uz
Feedback
Data Science

Data Science

Kanalga Telegram’da o‘tish

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

Ko'proq ko'rsatish

📈 Telegram kanali Data Science analitikasi

Data Science (@datascienceiot) kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 41 907 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 3 245-o'rinni va Rossiya mintaqasida 15 287-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 41 907 obunachiga ega bo‘ldi.

17 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -34 ga, so‘nggi 24 soatda esa -10 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 8.70% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.10% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 3 645 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 301 ta ko‘rish yig‘iladi.
  • Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 0 ta reaksiya keladi.
  • Tematik yo‘nalishlar: Kontent llm, агентов, api, октября, разработчиков kabi asosiy mavzularga jamlangan.

📝 Tavsif va kontent siyosati

Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
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...

Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 18 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.

41 907
Obunachilar
-1024 soatlar
-47 kunlar
-3430 kunlar
Postlar arxiv
ScaleCUA: Master GUIs across 6 OS with our new open-source agent! 📕 Read @datascienceiot
ScaleCUA: Master GUIs across 6 OS with our new open-source agent! 📕 Read @datascienceiot

Как уместить в единого ИИ-помощника более 100 различных сценариев для 10 000+ сотрудников На конференции «ИИ-ЗАМАН» в Казани
+2
Как уместить в единого ИИ-помощника более 100 различных сценариев для 10 000+ сотрудников На конференции «ИИ-ЗАМАН» в Казани технологическая платформа Авито представила доклад «Автоматизация в Авито: путь к многоагентным системам». Дата-сайенс менеджер Виктория Берестова рассказала о применении LLM для построения ИИ-ассистентов: от классификаторов интентов до сценариев взаимодействия. Ключом стала многоагентная архитектура (MAS). Вместо создания одного монолитного и сложного помощника, который пытается быть экспертом во всем, разработали целый ансамбль узкоспециализированных ИИ-агентов. Каждый такой агент отвечает за свою предметную область — подобно тому, как в большой компании работают разные департаменты: юридический, финансовый, технический. Когда сотрудник задает вопрос через единый интерфейс, система анализирует запрос и автоматически направляет его тому «виртуальному специалисту», который лучше всего справится с задачей. Узкие специализированные агенты для конкретных задач требуют значительно меньше мощности, чем большие универсальные модели, сохраняя при этом высокое качество результатов. А система предварительной фильтрации автоматически обрабатывает простые запросы без запуска дорогих ИИ-моделей, оптимизируя использование вычислительных ресурсов.

Как уместить в единого ИИ-помощника более 100 различных сценариев для 10 000+ сотрудников На конференции «ИИ-ЗАМАН» в Казани
Как уместить в единого ИИ-помощника более 100 различных сценариев для 10 000+ сотрудников На конференции «ИИ-ЗАМАН» в Казани технологическая платформа Авито представила доклад «Автоматизация в Авито: путь к многоагентным системам». Дата-сайенс менеджер Виктория Берестова рассказала о применении LLM для построения ИИ-ассистентов: от классификаторов интентов до сценариев взаимодействия. Ключом стала многоагентная архитектура (MAS). Вместо создания одного монолитного и сложного помощника, который пытается быть экспертом во всем, разработали целый ансамбль узкоспециализированных ИИ-агентов. Каждый такой агент отвечает за свою предметную область — подобно тому, как в большой компании работают разные департаменты: юридический, финансовый, технический. Когда сотрудник задает вопрос через единый интерфейс, система анализирует запрос и автоматически направляет его тому «виртуальному специалисту», который лучше всего справится с задачей. Узкие специализированные агенты для конкретных задач требуют значительно меньше мощности, чем большие универсальные модели, сохраняя при этом высокое качество результатов. А система предварительной фильтрации автоматически обрабатывает простые запросы без запуска дорогих ИИ-моделей, оптимизируя использование вычислительных ресурсов.

VLA-Adapter: An Effective Paradigm for Tiny-Scale Vision-Language-Action Model 📕 Read @datascienceiot
VLA-Adapter: An Effective Paradigm for Tiny-Scale Vision-Language-Action Model 📕 Read @datascienceiot

Стань участником МТС True Tech Champ 2025 — масштабного ИТ-чемпионата по программированию с призовым фондом 10 250 000 рублей
Стань участником МТС True Tech Champ 2025 — масштабного ИТ-чемпионата по программированию с призовым фондом 10 250 000 рублей. Соревнования пройдут в двух треках: 1. Алгоритмические задачи Покажи индивидуальное мастерство в работе со структурами данных и написании алгоритмов. Чтобы успешно справиться с заданиями, пригодится опыт решения олимпиад. 2. Программирование роботов Оживи робота с помощью кода, чтобы он прошел лабиринт быстрее всех. Трек будет интересен разработчикам: С++, Go, Python, JS, Java, C# и не только. Участвовать могут школьники, студенты, начинающие ИТ-специалисты и опытные разработчики. Отборочные этапы пройдут онлайн, шоу-финал — 21 ноября в МТС Live Холл в Москве. Ты можешь выйти на арену как участник или наблюдать за чемпионатом как зритель. Регистрируйся до 20 октября по ссылке.

DeepSeek-R1 incentivizes reasoning in LLMs through reinforcement learning 📕 Read @datascienceiot
DeepSeek-R1 incentivizes reasoning in LLMs through reinforcement learning 📕 Read @datascienceiot

Технологическая индустрия входит в эпоху саморазвивающихся систем: сегодня уже 93,9% специалистов по машинному обучению испол
Технологическая индустрия входит в эпоху саморазвивающихся систем: сегодня уже 93,9% специалистов по машинному обучению используют большие языковые модели в работе, а 31,5% опрошенных доверяют им писать код. Это не просто тренд — это переход от экспериментов к новой норме. Все это выяснили в исследовании технологической платформы Авито и Хабр. Из результатов стало понятно, что ИИ превращается из экспериментальной игрушки в настоящий рабочий инструмент, который ускоряет разработку, повышает эффективность и снижает барьеры для входа в профессию. Ассистенты на базе LLM помогают инженерам создавать сложные алгоритмы быстрее, а в перспективе могут привести к появлению принципиально новых решений, недоступных человеческому воображению. Авито отвечает на вызовы новой реальности, развивая собственную экосистему ИИ-инструментов: от чат-бота на базе A-Vibe и кодового ассистента для разработчиков до корпоративного ИИ-портала. Все данные остаются во внутреннем контуре Авито, что позволяет контролировать риски без ограничения экспериментов сотрудников.

The Impact of Artificial Intelligence on Human Thought 📕 Читать @datascienceiot
+1
The Impact of Artificial Intelligence on Human Thought 📕 Читать @datascienceiot

Продуктивная пятница для тех кто в теме Java и ML – приходите на VK JT Meetup! 3 октября VK проводит VK JT Meetup в Нижнем —
Продуктивная пятница для тех кто в теме Java и ML – приходите на VK JT Meetup! 3 октября VK проводит VK JT Meetup в Нижнем — офлайн-встречу ML-инженеров и Java-разработчиков. Лиды VK расскажут про вызовы перед бэкендером, которые возникают в процессе создания B2B-продукта. А также поделятся пошаговым гайдом по выпуску RAG в прод и процессом создания единой инфраструктуры поисковой платформы. А после докладов вас ждут командные кейс-батлы и нетворкинг. Приходите посоревноваться за призы в кейс-батле и пообщаться с экспертами в нетворкинг-зоне. 📍 Нижний Новгород, только офлайн 📅 3 октября, сбор с 18:00 🎟 Вход по регистрации

Антропический экономический индекс Понимание влияния ИИ на экономику 📕 Читать @datascienceiot
Антропический экономический индекс Понимание влияния ИИ на экономику 📕 Читать @datascienceiot

🔥 Стартовал отбор на олимпиаду по ИИ и анализу данных AIDAO Шанс для студентов заложить фундамент карьеры, проявить себя и п
🔥 Стартовал отбор на олимпиаду по ИИ и анализу данных AIDAO Шанс для студентов заложить фундамент карьеры, проявить себя и показать навыки, которые высоко ценят в крупных IT-компаниях и научных центрах России. О задачах: - все испытания — это реальные вызовы, с которыми сталкиваются исследователи в науке и профессионалы в сфере анализа данных - каждая задача имеет реальное применение и может встретиться в карьере Об олимпиаде: - олимпиаду проводят ФКН НИУ ВШЭ и Яндекс Образование - главные призы: 1 000 000 рублей и преимущества при поступлении в магистратуры ФКН ВШЭ - будет два этапа: онлайн и финал в Москве. Оба пройдут на английском. Соберите команду студентов и не упустите возможность проявить себя. Регистрация по ссылке.

How People Use ChatGPT 📕 Read @datascienceiot
How People Use ChatGPT 📕 Read @datascienceiot

Интегрируй ML-модель в продакшн без боли и ошибок! Практикум для разработчиков и ML-инженеров, которые устали от «эксперимент
Интегрируй ML-модель в продакшн без боли и ошибок! Практикум для разработчиков и ML-инженеров, которые устали от «экспериментов в Jupyter» и хотят переходить к реальным решениям! 16 сентября в 19:00 приглашаем на встречу по интеграции моделей с внешним миром и написанию API вместе с экспертом Игорем Стурейко — разработчиком модели прогнозирования технического состояния газотранспортной системы ПАО Газпром. На практикуме вы: 👨‍💻перенесёте модель из Jupyter notebook в полноценный Python-класс 👨‍💻создадите API и подготовите эндпоинты 👨‍💻напишете валидатор для входящих параметров 👨‍💻протестируете работу модели как отдельного сервиса. Все участники получают 7% скидку на любой курс OTUS + бонус: карьерные треки для ML-специалистов Записывайся на практикум: https://tglink.io/44066c2f26ad Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: 2W5zFJSxBfv

How to Scale Your Model 📚 Read @datascienceiot
How to Scale Your Model 📚 Read @datascienceiot

Writing effective tools for agents — with agents 📕 Read
+6
Writing effective tools for agents — with agents 📕 Read

Что «под капотом» у дата-платформ — разбираемся на конференции по инженерии данных SmartData — это конференция не про «ценнос
Что «под капотом» у дата-платформ — разбираемся на конференции по инженерии данных SmartData — это конференция не про «ценность данных для бизнеса». Это площадка, где обсуждают, как устроены реальные системы. Программа конференции охватывает все стороны работы с данными — от Analytical до Data и ML Engineering, Data Governance и Data Quality, от старых добрых Airflow и Hadoop до Bleeding Edge «в лице» StarRocks и DataFusion Comet. Станьте частью профессионального сообщества 5–6 октября в Санкт-Петербурге. Подробности и билеты — на сайте SmartDataС промокодом DATASC персональные билеты дешевле. Реклама. ООО "ДЖУГ РУ ГРУП". ИНН 7801341446.

Aligning LLMs for the Classroom with Knowledge-Based Retrieval -- A Comparative RAG Study 📚 Читать @datascienceiot
Aligning LLMs for the Classroom with Knowledge-Based Retrieval -- A Comparative RAG Study 📚 Читать @datascienceiot

📘 На Stepik вышел курс — «MLOps с нуля: как довести модель до продакшна» Начинаете путь в MLOps и хотите понять, как перевес
📘 На Stepik вышел курс — «MLOps с нуля: как довести модель до продакшна» Начинаете путь в MLOps и хотите понять, как перевести ML-модель из ноутбука в реальный продукт? Этот курс — именно то, что нужно. 🔍 Что вы получите: • Понимание полного жизненного цикла ML-модели: от обучения до мониторинга • Практику с современными инструментами: Docker, Kubernetes, CI/CD, MLflow • Опыт построения воспроизводимых пайплайнов и управления экспериментами • Навыки автоматизации и работы с инфраструктурой для реального продакшна 🎓 Сертификат по завершении — добавьте его в резюме или профиль LinkedIn 🚀 Сделайте шаг к профессии MLOps-инженера. Начните уже сегодня и получите скидку 25%, которая действительна в течение 24 часов 👉 Пройти курс на Stepik

SFR-DeepResearch: Towards Effective Reinforcement Learning for Autonomously Reasoning Single Agents 📚 Читать @datascienceiot
SFR-DeepResearch: Towards Effective Reinforcement Learning for Autonomously Reasoning Single Agents 📚 Читать @datascienceiot

😄 12 сентября смотрите онлайн-студию первой «Ночи музеев» в мире IT В Яндексе придумали «Ночь музеев» в мире IT, а Сбер, Т-банк, Х5 и Lamoda поддержали идею и присоединились. Если вы не успели зарегистрироваться как офлайн-участник – подключайтесь онлайн. 🙌 Студия big tech night online будет работать 12 сентября с 18:00 до 21:00 по московскому времени. Можно переключаться между двумя треками. 😛😝В софт-треке вас ждут: – шоу для разработчиков со стендап-комиком Севой Ловкачёвым; – обсуждение pet-проектов и изобретательства среди инженеров; – юмор в борьбе со стрессами: мемы как способ выжить в бигтехе. 😋😛 В хард-треке: – разберём, чем отличается бигтех в России и за рубежом: каких специалистов ищут компании, есть ли культурные отличия? – поговорим с Маратом Мавлютовым – руководителем подразделения из Яндекса, разрабатывающего роботов-доставщиков; – обсудим, как AI помогает разработчикам сейчас и как будет помогать в будущем. 😌 Регистрируйтесь и подключайтесь. Реклама. ООО "Яндекс". ИНН 7736207543