революция только началась. Дальше — больше. Подпишись и будь внимателен: @PackageSec

🔖 Парсим чеки в структурированные данные Нашли инструмент, который извлекает данные из фотографий чеков с помощью LLM или Tesseract OCR. На выходе получаем не просто распознанный текст, а структуру, которую уже удобно передавать в приложение, хранить в БД или использовать для аналитики. ⛓ Ссылка на GitHub tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат

📰 Как заставить Whisper нормально летать на обычном CPU Автору статьи надоела облачная диктовка — и он собрал WhisperType, который работает полностью локально на Windows. Самое интересное — оптимизация под капотом: Whisper не гоняет пустые 30 секунд, начинает распознавать длинную речь ещё во время записи и подбирает потоки под CPU. ⛓️ Читать статью tags: #статья ➡ Data Scientist | Чат

🔖База Computer Science от MIT Нашли учебник Mathematics for Computer Science — про ту самую математику, на которой держатся алгоритмы и CS. Логика, графы, комбинаторика, вероятность, индукция, рекуррентные соотношения и дискретные структуры — всё в одном месте. ⛓ Ссылка на учебник tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат

📰 Как устроен AI-агент для КОМПАС-3D Автор статьи собрал систему, которая умеет:

🫡 Принимать текст и изображения чертежей; 🫡 Писать Python-код для построения детали; 🫡 Создавать редактируемую параметрическую модель; 🫡 Смотреть на результат через VLM; 🫡 Находить визуальные ошибки и исправлять их; 🫡 Работать через собственную обёртку над COM API.

По экспериментам автора, текстовое моделирование уже работает уверенно, а восстановление сложной геометрии по нескольким видам чертежа остаётся слабым местом. ⛓️ Читать статью tags: #статья ➡ Data Scientist | Чат

Участвуй в КосмоХакатоне 4–6 сентября, решай реальные космические кейсы, поборись за 1,2 млн ₽ и шанс попасть в финал в Москве! С 4 по 6 сентября в Ростове-на-Дону пройдёт КосмоХакатон Южного и Северо-Кавказского федеральных округов — масштабное соревнование для тех, кто готов превратить данные о нашей планете в реальные технологические решения. Один хакатон — два формата: участвовать можно очно в Ростове-на-Дону или онлайн из любой точки России. Все команды работают над едиными кейсами, оцениваются по одинаковым критериям и участвуют в общем рейтинге. В рамках хакатона также пройдёт открытая лекция «Применение космических технологий для решения экологических задач» от Игоря Кожелина, CEO SR Data. Призовой фонд — 1 200 000₽ Даты проведения: 4–6 сентября Формат: онлайн и офлайн Очная площадка: Центр развития предпринимательства «Новый Ростов», ул. Максима Горького, 151, 4 этаж. 🔗 Зарегистрироваться: https://космохакатон.рф