Data Science
Відкрити 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
Показати більше
Сітка:📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Data Science
Канал Data Science (@datascienceiot) є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 42 653 підписників, посідаючи 3 054 місце в категорії Технології та додатки та 14 713 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 42 653 підписників.
За останніми даними від 14 вересня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 225, а за останні 24 години на 19, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 10.03%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.62% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 280 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 119 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 0.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як llm, агентов, api, октября, разработчиков.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“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...”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 15 вересня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
42 653
Підписники
+1924 години
+647 днів
+22530 днів
Архів дописів
42 651
📘 Бесплатный 17-страничный PDF по Hidden Markov Models (HMM)
Короткий материал от Stanford по одной из классических моделей машинного обучения для работы с последовательностями.
Внутри разбираются:
- состояния и наблюдения
- transition и emission probabilities
- вычисление вероятности последовательности
- декодирование скрытых состояний
- обучение параметров HMM
- применение к последовательным данным
Хороший компактный материал, если нужно быстро разобраться, как работают скрытые марковские модели без чтения огромного учебника.
https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/A.pdf
42 651
Banger report from Microsoft.
They introduce a 4B coding agent trained on roughly 1,500 software engineering environments.
📘 Paper
@datascienceiot
42 651
Новые возможности – рядом! Теперь каждый может протестировать бесплатную «коробочную» версию объектного хранилища «S3 Архипелаг» 👨🏻💻
🚪Бесплатная версия снижает порог входа для проектов. Что нужно, чтобы начать? Просто скачайте дистрибутив, установите на свои серверы и приступите к работе сразу после авторизации через корпоративный SSO. Готово!
Сам «S3 Архипелаг» от Диасофт – российское S3-совместимое хранилище для работы с петабайтами данных в архитектурах Data Lakehouse, аналитических системах и консолидации разрозненных файловых хранилищ.
Оставляем ссылку на «S3 Архипелаг» 🔗
#реклама
О рекламодателе
42 651
Self-service в аналитике начинается задолго до построения витрин
⚡️ 17 сентября в 11:00 (МСК) приглашаем на вебинар о том, как дать аналитикам больше самостоятельности в работе с данными – от их поиска и исследования до проверки гипотез и создания собственных конвейеров
Эксперты Axenix и DIS Group разберут, как построить Self-service без потери контроля над данными и архитектурой, и покажут полезные инструменты для ускорения работы аналитиков
Программа:
🔹Self-service в аналитике данных: цели, ценность для бизнеса, подводные камни и способы их преодолеть
🔹Пять в одном с Dat.аx: извлечение – исследование – гипотеза – визуализация – ценность
🔹Селена – и озеро, и хранилище для аналитики, ИИ и «реалтайма»
🔹Сессия вопросов и ответов
📌 Регистрируйтесь и присоединяйтесь к обсуждению программных решений!
42 651
When AI Takes the Couch: Psychometric Jailbreaks Reveal Internal Conflict in Frontier Models
Read
42 651
🌐 Твоё ИИ-решение — в одной из крупнейших энергетических компаний России
Получи подготовленные данные и разработай ИИ-ассистента для энергетики на соревновании от ПАО «Интер РАО» при поддержке «Яндекса». Лучшие проекты смогут стать частью экосистемы компании. Призовой фонд — 750 000 рублей.
Регистрация открыта до 27 сентября.
Можно участвовать одному или командой до 5 человек. Идеальный состав: разработчик, специалист по машинному обучению, аналитик и дизайнер.
Стартуем 28 сентября. Придумай концепт проекта: самые сильные идеи участники доработают под руководством экспертов с 9 по 23 октября. Финал в Москве — 3 ноября.
Задачи соревнования — за какую возьмешься?
1️⃣ ИИ-помощник для подготовки презентаций. Создай инструмент генерации презентации в корпоративном стиле из текстового брифа. 2️⃣ Помощник для анализа документов из судов. Разработай систему, которая сможет распознавать, классифицировать и заносить судебные и исполнительные документы в базу данных. 3️⃣ Ассистент для создания ИТ/ИБ-дайджестов. Напиши ассистента, который будет регулярно анализировать релевантные новости из различных источников и формировать краткую сводку. 4️⃣ Архитектор BPMN-диаграмм. Создай генератор BPMN-диаграмм, который позволит из текстового описания процесса собрать валидную схему в формате BPMN 2.0.Получи сильную строчку в портфолио и уникальный опыт работы под руководством экспертов Группы «Интер РАО». Регистрируйся: https://cnrlink.com/interraohack26ds
42 651
+1
📘 Mathematics of Deep Learning: An Introduction
Authors: Leonid Berlyand & Pierre-Emmanuel Jabin
Edition: 2nd revised and extended edition (2026)
Pages: 333 pages
Publisher: De Gruyter
📓 Read
@datascienceiot
42 651
Инженеры AI VK отказались от бустинга в финальном ранжировании рекомендаций и перешла на многозадачный нейроранкер DCDN.
Что изменилось:
• вместо одного score модель отдельно предсказывает лайк, дизлайк и Watch Time
• Learning to Rank объединяет эти сигналы в финальную оценку
• CTR и другие отношения сеть учит напрямую из сырых счётчиков - деление встроено в архитектуру
• ручного Feature Engineering стало заметно меньше
Read
42 651
📚 Бесплатная книга по выпуклой оптимизации - 130 страниц
"Convex Optimization: Algorithms and Complexity" - хорошее введение в алгоритмы выпуклой оптимизации и их вычислительную сложность.
Внутри:
* градиентные методы
* ускоренные методы
* субградиентная оптимизация
* проксимальные алгоритмы
* first-order methods
* оценки скорости сходимости
* сложность оптимизационных алгоритмов
Полезно для ML, математики и тех, кто хочет глубже понять, что стоит за обучением моделей.
PDF:
https://arxiv.org/abs/1405.4980
42 651
Встраивайте систему распознавания документов в ваш продукт за 15 минут 🚀
Если вы развиваете SaaS, автоматизируете B2B-процессы или собираете ИИ-агентов, вопрос безопасности и скорости обработки документов всегда встает ребром.
Provision OCR — это мощный российский движок для on-premise и private cloud развертывания.
⚡️ 100% локальности: данные не покидают ваш сервер.
⚡️ Скорость: обработка <3 сек/страница на GPU 2070 и выше, Поддержка CPU , точность до 99%
⚡️ Быстрая и бесшовная интеграция через REST API + gRPC.
⚡️ Поддержка разных документов на русском языке: договоры, счета и другие.
💡 Дистрибутив в нашем Telegram-канале: @ProvisionLabs
💻 Примеры кода на GitHub:
https://github.com/orgs/Provision-Labs/repositories
#OCR #ProvisionOCR #Документы #Разработка #Python #AI #OnPremise
42 651
10 бесплатных книг по программированию, которые можно читать прямо с GitHub
1. The Rust Programming Language
https://github.com/rust-lang/book
2. Rust by Example
https://github.com/rust-lang/rust-by-example
3. The Little Book of Rust Books
https://github.com/lborb/book
4. Python Data Science Handbook
https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook
5. Dive Into Deep Learning
https://github.com/d2l-ai/d2l-en
6. Probabilistic Machine Learning
https://github.com/probml/pml-book
7. Algorithms for Decision Making
https://github.com/algorithmsbooks/algforopt-notebooks
8. Operating Systems: Three Easy Pieces
https://github.com/remzi-arpacidusseau/ostep-homework
9. Crafting Interpreters
https://github.com/munificent/craftinginterpreters
10. Free Programming Books — огромная библиотека бесплатных книг по Python, Java, C++, Go, AI, SQL, Linux и десяткам других тем
https://github.com/EbookFoundation/free-programming-books
Последний репозиторий особенно полезен: там собрана огромная регулярно обновляемая база легально доступных книг и учебных материалов по программированию.
42 651
🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку
Окружение решает больше, чем кажется.
Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Полезное сверху:
ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.
42 651
What Does Context Compression Cost an Agent? Interaction Costs Unrevealed by Task-Completion Metrics
5× context compression did surprisingly little to GPT-5.5’s final task result.
📓 Read
@datascienceiot
42 651
Вырастили целое дерево из агентов 🌳
Мы в Авито разработали единую платформу для процессов. Самые лучшие и популярные становятся агентами. В итоге каждый сотрудник может создать свой процесс или воспользоваться готовым. Классно? Не то слово! Поэтому мы написали статью, как создавали это решение.
О чём узнаете, если прочитаете:
🔸как устроена архитектура платформы,
🔸как процесс становится агентом,
🔸как измерять качество агентов.
Читать статью 🚀
