Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение: проверка на накрутку и качество аудитории

Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

@dsproglib

Образование Технологии Искусственный интеллект

Все самое полезное для дата сайентиста в одном канале. Учиться у нас: clc.to/6qVHgg По рекламе: @tproger_sales_bot Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67a5b03124c8ba6dcaa121c9

Проверить канал на накрутку

Подписчики18 335

Просмотры на пост1 739

Дата проверки128 дней назад

Статистика обновлена6 дней назад

О канале

Канал для специалистов в области данных, публикующий полезные материалы, курсы и карьерные возможности в Data Science и Machine Learning.

Последние посты — смотреть канал онлайн

Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение12 дней назад745 просмотров

ИИ-агент отвечает настолько точно, насколько готовы ваши данные. Как понять, что они готовы? Разберёмся 23 октября в Москве на Fine Day 2026, офлайн-конференции о переходе от self-service BI к AI-native аналитике. 💡 В программе: • дискуссия с руководителями аналитики ПИК, ДИКСИ, СИБУР и АвтоВАЗ: что нужно данным и командам для работы с ИИ • миграция с Qlik и Power BI на FineBI, в том числе с помо…

Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение12 дней назад772 просмотров

В субботу, 17 октября, Москва станет точкой притяжения для всех специалистов в области RecSys 🔥 Конференция AI Driver & RecSys — главное событие года для тех, кто создаёт, исследует и развивает рекомендательные системы. 🔝 Весь день ведущие эксперты индустрии из крупнейших IT-компаний проведут на площадке Сбера, чтобы обсудить: — главные тренды и вызовы RecSys — реальные кейсы и новейшие исследова…

Показать ещё посты

Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение20 дней назад1 380 просмотров

🛡️ OpenAI предлагает safety cases для обучения frontier-моделей OpenAI описала подход, при котором перед запуском крупных reinforcement learning-тренировок должна появляться структурированная документация по безопасности — с аргументами, доказательствами и остаточными рисками. В подходе выделяют три уровня: 🟢 технические меры — alignment, sandboxing и мониторинг; 🟢 операционные правила — независи…

Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение21 день назад1 460 просмотров

🤖 Google на 5 месяцев пустил AI-агента в реальные команды Агент читал рабочие чаты и документы, заводил баги, писал коллегам и сам инициировал действия. Но главный эксперимент оказался не про продуктивность. Люди начали ограничивать его доступ, создавать чаты без агента и отдельно договариваться о том, что ему можно делать. 🔗 Исследование 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸 Библиотека дата-…

Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение22 дня назад1 240 просмотров

🧠 Как создать единый технологический контур для распределения ML-нагрузок Гибридная инфраструктура позволяет экономически выгодно распределять разные этапы ИИ- и ML-пайплайна по различным средам. Для реализации полноценного гибрида Yandex Cloud имеет все необходимые инструменты. 🔹 Безопасная связность. Cloud Interconnect объединяет локальную инфраструктуру и облако по приватному соединению. VPC P…

Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение22 дня назад1 150 просмотров

🧠 Что выведет код? ❤️ [1, 2, 99, 4] 🔥 [1, 2, 3, 4] 👍 [99, 2, 3, 4] 👾 Error 👇 Правильный ответ (нажми, чтобы прочитать): 🔥 [1, 2, 3, 4] x[x > 2] использует булеву индексацию NumPy и создаёт отдельный массив. Поэтому изменение y не затрагивает исходный x. ⚠️ В NumPy важно понимать, когда вы работаете с view, а когда получаете copy. Обычный срез и булева индексация ведут себя по-разному. 📍 Навигация…

Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение23 дня назад1 210 просмотров

🤡🤡 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸 Библиотека дата-сайентиста

Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение24 дня назад1 340 просмотров

🧹 Пора почистить промпты для Claude Code Для этого есть команда: /claude-api-prompt-audit Она проверяет CLAUDE.md, AGENTS.md, skills и промпты на старые инструкции вроде MUST/ALWAYS, лишнего think step by step, громоздких шаблонов и устаревших few-shot. Если конфиги собирались годами, такой аудит может убрать лишние токены, tool calls и противоречивые правила. 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Соб…

Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение25 дней назад1 570 просмотров

🧠 OpenAI выпустила MentalHealthBench — открытый бенчмарк для ИИ Он оценивает не только способность модели избегать вредных ответов, но и то, как она ведёт сам диалог: уточняет ли контекст, учитывает ли ситуацию пользователя, сохраняет ли его свободу выбора и предлагает ли подходящие действия. 🔴 Над созданием набора работали 80+ психологов и психиатров из 22 стран. В нём есть сценарии от повседнев…

Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение26 дней назад1 630 просмотров

🗂 Большой сборник по Data Science и Machine Learning: 150+ практических тем — от основ до готовых проектов. Отдельный блок посвящён MCP: архитектура, tools, resources и prompts, а затем — реальные проекты: 🟡 локальный MCP-клиент; 🟡 Agentic RAG; 🟡 финансовый аналитик; 🟡 voice agent; 🟡 Deep Researcher; 🟡 RAG по документам и видео; 🟡 генератор синтетических данных; 🟡 shared memory для Claude Desktop…

Динамика канала

Сколько подписчиков у канала Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

У телеграмм-канала Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение сейчас 18 335 подписчиков.

Просмотры постов канала Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

В среднем посты телеграм-канала Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение набирают 1 739 просмотров.

Динамика подписчиков канала по дням

Частые вопросы о канале Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

Сколько подписчиков у Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение?

Сколько просмотров набирают посты Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение?

Стоит ли покупать рекламу в Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение?

Перед закупкой рекламы проверьте качество аудитории: TGScore оценивает риск накрутки, реальный охват и качество подписчиков канала Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение. Полный отчёт можно получить в боте.

Как проверить Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение на накрутку?

Отправьте @dsproglib боту TGScore — он соберёт открытые данные Telegram и покажет риск накрутки, подлинность просмотров и качество аудитории канала.

Сравнить с похожими

Проверка на накрутку

Перед закупкой рекламы проверьте качество аудитории канала

TGScore проверяет риск накрутки, реальный охват и качество подписчиков перед закупкой рекламы.

Получить полный отчёт в боте — первая проверка бесплатно

Бейдж для сайта

Разместите бейдж TGScore на своём сайте — он ведёт на эту страницу и показывает дату последней проверки канала.

Скопируйте код и вставьте его в HTML вашего сайта:

<a href="https://tgscore.ru/score/dsproglib"><img src="https://tgscore.ru/badge/dsproglib.svg" alt="Проверено TGScore — @dsproglib" height="44"></a>