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 42 628 підписників, посідаючи 3 136 місце в категорії Технології та додатки та 14 796 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 42 628 підписників.
За останніми даними від 25 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 2, а за останні 24 години на -5, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.21%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.47% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 648 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 053 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 26 жовтня, 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.
42 628
Підписники
-524 години
+917 днів
+230 днів
Архів дописів
42 626
Бесплатная книга о больших языковых моделях – 315 страниц от предобучения до рассуждений.
Foundations of Large Language Models Тун Сяо и Цзинбо Чжу системно объясняет, как устроены LLM, как их обучают и применяют.
Внутри шесть основных тем:
- Предобучение: задачи обучения и архитектуры моделей.
- Генеративные модели: Transformer, подготовка данных, масштабирование и длинный контекст.
- Промптинг: обучение на примерах в контексте, декомпозиция задач, RAG и инструменты.
- Выравнивание: обучение выполнению инструкций и использование человеческой обратной связи.
- Инференс: декодирование, ускорение и дополнительные вычисления во время генерации.
- Рассуждения: методы улучшения способности решать сложные задачи.
Авторы делают акцент на фундаментальных принципах. Материал подойдёт студентам, разработчикам и ML-инженерам, которым хочется связать отдельные знания о LLM в целостную картину.
Книга на английском. Базовые знания машинного обучения и нейросетей помогут при чтении.
Скачать PDF бесплатно:
https://arxiv.org/pdf/2501.09223
42 626
Working with Agentic `Teammates': When a New Organizational Actor Collides with the Human Ecosystem of Work
📓 Read
@datascienceiot
42 626
The Geometry of Agent Memory: Forecasting Retrieval-Bound Memory Failures, and Characterizing Its Limits
📓 Read
@datascienceiot
42 626
At the Limits of Computability: Steps Towards Autonomous AI Discovery on the Busy Beaver Frontier
📓 Read
@datascienceiot
42 626
Patch the Planet: global response coordination as agents uncover critical vulnerabilities
https://openai.com/index/coordinated-disclosure-of-critical-vulnerabilities/
42 626
Зачем готовиться к собеседованию вслепую, если можно заранее посмотреть, какие будут вопросы и задачи?
Ребята из Поступашек уже 6 лет собирают реальные задания и разборы собеседований в BigTech. Там можно найти не только сами вопросы, но и разборы технических секций, критерии оценки и рекомендации по подготовке.
Собрали подборку полезных материалов под разные направления:
➡️ Аналитикам:
— Собеседования на продуктового и бизнес-аналитика в Т-Банке 🟨
— Что спрашивают по A/B-тестированию в X5 🌿 , разбор собес на DS в Яндекс 🟥
➡️ Разработчикам:
— Go и System Design в Ozon 🔵, GO в Авито😎
— Банк алгоритмических собеседований из BigTech
➡️ ML/AI-инженерам:
— Все вопросы на ML-собеседование в Яндексе 🟥 и ML в Авито 😎
— 10 кейсов по ML System Design в Т-Банке 🟨
➡️ Тем, кто ищет первую стажировку:
— Как получить стажировку в 2026 году
— Где взять опыт, если его нет
В Поступашках регулярно выходят новые разборы собеседований, карьерные гайды, стажировки и инсайды о найме в BigTech.
Лучше увидеть эти вопросы до собеседования, чем узнать о них после отказа
ПОСТУПАШКИ ПОДПИСАТЬСЯ
42 626
The World Won't Wait: Evaluating and Teaching Agents Under a Live Clock
📓 Read
@datascienceiot
42 626
🔥 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_ci
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.
42 626
LLM-to-Flow Distillation: Teaching Natural Language Goals to Scientific Generators
📓 Read
@datascienceiot
42 626
С вас идея, а Т-Банк за нее заплатит
В Т-Банке ищут трейдеров, разработчиков и тех, кто просто увлекается инвестициями. Зарегистрируйтесь на программу «Инвест. Премаркет» до 11 ноября.
Ваши AI-сценарии для бизнеса смогут побороться за призовой фонд программы — 2 500 000 ₽. А сами идеи Т-Банк поможет масштабировать и сделать частью бизнеса.
Успейте подать заявку до 11 ноября
42 626
Scaling Graph Neural Networks for Friend Recommendation: Multi-Hash User Embeddings and Temporal Neighbor Sampling
📓 Read
@datascienceiot
42 626
Physical AI: почему научить робота брать предметы сложнее, чем кажется
Манипуляция объектами остаётся одной из актуальных задач робототехники. Антропоморфному роботу нужно оценить положение объекта, рассчитать силу захвата и скорректировать движение до того, как предмет упадёт. Отдельная проблема — генерализация: модели пока с трудом применяют освоенные навыки в новых условиях, поэтому о массовом появлении домашних роботов говорить рано.
Как решаются эти задачи и на что уже способны современные роботы, разобрали CEO MWS Павел Воронин и руководитель Лаборатории интеллектуальной космической робототехники Сколтеха Дмитрий Тетерюков.
Посмотреть выпуск подкаста «Паша AI AI AI» — тут.
@datascienceiot
42 626
Catching Developers in the Flow: Low-Latency Agentic Program Repair at Google Scale
📓 Read
@datascienceiot
42 626
Repost from Machinelearning
📌Baseten выпустила бесплатный учебник по инженерии инференса
Платформа, которая хостит модели Cursor, Notion и Harvey, выложила в открытый доступ книгу
Inference Engineering за авторством Филипа Кайли. который четыре года работает в Baseten и написал её по интервью с инженерами компании и собственным докладам.
Среди рецензентов - автор FlashAttention Три Дао.Книга собирает в одном месте путь от выбора модели и GPU до мониторинга работающего сервиса.
Baseten основана в 2019 году тремя выходцами из Gumroad, четвёртым сооснователем стал Панкадж Гупта из Uber. Компания продаёт выделенные развёртывания открытых и собственных моделей клиентов, готовые Model APIs и инфраструктуру для дообучения, а также развивает открытый фреймворк упаковки моделей Truss.Восемь глав объясняют, как сформулировать требования к продукту, как устроены модели и где они тормозят, прежде всего в механизме внимания, разбирают GPU NVIDIA поколений Hopper и Blackwell и программный уровень, от CUDA и PyTorch до движков vLLM, SGLang, TensorRT-LLM и Dynamo. Отдельные главы посвящены методам ускорения, моделям для речи, изображений и видео, а также эксплуатации - от автомасштабирования и батчинга до постепенной выкатки новых версий. Новичку книга даёт карту области и порядок действий - как определить задачу, бюджет задержки, стоимости и подобрать модель, а в последующем заняться оптимизацией. Базовые понятия вроде предзаполнения, декодирования и KV-кэша объяснены с нуля, а незнакомые термины можно найти в глоссарии. Опытным инженерам будут интересны пороги и практические правила. Для каждой техники ускорения автор объясняет, как она устроена, при каком трафике и размере модели окупается и чем рискует качество ответов. Отдельно сравниваются движки инференса и разобраны задачи эксплуатации, которые обычно приходится решать методом проб и ошибок. Последний раздел посвящён продуктам компании, а оборудование рассматривается почти целиком на примере NVIDIA, другим ускорителям отведено около двух страниц. 🔜 Запросить книгу бесплатно в форматах PDF, EPUB или аудиоверсию @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Inference #Book #Baseten
42 626
Бесплатные учебники по математике от профессора Университета Альберты
Джереми Сильвестр, доцент кафедры математики Университета Альберты, выложил свои учебники в открытый доступ. Их можно читать онлайн, а часть скачать в PDF.
Главная находка здесь Discover Linear Algebra, полноценный курс линейной алгебры на два семестра. Для тех, кому нужно быстрее, есть сокращённая версия на один семестр. Для ML это база: векторы, матрицы, собственные значения, разложения и всё, на чём держатся нейросети.
Ещё два учебника: Calculus Concepts & Modelling по матанализу и дифференциальным уравнениям с упором на моделирование и Elementary Foundations по дискретной математике и логике, который автор обещает скоро открыть полностью.
Хороший вариант, если хочется подтянуть математику под машинное обучение по нормальным университетским учебникам и бесплатно.
https://sites.ualberta.ca/~jsylvest/
42 626
Подключить ИИ-агента к базе просто. Определить, что ему разрешено делать, сложнее.
Пока агент только отвечает в чате, его ошибку можно заметить и исправить. Когда он получает доступ к данным, внешним API и исполнению кода, ошибка уже может превратиться в действие.
Поэтому заранее стоит определить: какие данные агент видит, какие инструменты вызывает и какие операции требуют проверки.
Эти вопросы разбирает «Лаборатория Касперского» в руководстве «Безопасность ИИ-агентов через призму кибериммунитета». Внутри: атаки через контекст на примере EchoLeak, SearchLeak и CamoLeak, границы доверия к LLM и подходы к изоляции инструментов.
Пригодится разработчикам и архитекторам, которые внедряют агентов в реальные процессы.
Скачать
42 626
+1
📚 280 страниц о машинном обучении в инвестициях от J.P. Morgan
Big Data and AI Strategies Марко Колановича и Раджеша Кришнамачари: масштабный отчёт о том, как использовать ML и альтернативные данные для анализа рынков.
Внутри:
• Какие данные могут дополнять финансовую отчётность: соцсети, поисковые запросы, транзакции и другие источники.
• Как оценивать их качество и полезность.
• Обзор методов машинного обучения для анализа данных.
• Возможности и ограничения применения этих подходов в инвестициях.
Отчёт вышел в 2017 году. Его стоит читать как фундаментальный материал по ML и данным в финансах, учитывая возраст примеров.
PDF доступен бесплатно, на английском:
📓 Книга
@datascienceiot
42 626
📚 Обновили огромный учебник по математике для Computer Science и Machine Learning - 2220 страниц.
Внутри сразу несколько фундаментальных тем:
— алгебра
— топология
— дифференциальное исчисление
— теория оптимизации
— математический аппарат для CS и ML
Хороший вариант, если хочется не просто использовать формулы в ML, а понимать, откуда они берутся и почему работают.
Книга доступна здесь:
https://www.cis.upenn.edu/~jean/gbooks/
