tgindex

Data Fusion

описание

Официальный канал проекта Data Fusion и comDS — Data Science-сообщества ВТБ 💙

← к каналу@Data_fusion
5 360
подписчиков
Охват к подписчикам
16,0%
ERR
Реакции к просмотрам
0,42%
89 на 30 постов
Пересылки к просмотрам
1,75%
369
Постов в день
2,3
всего 37

Где отзываются чаще

доля реакций к просмотрам
  • 12 авг.топ-5 статей с ICML по нашему мнению На Урбан ML один из самых популярных докладов был ICML Insights 2026, где Тимур Лиджиев (ML-инженер ВТБ) рассказывал про статьи, которые ему больше всего понравились на ICML 2026 в Сеуле. Читайте в карточках о чем были публикации и переходите по ссылкам, чтобы узнать подробнее: 1⃣To Grok Grokking: Provable Grokking in Ridge Regression 2⃣How much do language models memorize? 3⃣What Intermediate Layers Know 4⃣Transformers Linearly Represent World Models 5⃣The Flexibility Trap3,40%
  • 5 авг.Чем запомнился Урбан ML 2 августа в ЗИЛ LOFT собралось 547 ML-специалистов. Успели всё: 🔵послушать выступления по RecSys, LLM, антифроду, NLP и другим темам; 🔵пообщаться с экспертами по Data Science, обменяться опытом; 🔵активно провести время за пределами: сразиться в шахматном турнире с ИИ, зарубиться за теннисным столом и забросить трехочковый в баскетбольное кольцо. В общем, получилось жарко во всех смыслах (на улице было +30). ⚡Лучшие моменты — в фотоальбоме, а презентации спикеров — на диске. Спасибо, что были с нами. До встречи на следующих мероприятиях!2,75%
  • 7 авг.📌Подборка курсов по работе с данными — ч.1 Август как на вечер воскресенья — вроде еще наслаждаешься летом, но уже планируешь, как провести неделю осень. Если давно хотел прокачать харды, самое время составить свой образовательный трек! Топ курсов от Василия Сизова, DS Team Lead и лидера кластера «CRM и клиентский опыт»: 🔵Классический ML Логистическая регрессия, бустинги, валидация, отбор признаков, интерпретация метрик. • Основы машинного обучения • Продвинутые методы машинного обучения 🔵RecSys Базовые алгоритмы рекомендаций и современные архитектуры (BERT4Rec, SASRec, Caser) • MTC. Your First RecSys • Your Second RecSys 🔵Uplift-моделирование Оценка эффекта воздействия и основные мета-модели • Курс по uplift моделированию 🔵NLP TF-IDF, эмбеддинги, BERT, NER, анализ тональности и современные NLP-модели • Анализ текстовых данных • NLP Course от Яндекса • Deep Learning School (2 семестр) 🔵LLM Prompting, fine-tuning, инференс, квантизация и ускорение моделей • Large Language Models • Hugging Face LLM Course • Prompting — 1, 2, 3 • Ускорение нейросетей 🔵CV Работа с изображениями + OCR • Deep Learning School (1 семестр) 🔵Speech Processing Обработка и анализ аудио • Speech Processing Course Сохраняй подборку себе и делись с коллегами!2,33%
  • 13 авг.📌Подборка курсов по работе с данными — ч.2 Пришло время 2-ой части (первая тут) рекомендуемых курсов от Василия Сизова, DS Team Lead и лидера кластера «CRM и клиентский опыт»: 🔵Статистика и A/B-тестирование Статистика, доверительные интервалы, бутстрап, эксперименты и методы повышения чувствительности • Сбор и анализ данных в Python • Математическая статистика и A/B-тестирование • Статистические методы анализа данных • Симулятор A/B-тестов • Теория и практика онлайн-экспериментов 🔵Python От базового синтаксиса до ООП, паттернов проектирования и инженерных практик • Объектно-ориентированное программирование (ООП) на Python • Рефакторинг и паттерны 🔵Алгоритмы и структуры данных То, что обычно спрашивают на собеседованиях :) • Алгоритмы и структуры данных 🔵Работа с фреймворками (FastAPI/Flask/Django), асинхронность Обертка модели в API, понимание RESTApi • Python-разработчик • Асинхронный Python • Многопоточный Python • Телеграм-боты на Python и AIOgram. Введение в профессию • Телеграм-боты на Python: продвинутый уровень Сохраняй подборку себе и делись с коллегами!2,13%
  • 15:00💡Что почитать, если работаешь с разработкой ПО? Пополняем ваш to-read-list рекомендациями от Алексея Пустынникова, тимлида GeoML-команды ВТБ. 📌 Сохраняй подборку, чтобы не потерять Какими книжками пополнил бы список? Пиши в комментариях!1,82%
  • 15:00без подписи0,00%
  • 15:00без подписи0,00%
  • 15:00без подписи0,00%
  • 15:00без подписи0,00%
  • 15:00без подписи0,00%
  • 15:00без подписи0,00%
  • 15:00без подписи0,00%