Data Science / Дата саенс

Llama 3.2 From Scratch

This repository contains a from-scratch, educational PyTorch implementation of Llama 3.2 text models with minimal code dependencies. The implementation is optimized for readability and intended for learning and research purposes.

📌 Guide

@datascienceiot

Авито намерен вложить около 12 миллиардов рублей в развитие генеративного искусственного интеллекта (GenAI). Ожидается, что к 2028 году применение этих технологий принесет компании более 21 миллиарда рублей.

Особенное внимание уделяется разработке нового семейства генеративных моделей — текстовой A-Vibe и мультимодальной A-Vision. Эти модели, обученные на базе нейросети Qwen2.5 с 7 миллиардами параметров, адаптированы под нужды торговли и маркетинга.

Уже в 2024 году первые продукты с использованием GenAI принесли Авито свыше 670 миллионов рублей. В 2025 планируется запуск 20 новых сценариев: ожидается, на с их помощью компания заработает более 1 млрд рублей.

@datascienceiot

Large Language Model Course 😮

📌 Github

@datascienceiot

Хакатон от МТС: 5 треков и 1 500 000 рублей. Для тех, кто готов воплотить идею в прототип

Приглашаем на хакатон МТС True Tech Hack 2025. Протестируй свои идеи и разработай решение на базе одной из пяти ИТ-платформ МТС.
Призовой фонд соревнования — 1 500 000 рублей.

Участие могут принять системные аналитики, Data Scientists, Data Engineers, frontend и backend-разработчики, Android-разработчики, бизнес-аналитики, аналитики данных, MLOps-инженеры, DevOps-инженеры, Product-менеджеры, ИТ-архитекторы, UI/UX-дизайнеры.

На хакатоне ты сможешь:

— Выбрать свой трек и создать решение на базе ИТ-платформ МТС.
— Побороться за призовой фонд — 1 500 000 рублей.
— Расширить свои профессиональные связи через нетворкинг с участниками хакатона и экспертами МТС.
— Повысить шансы на прохождение стажировки в МТС.
— Узнать больше о продуктах и технологиях МТС от экспертов компании

Регистрация до 16 апреля.

Регистрируйся прямо сейчас: https://truetechhack.ru/

Introduction to Theoretical Computer Science

📚 Читать

@datascienceiot

Lecture Note on the Langevin Diffusion by Yuansi Chen

📚 Read

@datascienceiot

Получите диплом IT-факультета Вышки

Сложно ли учиться на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ? Как выбрать магистерскую программу? Какие карьерные возможности есть у студентов и выпускников? Можно ли учиться онлайн и не выпадать из привычного рабочего ритма?

На Дне Абитуриента ФКН обо всем расскажут академические руководители, студенты и партнеры факультета.

Вы сможете:
— Разобраться в особенностях поступления в 2025 году
— Узнать о карьере в компаниях партнерах ФКН
— Пообщаться со студентами ФКН
— Прочувствовать атмосферу факультета
— Узнать о преимуществах обучения оффлайн и онлайн

Успейте поступить в магистратуру в этом году! На факультете 16 магистратур, 5 из которых онлайн.

Если вы еще не определились, что именно хотите изучать в IT, приходите и разберетесь в множестве направлений.

Когда: 6 апреля с 10:00
Где: Покровский бульвар, 11 + онлайн

🔗 Зарегистрироваться

Реклама: НИУ ВШЭ ИНН 7714030726
Erid: 2SDnje4Rmk8

Статистическое обучение и последовательное прогнозирование Александра Рахлина и Картика Шридхарана

📚 Книга

@datascienceiot

Рекомендую посмотреть на новый хакатон МТС True Tech Hack 2025!

Участникам предстоит разработать решение на базе ИТ-платформ МТС. Помогать им в этом будут менторы.

Участвовать могут системные аналитики, Data Scientists, Data Engineers, frontend- и backend-разработчики, Android-разработчики, бизнес-аналитики, аналитики данных, MLOps-инженеры, DevOps-инженеры, Product-менеджеры, ИТ-архитекторы, UI/UX-дизайнеры.

За призовой фонд — 1 500 000 рублей — поборются команды от 2 до 5 человек. Можно сразу собрать команду или зарегистрироваться самому и найти единомышленников уже на платформе. Вместе участники будут решать одну из пяти задач — от создания AI-ассистента для незрячих и слабовидящих пользователей до автоматизации процессов сбора данных на основе инструментов DataOps Platform.

Регистрация на хакатон продлится до 16 апреля. Подать заявку можно здесь

@datascienceiot

Bias-Variance Trade-Off in Statistics at MIT OpenCourseWare

📚 Book

@datascienceiot