Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
Математика Дата саентиста
Kanalga Telegram’da o‘tish
@workakkk - админ @data_analysis_ml - ds https://gosuslugi.ru/snet/67b55bb01a1c5a6fb6ecc946
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Математика Дата саентиста analitikasi
Математика Дата саентиста (@data_math) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 14 056 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 9 185-o'rinni va Rossiya mintaqasida 47 251-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 14 056 obunachiga ega bo‘ldi.
21 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -42 ga, so‘nggi 24 soatda esa -1 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 15.23% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 6.45% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 140 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 907 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 34 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent llm, программирование, параметр, визуализация, stepik kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“@workakkk - админ
@data_analysis_ml - ds
https://gosuslugi.ru/snet/67b55bb01a1c5a6fb6ecc946”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 22 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.
14 056
Obunachilar
-124 soatlar
+77 kunlar
-4230 kunlar
Postlar arxiv
erid: LjN8K73Au
Готовишься к ОГЭ или ЕГЭ?😎
Тут БЕСПЛАТНЫЙ слив курсов от онлайн-школы "Школково"👉жми на ссылку
Скорее забирай, пока его не закрыли!🙃
🎓 Бесплтный курс: Прикладная математика для машинного обучения
https://teach-in.ru/course/applied-mathematics-for-machine-learning/lecture
@data_math
Repost from Machinelearning
🧮 OpenMathInstruct-1: A 1.8 Million Math Instruction Tuning Dataset
OpenMathInstruct-1 - это новый синтетический датасет от
NVIDIA для настройки математических моделей, содержащий 1,8 млн пар "задача-решение".
> Используются обучающие датасеты GSM8K и MATH.
> Для создания ланных используется Mixtral 8x7B.
> Модель использует текстовые рассуждения + интерпретатор кода при генерации.
> Выпущены LLama, CodeLlama, Mistral, Mixtral fine-tunes.
> Лицензия Apache 2.0!
Блестящая работа команды Nvidia AI - 2024 год станет годом синтетических данных и еще более мощных моделей! 🔥
▪Dataset: https://huggingface.co/datasets/nvidia/OpenMathInstruct-1
▪Paper: https://huggingface.co/papers/2402.10176
ai_machinelearning_big_data📚 Книга: Everything You Always Wanted To Know About #Mathematics*
▪Книга
@data_math
👩🎓 Полезный курс комбинаторики на YouTube
Вопросы по комбинаторике могут задавать на собеседовании, она нужна при поступлении в ШАД, а ещё в целом неплохо знать её, чтобы понимать суть машинного обучения.
Это бесплатный плейлист с лекциями от Райгородского Андрея Михайловича, директора Физтех-школы прикладной математики и информатики МФТИ. Включает:
▫️Введение в комбинаторику, часть 1 и часть 2
▫️Комбинаторные тождества
▫️Формула обращения Мёбиуса
▫️Циклические последовательности
▫️Оценки и асимптотики для факториалов и чисел сочетания
▫️Рекуррентные соотношения
▫️Числа Фибоначчи
▫️Линейные рекуррентные соотношения
▫️Отношения эквивалентности
▫️Техника формальных степенных рядов
▫️Введение в графы
▫️Эйлеровы графы. Деревья
▫️Теорема об эквивалентности определений дерева
📚 InternLM-Math
InternLM-Math: Открытые математические модели большого языка для решения мат. задач и рассуждения над решениями.
Github: https://github.com/InternLM/InternLM-Math
Статья: https://arxiv.org/abs/2402.06332
@data_math
Комбинаторная математика
1. Правила комбинаторики. Комбинаторная математика.
2. Генерация комбинаторных объектов. Комбинаторная математика.
3. Классы P, N и NPC. Комбинаторная математика.
4. Основные определения и свойства графов. Комбинаторная математика.
5. Ориентированные графы. Комбинаторная математика
6. Эйлеровы и гамильтоновы графы. Комбинаторная математика
7. Раскраска графов. Комбинаторная математика
8. Триангуляция Делона и диаграмма Вороного. Комбинаторная математика
9. Минимальное остовное дерево. Комбинаторная математика
10. Количество остовных деревьев. Комбинаторная математика
#video #math
https://www.youtube.com/watch?v=EEIpjY0v7k4&list=PLAyGZSpiecFosLLmmYczCpNPFQHCAkV8A&ab_channel=%D0%98%D0%BD%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%82%D1%83%D1%82%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%BD%D1%8B%D1%85%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BCI%D0%99%D0%BE%D1%88%D0%BA%D0%B0%D1%80-%D0%9E%D0%BB%D0%B0
⚡️ Introduction To Linear Algebra"
Очень крутой учебник по линейной алгебре профессора Гилберта Стрэнга из MIT.
📚 Книга
@data_math
Не упустите возможность начать карьеру в одной из самых востребованных IT-профессий!
На курсе Data Scientist с нуля до Junior с трудоустройством вы:
✅ Изучите одно из 3 востребованных направлений на выбор — дата-аналитику, дата-инженерию или машинное обучение.
✅ Освоите Python, библиотеки для анализа данных и машинного обучения, SQL, Git, научитесь работать с Power BI и другими актуальными для дата-сайентиста инструментами.
✅ Попрактикуетесь на задачах с реальными данными.
✅ Добавите до 9 проектов в портфолио.
✅ С вами будет работать личный наставник. Он не только укажет на ошибки, но и поможет разобраться в сложных темах и ответит на вопросы.
Узнать подробнее о курсе и получить скидку до 50% можно здесь: https://epic.st/Hyw0Ef Оставьте заявку на курс сейчас и получите 3 месяца бесплатного обучения и год английского в подарок!
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880
💥 Аттрактор Айзавы. Простое уравнение, но красивый хаотический узор.
https://www.dynamicmath.xyz/strange-attractors/
@data_math
Repost from Machinelearning
📐 AlphaGeometry: An Olympiad-level AI system for geometry
Deepmind представили AlphaGeometry: систему искусственного интеллекта, которая решает олимпиадные задачи по геометрии на уровне, приближающемся к уровню золотого медалиста.
Система была обучена исключительно на синтетических данных и знаменует собой прорыв ИИ в области математики.
https://deepmind.google/discover/blog/alphageometry-an-olympiad-level-ai-system-for-geometry/
🖥 Code: https://github.com/facebookresearch/audiocraft/blob/main/docs/MAGNET.md#api
🚀 Deepmind: https://deepmind.google/discover/blog/alphageometry-an-olympiad-level-ai-system-for-geometry/
📚 Paper: https://www.nature.com/articles/s41586-023-06747-5
@ai_machinelearning_big_data
🔼 Теорема о треугольниках Кеплера.
Код на Python для иллюстрации теоремы и ее доказательства.
https://johndcook.com/blog/2023/11/20/kepler-triangle/
@data_math
Repost from Анализ данных (Data analysis)
💻 Изучайте Математику для Data Science бесплатно с помощью этих бесплатных курсов с Udacity
1. Linear Algebra Refresher Course
2. Intro to Statistics
3. Intro to Inferential Statistics
4. Intro to Descriptive Statistics
5. Eigenvectors and Eigenvalues
6. Intro to Artificial Intelligence
7. Differential Equations in Action
📌 Список
@data_analysis_ml
💻 Изучайте Математику для Data Science бесплатно с помощью этих бесплатных курсов с Udacity
1. Linear Algebra Refresher Course
2. Intro to Statistics
3. Intro to Inferential Statistics
4. Intro to Descriptive Statistics
5. Eigenvectors and Eigenvalues
6. Intro to Artificial Intelligence
7. Differential Equations in Action
📌 Список
@data_analysis_ml
Изучите основы теории вероятностей и статистики c Университетом Брауна.
Они предоставляют наглядные визуализации, которые помогут вам в обучении.
И это 100% БЕСПЛАТНО
🔗http://seeing-theory.brown.edu
@data_math
👨🎓 Статистика 110: Теория Вероятности от Гарвардского университета.
Несомненно, один из лучших курсов по теории вероятностей в Интернете!
youtube.com/playlist?list=PL2SOU6wwxB0uwwH80KTQ6ht66KWxbzTIo
@data_math
The conceptual Mathematics behind #MachineLearning with example-based learning.
📓 book
@pythonlbooks
