Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
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 3 238-o'rinni va Rossiya mintaqasida 15 298-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 41 885 obunachiga ega bo‘ldi.
19 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -26 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 8.85% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 2.62% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 3 707 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 096 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 20 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
-1024 soatlar
-327 kunlar
-2630 kunlar
Postlar arxiv
41 882
Repost from Machine learning Interview
+4
📌 Открытый курс по ML с видео и лекциями от Амстердамского университета
Этот курс покрывает множество тем ML, вот некоторые из них:
— Gaussian Mixture Models
— PCA (Principal Component Analysis)
— SVM (Support Vector Machines)
— Bootstrapping, Feature Bagging
К каждой теме приводится pdf с основными формулами и видео с подробным объяснением, в целом очень годный курс
🟡 Machine Learning (UvA)
@machinelearning_interview
41 882
⚡️ Для всех, кто готов начать осваивать IT уже этой осенью
Центр непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ дарит скидку 10% на курсы и программы, стартующие осенью, при условии подачи заявки до 31 июля.
Профессии:
➖➖➖➖➖
1. «Специалист по Data Science»
Старт — 11 сентября
Прочитать подробнее и подать заявку
2. «Аналитик данных»
Старт — 5 октября
Прочитать подробнее и подать заявку
Очные курсы:
➖➖➖➖➖
1. «Алгоритмы и структуры данных»
Старт — 4 сентября
Прочитать подробнее и подать заявку
2. «Python для автоматизации и анализа данных»
Старт — 5 сентября
Прочитать подробнее и подать заявку
3. «Машинное обучение»
Старт — 9 сентября
Прочитать подробнее и подать заявку
4. «Глубинное обучение»
Старт — 14 сентября
Прочитать подробнее и подать заявку
5. «Прикладная статистика для машинного обучения»
Старт — 23 октября
Прочитать подробнее и подать заявку
Онлайн-курсы:
➖➖➖➖➖➖
1. «Программирование на Python»
Старт — 6 сентября
Прочитать подробнее и подать заявку
2. «SQL для начинающих»
Старт — 19 сентября
Прочитать подробнее и подать заявку
3. «Frontend-разработчик»
Старт — 23 сентября
Прочитать подробнее и подать заявку
📌Подробнее обо всех программах: на сайте.
Реклама ЗАО ГК Аккорд
2SDnjcBwUwC
41 882
+2
📌 Applied Statistics with R — отличная книга для аналитиков, ML-инженеров и специалистов по DS
🟡 Applied Statistics with R
@datascienceiot
41 882
🤗 Все что нужно знать о работе с Hugging Face за 10 минут!
В этом ролике мы разыгрываем 3 крутые книги по МАШИННОМУ ОБУЧЕНИЮ, нужно всего лишь оставить любой осмысленный коммент и лайк и быть подписанным на наш канал!
https://www.youtube.com/watch?v=4B_foZbWh2c
@data_analysis_ml
41 882
+2
41 882
⚡️Лучший способ получать свежие обновлении и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
C++ t.me/cpluspluc
Devops: t.me/devOPSitsec
Машинное обучение: t.me/ai_machinelearning_big_data
АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml
Хакинг: t.me/linuxkalii
Linux: t.me/linuxacademiya
Базы данных: t.me/sqlhub
C#: t.me/csharp_ci
Golang: t.me/Golang_google
Java: t.me/javatg
React: t.me/react_tg
Javascript: t.me/javascriptv
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/+0WdB4uvOwCY0Mjdi
Python: t.me/pythonl
Rust: t.me/rust_code
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
Python подготовка с собесу: t.me/python_job_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
💼 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
C++ папка: https://t.me/addlist/CdBs5DLepLJmZjY6
C# папка: https://t.me/addlist/u15AMycxRMowZmRi
Java папка: https://t.me/addlist/ZM3J6oFNAnRlNWU6
FRONTEND папка: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Linux папка: https://t.me/addlist/w4Doot-XBG4xNzYy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
41 882
Obey the Testing Goat!
TDD for the Web, with Python, Selenium, Django, JavaScript and pals...
📓Book
@pythonlbooks
41 882
Первый зампред правления Сбера Александр Ведяхин приоткрыл секрет технологического лидерства банка.
«На сегодняшний день поддержкой модельного ландшафта и разработкой прорывных SOTA-решений занимается DS-команда Сбера, которая насчитывает приблизительно 2,7 тыс. специалистов. Это позволило Сберу получить финансовый эффект от AI около 900 млрд рублей накопительным итогом с 2020 года — со среднегодовым темпом роста около 50%», — рассказал Ведяхин.
Он также добавил, что развитием искусственного интеллекта в банке занимаются более 300 R&D-специалистов. Только за 2023 год ученые Сбера представили 36 научных работ на конференциях уровня A/A и опубликовали ещё 57 работ.
@datascienceiot
41 882
Станьте профессионалом в области Data Science и машинного обучения в магистратуре от Центрального университета!
Центральный университет — современный вуз, созданный при поддержке ведущих компаний России: Т-Банка, Авито и других.
Получите диплом магистра в области математики и компьютерных наук и обучайтесь на основе реальных кейсов ведущих ИТ-компаний у профессоров из МГУ, МФТИ, РЭШ и практиков из индустрии. Хорошая новость для тех, кто уже имеет опыт в Data Science и машинном обучении — вы можете пропустить базовое обучение и закончить магистратуру за 3 семестра.
У каждого студента будет:
- личный ментор по траектории обучения;
- доступ к карьерному центру с коучами и консультантами;
- опыт работы в проектах партнеров уже во время обучения.
Участвуйте в онлайн-отборе, чтобы выиграть грант на обучение до 1,2 млн рублей. Больше подробностей про университет и конкурс грантов по ссылке!
erid:2VtzqumveE4
Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023
41 882
Подготовься к экзаменам, чтобы стать аналитиком больших данных
За неделю вы освежите знания математики и программирования, которые нужны для успешного прохождения вступительного экзамена в онлайн-магистратуру «Аналитика больших данных».
Вас ждут:
➖4 синхронных вебинара по математическому анализу, линейной алгебре, комбинаторике, аналитике и программированию на Python
➖Курс с задачами на Stepik
➖Рекомендации по подготовке от преподавателей программы
📆 Когда: 1-5 июля
💻 Формат: онлайн, все занятия будут записаны
Для участия в мероприятии необходимо зарегистрироваться по ссылке.
Реклама ЗАО ГК Аккорд
2SDnjcYxQBU
41 882
Яндекс разработал и опубликовал библиотеку YaFSDP — собственное решение для ускорения обучения больших языковых моделей.
При обучении LLM возникает проблема сложности вычислений и коммуникаций GPU в кластере. Большие расчёты должны синхронизироваться на разных видеокартах, а для этого сами устройства должны обмениваться информацией, чтобы не считать два раза одно и то же. Если GPU делают это неэффективно, то они теряют до 30% недоутилизированной мощности.
Библиотека YaFSDP позволяет ускорить обучение больших языковых моделей до 25%. С её помощью можно тратить меньше времени на обучение и расходовать меньше ресурсов графических процессоров (GPU). Подробнее о том, как менялись подходы к оптимизации ресурсов можно прочитать в статье на «Хабре».
41 882
A FREE tutorial on diffusion models and flow matching for ML from Apple!
📓 Book
@datascienceiot
41 882
📚 Linear Algebra for Computer Vision,
Robotics, and Machine Learning
👉 Book
@datascienceiot
