Аватар канала Data Scientist | ML & AI
TG

Data Scientist | ML & AI

Telegram · datascience_tg
Один из ведущих каналов по Data Science, Machine Learning и Big Data
Подписчиков3 050
Охват поста471
Коэффициент охвата15,4%
Постов за месяц 15 последний 21 сентября 2026
Рекламных постов 0 0,0% ленты
Прирост аудитории +5,8% за 90 дней

Вашу рекламу в этом канале увидит до 470 человек

Заказать рекламу →

Динамика подписчиков

с 20 июля 2026 по 28 сентября 2026 · минимум 2 884 · максимум 3 050

Кто рекламировался за полгода

Рекламных размещений с маркировкой не найдено.

Публикации

Оригинал

📰 Как выбирать LLM для кода не по хайпу, а по деньгам В статье разбирают, почему цена за миллион токенов почти ничего не говорит о реальной стоимости кодовой модели. Важнее считать цену решённой задачи с учётом числа попыток, reasoning-токенов, агентских циклов и времени разработчика. ⛓️ Подробнее в статье tags: #статья ➡ Data Scientist | Чат

203 просмотров
Оригинал

Совет на ближайшие годы — идите в Data Science и ML Пока ИИ забирает работу у одних специалистов, другие строят на нём карьеру и зарабатывают всё больше. И вопрос уже не в том, изменит ли ИИ рынок, а в том, по какую сторону этих изменений окажетесь вы. DS/ML – один из самых прямых способов оказаться среди тех, кто на этом выигрывает А чтобы не тратить годы на хаотичное обучение – держите в подписках Data Portal .…

255 просмотров
Оригинал

🔖 Большая база по Python и Machine Learning с нуля Внутри: 🫡 Базовый синтаксис Python; 🫡 Примеры и практические задачи; 🫡 Анализ данных; 🫡 Материалы по машинному обучению; 🫡 Мини-проекты для практики. ⛓ Ссылка на GitHub tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат

268 просмотров
Оригинал

📰 Как ИИ-агенты учатся работать с временными рядами Автор разбирает TSci — систему из четырёх агентов, которые сами очищают данные, выбирают модели, строят ансамбль и формируют отчёт. Главная идея: выигрывает не одна «магическая» модель, а целый процесс вокруг данных — диагностика, валидация, подбор и ансамблирование. ⛓️ Читать статью tags: #статья ➡ Data Scientist | Чат

388 просмотров
Оригинал

🔖 Конвертируем PDF в Markdown на скорости до 100 страниц/сек Нашли бесплатный open-source инструмент, который работает на CPU и справляется с таблицами и сложной структурой документов. Полезно для подготовки данных под RAG и LLM-пайплайны. ⛓ Ссылка на GitHub tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат

390 просмотров
Оригинал

📰 Можно ли заменить SARIMAX на Chronos? Автор статьи проверил Chronos + AutoGluon-TimeSeries на реальной задаче прогнозирования складской нагрузки. В большинстве тестов Chronos оказался сильнее SARIMAX, особенно при работе с дополнительными признаками через регрессор. ⛓️ Читать статью tags: #статья ➡ Data Scientist | Чат

454 просмотров
Оригинал

🔖 Справочник по Python для Data Science и ML PY-DS-ML собрал практические материалы по 30 популярным Python-библиотекам для анализа данных и машинного обучения. Можно быстро найти нужную команду, синтаксис и пример использования без долгого поиска по документации. Есть поиск, разделение по уровню сложности, шпаргалки и чек-листы. tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат

499 просмотров
Оригинал

⚡️ Вайбкодинг теперь в Telegram! Популярное медиа о вайбкодинге, где авторы публикуют реально полезный контент. Внутри более 250 ГБ материалов, например: ➖ Скилл для человечного дизайна не как у всех ➖ Чек-лист по созданию контент-завода ➖ Техника сохранения контекста, чтобы ИИ не галлюцинировал ➖ Промпт для нового проекта: понимает весь контекст за раз ➖ Чек-лист для проведения стресс-тестов на проде ➖ Скилл…

454 просмотров
Оригинал

Почему так больно ➡ Data Scientist | #memes

471 просмотров
Оригинал

📰 Джентльменский набор LLM-инженера Нашли статью по экосистеме языковых моделей — не просто список библиотек, а связная карта инструментов и того, как они работают вместе. Полезно новичкам, чтобы понять роль каждого компонента, и опытным инженерам — чтобы систематизировать стек и подсмотреть новые возможности знакомых библиотек. ⛓️ Читать статью tags: #статья ➡ Data Scientist | Чат

493 просмотров

Похожие каналы