Data Science

Welcome Time для аналитиков: дружелюбная встреча с командой Поиска с Нейро в штаб-квартире Яндекса Расскажем в чем специфика аналитики в продукте, проведем диагностику навыков и ответим на все ваши вопросы. Где и когда: 17 мая в 12:00, штаб-квартира Яндекса «Красная Роза» (Льва Толстого, 16) Что в программе: -Как устроена аналитика Поиска -В чём специфика аналитики доли и дистрибуции -Как работает продуктовая аналитика YandexGPT -Всё об аналитике срезов в Поиске -Диагностика навыков и нетворкинг Да, один из главных пойнтов встречи — диагностика навыков аналитики и математической статистики. Если пройдёте успешно — в течение двух лет сможем засчитать как техническую секцию собеседования в Яндекс. Поиск с Нейро — первый и самый широко используемый сервис Яндекса. Наши аналитики развивают сложный и высоконагруженный сервис, который постоянно обновляется и нуждается в свежих идеях! Возможно, в ваших. ➡️ Регистрируйтесь на Welcome Time для аналитиков здесь

Owen 3 release 📖 Blog @datascienceiot

Нейросети Яндекса теперь сохраняют тембр и интонации при переводе видео 🎙 Раньше Браузер переводил речь с видео, подбирая голос из базы, что иногда звучало неестественно. Теперь новая нейросеть анализирует оригинальную аудиодорожку — голос, тембр, интонации — и герой говорит по-русски, как на родном языке. Яндекс разработал систему генеративного синтеза речи: модель создаёт голос, сохраняя уникальные черты. Биометрическая модель, обученная на открытых аудиозаписях, удерживает тембр, единая фонемная система обеспечивает точное произношение. Звук очищается денойзингом, а инференс ускорен для работы в реальном времени. #Яндекс #AI #переводвидео #нейросети

A collection of inspiring lists, manuals, cheatsheets, blogs, hacks, one-liners, cli/web tools, and more. 📚 Github @datascienceiot

⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь: Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview Нерйросети t.me/ai_machinelearning_big_data C++ t.me/cpluspluc Docker: t.me/DevopsDocker Хакинг: t.me/linuxkalii Devops: t.me/DevOPSitsec Data Science: t.me/data_analysis_ml Javascript: t.me/javascriptv C#: t.me/csharp_ci Java: t.me/javatg Базы данных: t.me/sqlhub Python собеседования: t.me/python_job_interview Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Golang: t.me/Golang_google React: t.me/react_tg Rust: t.me/rust_code ИИ: t.me/vistehno PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Frontend: t.me/front Big Data: t.me/bigdatai МАТЕМАТИКА: t.me/data_math Kubernets: t.me/kubernetc Разработка игр: https://t.me/gamedev Haskell: t.me/haskell_tg Физика: t.me/fizmat 💼 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 Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers 🧠ИИ: t.me/vistehno 🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses 📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Revisiting Text-to-Image Evaluation with Gecko: On Metrics, Prompts, and Human Ratings 📚1Paper @datascienceiot

Порекомендуйте друга в Ozon Tech и получите 150 000 ₽. Важно: IT-команда ведущего e-com ищет специалистов уровня senior+ в Data Science. Программа работает для тех, кто не работает в Ozon. Подробнее о том, за какие вакансии можно получить вознаграждение, здесь ⬅️

В России наградили лауреатов Премии CDO/CDTO Awards 2025. В Москве на VI Российском Саммите и Премии по цифровой трансформации организаций были объявлены руководители и компании, показавшие наилучший результат в этой области. Сразу две награды получила МТС Web Services. Гран-при в номинации «Digital-платформа года» присудили платформе MWS Octapi - это решение, позволяющее бесшовно интегрировать сервисы в экосистему, обеспечивать их эффективное взаимодействие и снижать зависимость от разработчиков. Генеральный директор MWS Павел Воронин стал лауреатом премии CDO/CDTO, войдя в тройку лучших СЕО 2025 года в номинации «СЕО года цифровой компании». @datascienceiot

ZAPBench: A Benchmark for Whole-Brain Activity Prediction in Zebrafish 📚 Read @datascienceiot

Новый метод повышения точности и безопасности ответов ИИ Метод, позволяющий улучшить качество ответов ИИ до 15%, разработали ученые из лаборатории исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research. Новая методика обучения больших языковых моделей (LLM) основана на существующих методах Trust Region. Сгенерированные с их помощью тексты улучшили ответы ИИ по пяти главным параметрам: точность, связность, стиль, логика рассуждений и информативность. 📚Paper #AI #MachineLearning #DataScience #Physics #NeuralNetworks #Algorithms @datascienceiot

Claude Code: Best practices for agentic coding 📚 Книга @datascienceiot

"Handbook of Mathematical Proof" by Edward D. Kim 📚 Книга @datascienceiot

Claude Code: Best practices for agentic coding 📚 Guide @datascienceiot

A practical guide to building agents by OpenAi 📚 guide @datascienceiot

Teaching machines the language of biology: Scaling large language models for next-generation single-cell analysis 📚 Blog @datascienceiot

🚀Boot.dev's Course Roadmap 🤖 GitHub @datascienceiot

⚡️Строим рекомендательную систему фильмов на Kaggle Вы когда-нибудь хотели сделать свою собственную систему рекомендаций фильмов? 🎬 Приходите на бесплатный вебинар, где Савелий Батурин, Senior ML-Engineer и преподаватель курса по ML школы Simulative в прямом эфире покажет как построить рекомендательную систему фильмов на Kaggle. Что будем делать на вебинаре: 🟠Разберем имеющиеся данные фильмов с их оценками 🟠Проведем предобработку данных 🟠Построим рекомендательную систему на основе машинного обучения 🟠Проведем расчет и анализ метрик на основе результатов работы модели Вебинар будет интересен как новичкам, так и уже опытным специалистам 😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

🌟 PyTorch Cheatsheet Cheatsheet @datascienceiot

🤖 Ты Дата инженер? Мечтаешь, чтобы твоя работа по-настоящему влияла на будущее? 😎 В Navio мы делаем это возможным. В команде BigData мы разрабатываем уникальную технологию автономного вождения. Наши данные имеют реальный физический смысл — это километры пути и секунды времени. Наши задачи – вызов: как обработать 10⁹ строк за 15 минут, как оценить качество траектории и предотвратить возможную аварию? Каждый оптимизированный датасет – это шаг к будущему без ДТП. Хочешь к нам? Приходи на One Day Offer 26 апреля! На онлайн-мероприятии ты пройдёшь все этапы отбора, познакомишься с командой и, если всё сложится, получишь предложение о работе уже вечером. 📈 Оставляй заявку и резюме на сайте, и наш рекрутер свяжется с тобой. Построим будущее вместе!

Datasets Guide 📚 Guide @datascienceiot