Data Science
Ir al canal en 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
Mostrar más2025 año en números

41 315
Suscriptores
-1324 horas
-317 días
+19430 días
Archivo de publicaciones
Истории, после которых ты захочешь уволиться
Ты правда думал, что так и будешь сидеть в найме до пенсии?
А потом читаешь пост какого-то чувака из IT и ловишь: “я тоже так хочу”.
В этом канале бывший дата саентист — Глеб Михайлов. Он уволился из Яндекса, послал всё и теперь пишет как есть:
– про выгорание,
– про деньги, свободу и зашквар,
– и как из всего этого лепить свою жизнь.
Топ постов канала:
👉 7 лет отсидки (https://t.me/mikhaylovgleb/336) (в офисе)
👉 Страшно – ужас (https://t.me/mikhaylovgleb/302)
👉 Робот-пылесос для денег (https://t.me/mikhaylovgleb/347)
Подпишись - https://t.me/mikhaylovgleb, если тоже устал терпеть.
Тут честно, смешно и немного больно — как в жизни.
Реклама
Photo unavailableShow in Telegram
Reinforcement Learning: An Overview
📚 Book
@datascienceiot
Photo unavailableShow in Telegram
Выгода за доллар: Векторный поиск на облачных процессорах
📚 Книга
@datascienceiot
Photo unavailableShow in Telegram
erid: 2W5zFGCC6aC
❓Хотите овладеть Spark на профессиональном уровне?
Приглашаем дата-инженеров 26 мая в 20:00 на открытый урок «Spark в Kubernetes».
На занятии мы рассмотрим особенности и варианты запуска Spark в Kubernetes.
🔊 Вебинар проведет Вадим Заигрин, Team Lead команд инженеров данных на разных проектах.
Продолжить освоение инструментов дата-инжиниринга вы сможете на онлайн-курсе «Spark Developer» от OTUS.
➡️ Ссылка для регистрации: https://otus.pw/3anY8/
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
Bang for the Buck: Vector Search on Cloud CPUs
📚 Книга
@datascienceiot
Photo unavailableShow in Telegram
Full PyTorch Implementation of
Compressive Transformer
📚 Книга
@datascienceiot
Photo unavailableShow in Telegram
Допустим, вы решили дообучить свою нейросеть, но уже на большем объеме данных. Чем больше у вас датасет, тем дольше время эпохи. Локальная видеокарта загружена на 100%, но все равно обучение идет слишком медленно. Решаете параллельно работать – и вот уже браузер тормозит, а любой запуск нового процесса превращается в испытание.
Такая ситуация знакома многим, кто работает с ML. Вариантов немного: ждать сутками или искать решение.
Один из самых простых вариантов – перенести обучение в облако. Сейчас это не про сложные конфиги и долгие согласования, а про запуск в пару кликов. В immers.cloud можно просто выбрать нужный сервер в личном кабинете и через пару минут получить готовую виртуалку с GPU:
✅ Посекундная тарификация — платишь только за реально использованное время
✅ Публичные сети до 20 Гб/с — можно быстро гонять большие датасеты
✅ Готовые образы с предустановленными CUDA и cuDNN — никаких долгих настроек
✅ Мгновенное масштабирование — можно увеличить ресурсы без миграции
Так что, если у вас тоже все уткнулось в железо – попробуйте облако. Может, пора сосредоточиться на модели, а не на железе?
Photo unavailableShow in Telegram
⚡️Создаём свою нейросеть в PyTorch
Хотите быстро разобраться в PyTorch и написать свою нейросеть? Мы подготовили для вас вебинар, где на практике разберём все этапы создания ML-модели.
Вебинар проведет Владислав Агафонов — ML-инженер, ранее работал в Yandex и Huawei.
Что будет на вебинаре?
🟠Установим PyTorch в Google Colab и настроим работу на бесплатном GPU;
🟠Поймём, что такое тензоры и почему они — фундамент всех нейросетей;
🟠Скачаем готовый датасет, разберём его структуру и подготовим для обучения;
🟠Научимся использовать DataLoader для эффективной загрузки данных;
🟠Пошагово соберём облегчённую версию классической свёрточной нейронной сети (CNN);
🟠Обучим и протестируем модель.
🕗 Встречаемся 14 мая в 18:30 по МСК, будет много практики, ответы на вопросы и полезные инсайты от эксперта.
😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар
Photo unavailableShow in Telegram
Introducing Continuous Thought Machines
📚 Paper
@datascienceiot
00:33
Video unavailableShow in Telegram
7–8 июня проводим Weekend Offer Analytics
Устроиться в Яндекс за выходные — реально. Ищем крутых аналитиков с опытом работы от 3 лет на Python, готовых работать в офисном или гибридном режиме.
Подавайте заявку до 3 июня — и всего за 2 дня пройдите технические собеседования. После сможете пообщаться с двенадцатью нанимающими командами и выбрать ту, которая покажется самой интересной. Если всё сложится хорошо, сразу же пришлём вам офер.
Узнать подробности и зарегистрироваться.
Реклама. ООО "Яндекс". ИНН 7736207543
ANDREY_H.mp414.15 MB
Photo unavailableShow in Telegram
Llama-Nemotron: Efficient Reasoning Models
📚 Paper
@datascienceiot
Photo unavailableShow in Telegram
Стань частью масштабного ИТ-события от МТС
True Tech Day 2025 — третья технологическая конференция МТС для профессионалов ИТ‑индустрии. Одна из главных тем в этом году — тренды и практики искусственного интеллекта.
В программе:
— Доклады от ученых и зарубежных спикеров с индексом Хирша более 50.
— Кейсы применения современных ИИ‑решений — от AI‑агентов, тестов LLM и бенчмарков до вопросов регулирования.
— AI-интерактивы и технологические квесты.
— Пространство для нетворкинга,
…а еще after-party со звездным лайн-апом.
Когда: 6 июня
Где: Москва, МТС Live Холл и онлайн
Участие бесплатно. Регистрируйся по ссылке.
Photo unavailableShow in Telegram
FlowReasoner: Reinforcing Query-Level Meta-Agents
📚 Paper
@datascienceiot
MTС Web Services — №1 в рейтинге GPU-облаков в рейтинге GPU Cloud 2025 от CNews
Эксперты оценивали: технологичность, надёжность, универсальность и стоимость.
Почему выбрали MWS:
— 15 GPU-конфигураций (A100, A6000, V100, T4 и др.)
— Tier III ЦОДы, балансировщик нагрузки и DRaaS
— MWS VMcloud Platform, KVM, поддержка Kubernetes, VDI
— инструменты для MLOps и платформа для управления LLM-моделями MWS GPT
— гибкие и фиксированные сценарии, выделенные сегменты
Технологично, стабильно, по делу.
@datascienceiot
Photo unavailableShow in Telegram
Стартовал набор в ШАД — успейте подать заявку!
Технологии меняют нашу реальность, но за их развитием стоят люди, которые умеют находить нестандартные решения. И именно в Школе анализа данных Яндекса готовят таких специалистов! Здесь амбициозные и увлечённые студенты:
• погружаются в машинное обучение, Data Science и искусственный интеллект;
• перенимают опыт экспертов из индустрии;
• учатся решать задачи, стоящие перед ведущими IT-компаниями и исследовательскими центрами.
Учёба в ШАДе — это серьёзный вызов даже для тех, кто уже знаком с анализом данных. Поступить непросто, но если вы готовы к интенсивной нагрузке, нестандартным кейсам и полной пересборке своего мышления — это место для вас! За 2 года обучения вы получите инструменты и навыки, которые позволят работать над сложнейшими задачами индустрии, запускать собственные проекты и двигать науку вперёд.
Занятия полностью бесплатны и проходят по вечерам. Если в вашем городе нет филиала, можно учиться онлайн. Готовы бросить вызов данности? Тогда подавайте заявку до 4 мая!
Signatures of unconventional superconductivity near reentrant and fractional quantum anomalous Hall insulators
📚 Paper
@datascienceiot
