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 41 885 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 3 241-o'rinni va Rossiya mintaqasida 15 299-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 41 885 obunachiga ega bo‘ldi.

18 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -32 ga, so‘nggi 24 soatda esa -12 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 8.85% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 2.90% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 3 709 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 213 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 19 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.

41 885
Obunachilar
-1224 soatlar
-157 kunlar
-3230 kunlar
Postlar arxiv
Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn Book 📚 book @datascienceiot
Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn Book 📚 book @datascienceiot

Теория и практика: A/B-тестирование для успешной аналитики ⭐ Бесплатный вебинар 6 ноября в 19:00 мск Аналитик данных помогает
Теория и практика: A/B-тестирование для успешной аналитики ⭐ Бесплатный вебинар 6 ноября в 19:00 мск Аналитик данных помогает бизнесу не ошибаться при принятии важных решений. А А/В-тесты - один из must-have инструментов, которые в этом помогают. Если вы хотите разобраться в основах проведения экспериментов и научиться правильно проводить А/В-тесты, ждём вас на бесплатном вебинаре. На реальных кейсах узнаем: — Что такое A/B-тестирование — Как выбрать гипотезу для тестирования — Как определить метрики успешности — Когда тест можно считать завершенным и др. 🚶 Переходите и регистрируйтесь на бесплатный вебинар.

Machine Learning 📚 Book @datascienceiot
Machine Learning 📚 Book @datascienceiot

Как ускорить обучение нейросетей и обработку данных? С помощью мощных видеокарт GPU: RTX 2080Ti и RTX 4090. Они подойдут для
Как ускорить обучение нейросетей и обработку данных?   С помощью мощных видеокарт GPU: RTX 2080Ti и  RTX 4090. Они подойдут для решения  сложных графических задач, обучения нейросетей и выполнения сложных вычислений в области ИИ   Арендовать и потестить эти видеокарты можно в Selectel — одном из ведущих российских провайдеров ИТ-инфраструктуры.   Что вы сможете при аренде облачного сервера с GPU в Selectel: ● Получить ресурсы для обучения ML-моделей ● Платить только за время использования — почасовая ставка от 29 рублей ● Использовать лучшее железо — к вашим услугам процессоры с частотами 2,4-2,6 Ггц ● Масштабироваться без проблем — мгновенный переезд на более мощную видеокарту ● Выбирать из широкого ассортимента GPU-карт — доступно 9 моделей под самые разные задачи ● Чувствовать себя спокойно — предоставляем бесплатную защиту от DDoS-атак.   Арендовать серверы с почасовой оплатой

THINKING LLMS: GENERAL INSTRUCTION FOLLOWING WITH THOUGHT GENERATION 📚 Reed @datascienceiot
THINKING LLMS: GENERAL INSTRUCTION FOLLOWING WITH THOUGHT GENERATION 📚 Reed @datascienceiot

Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько
Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней. Ближайшее мероприятие: • 9-11 ноября — для продуктовых и аналитиков данных, офер за 3 дня в команды Финтеха и Яндекс Практикума. Зарегистрироваться

Open Contextual RAG 📌 cookbook @datascienceiot
Open Contextual RAG 📌 cookbook @datascienceiot

📕 Applied Causal #Inference Powered by #MachineLearning 📌Book @datascienceiot
📕 Applied Causal #Inference Powered by #MachineLearning 📌Book @datascienceiot

NotebookLlama: An Open Source version of NotebookLM 📚 Book @datascienceiot
NotebookLlama: An Open Source version of NotebookLM 📚 Book @datascienceiot

🎃 Приглашаем на вебинар перед Хэллоуином: «Нужна ли математика на собеседованиях?» 🧙‍♀️ Темные тучи сгущаются, и в воздухе
🎃 Приглашаем на вебинар перед Хэллоуином: «Нужна ли математика на собеседованиях?» 🧙‍♀️ Темные тучи сгущаются, и в воздухе витает мистическая атмосфера... Готовы ли вы окунуться в мир загадочной математики и раскрыть тайны успешного собеседования? Тогда ждем вас 28 октября в 20:00! 🕸 https://proglib.io/w/6a50d166 Что вас ждет в эту зловещую ночь: 💀 Ошибаться не страшно: узнаем, как неудачные проекты и опыт «в стол» превращают джуниоров в сеньоров. Расскажем истории о том, как ошибки закаляют и помогают достигать вершин мастерства. 🧛 Собеседования без подготовки? Обсудим, возможно ли пройти через испытания рекрутеров без специальной подготовки или это путь в лабиринт с привидениями. 🧙 Теория и практика — зелье успеха: • Выбор метрики оценки модели: какую метрику показать бизнесу, чтобы не столкнуться с гневом нечисти? Разберемся в разнице между MAPE и WAPE и когда какую применять. • Трансформация распределений: как превратить логнормальное распределение в нормальное без волшебной палочки? Поговорим о том, зачем это нужно и как обойтись изменением функции потерь вместо магических превращений. 🦇 Бонус для смельчаков: раскроем секреты тестирования в маркетинге, которые помогут не заблудиться в темном лесу конкурентного рынка. Не упустите шанс провести вечер в компании единомышленников, погрузиться в атмосферу Хэллоуина и получить ценные знания! 🕯 Записывайтесь на вебинар и готовьтесь к мистическим открытиям! https://proglib.io/w/6a50d166

The State of AI Report 📚 Report @datascienceiot
The State of AI Report 📚 Report @datascienceiot

Где можно и где нельзя без ML в промышленности 🎧 Подкаст О сходствах и различиях в задачах DS-команд в финтехе и промышленно
Где можно и где нельзя без ML в промышленности 🎧 Подкаст О сходствах и различиях в задачах DS-команд в финтехе и промышленности и главных направления развития ML в этих сферах: в подкасте «Деньги любят техно» поговорили Михаил Граденко, «Русал», и Юлий Шамаев, ВТБ. Слушать Смотреть

Vector Calculus 📚 Книга @datascienceiot
Vector Calculus 📚 Книга @datascienceiot

Тренажёр-практикум Python и SQL (от NumPy и OpenCV до PostgreSQL) в аналитике данных и ML Откройте карьерные возможности в ма
Тренажёр-практикум Python и SQL (от NumPy и OpenCV до PostgreSQL) в аналитике данных и ML Откройте карьерные возможности в машинном обучении и аналитике данных - Научитесь проводить анализ больших объёмов данных. - Создавайте интерактивные и 3D-визуализации для представления данных. - Освойте работу с SQL-базами для хранения, модификации и извлечения данных. - Оптимизируйте запросы и управляйте структурой данных. Для кого будет полезен этот тренажёр? Аналитикам данных, бизнес-аналитикам и продуктовым специалистам: Новичкам и продолжающим в области анализа и визуализации данных, которые хотят освоить инструменты для анализа и машинного обучения на практике. Тем, кто уже знаком с Python и стремится развиваться в аналитике данных и ML: Разработчикам и специалистам по данным, стремящимся углубить навыки обработки данных и визуализации. Инженерам данных и всем заинтересованным: Тем, кто сталкивается с трудностями при предобработке данных для моделей машинного обучения и хочет выстроить системный подход к работе с ними. Тем, кто стремится автоматизировать процессы и управлять данными: После курса вы научитесь эффективно работать с NumPy и Pandas, создавать визуализации через Matplotlib и Seaborn, управлять базами данных с PostgreSQL. Примеры задач, которые вы решите в тренажёре: - Анализ температурных данных - Редактор изображений - Временной анализ продаж 🎓 Попробуйте первые уроки бесплатно! Пройдите 6 практических заданий сразу! PS. В демо также доступен ИИ-бот ДуДу с code review 24/7. 👉 Регистрация на демо-доступ

Ultimate Guide to Fine-Tuning LLMs 📚 Book @datascienceiot
Ultimate Guide to Fine-Tuning LLMs 📚 Book @datascienceiot

Advanced SQL for Beginners Free Download 📚 Book @datascienceiot
Advanced SQL for Beginners Free Download 📚 Book @datascienceiot

Как нужно укомплектовать команду ML для решения задачи? 🔹Расскажем на открытом уроке «Структура и построение ML команды» про
Как нужно укомплектовать команду ML для решения задачи? 🔹Расскажем на открытом уроке «Структура и построение ML команды» про композицию ML команды, различные роли в ней и их зоны ответственности ✅ Поговорим о том, зачем нужны ролы Data Scientist, Data Analyst, BI Analyst, ML Engineer, Data Engineer. Как организовать работу команды и взаимодействие внутри нее. Урок приурочен новому курсу «ML Team Lead» от Otus. 👉 Регистрация и подробности: https://otus.pw/0oSr/?erid=LjN8Jteeq #реклама О рекламодателе

Principles of Data Science 📓 Книга @datascienceiot
Principles of Data Science 📓 Книга @datascienceiot

Приглашаем погрузиться в аналитику данных вместе с Яндексом! Data Driven — это наша ежегодная конференция для тех, кто анализ
Приглашаем погрузиться в аналитику данных вместе с Яндексом! Data Driven — это наша ежегодная конференция для тех, кто анализирует данные, чтобы принимать бизнес-решения. 26 октября приглашаем дата-сайентистов и всех, кто интересуется Big Data, послушать спикеров из Крауда, Рекламы, Алисы и других команд. В программе: доклады о фичах на основе пользовательских отзывов, машинном переводе, обучении YandexGPT, метриках KPI и многом другом. 📍Место: Москва, ст. м. «Парк культуры» 📅 Дата: 26 октября в 12:00 💻 Регистрация Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543.

Linear Algebra Done Right 📓 Book @datascienceiot
Linear Algebra Done Right 📓 Book @datascienceiot