متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Data Science
الذهاب إلى القناة على Telegram
DS По всем вопросам- @haarrp @ai_machinelearning_big_data - machine learning @pythonl - Python @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ArtificialIntelligencedl - AI @pythonlbooks-📚 @programming_books_it -📚 Реестр РКН: https://clck.ru/3Fk3zS
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Data Science
تُعد قناة Data Science (@datascienceiot) لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 41 827 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 219 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 15 286 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 41 827 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 24 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -98، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -10، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 9.49%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.48% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 3 968 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 039 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 0.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل llm, агентов, api, октября, разработчиков.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“DS
По всем вопросам- @haarrp
@ai_machinelearning_big_data - machine learning
@pythonl - Python
@itchannels_telegram - 🔥 best it channels
@ArtificialIntelligencedl - AI
@pythonlbooks-📚
@programming_books_it -📚
Реестр РКН: https://clck.ru/3...”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 25 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
41 827
المشتركون
-1024 ساعات
-767 أيام
-9830 أيام
أرشيف المشاركات
41 824
Modelling and Machine Learning Methods for Bioinformatics and Data Science Applications
book
@datascienceiot
41 824
Data Structures and Algorithms for Data-Parallel
Computing in a Managed Runtime
book
@datascienceiot
@datascienceiot
41 824
🔥Подпишись на канал @Selectel, там мы каждую неделю:
— Рассказываем о продуктах и языках программирования
— Публикуем обзоры и тесты нового «железа»
— Делимся лайфхаками, новостями и рабочими инструментами
🚀 Переходи, чтобы получать контент одним из первых!
→ https://t.me/Selectel/2642
41 824
An Introduction to the Science of Statistics
https://www.math.arizona.edu/~jwatkins/statbook.pdf
@datascienceiot
41 824
Начни карьеру в IT вместе с экспертом Газпромбанка!
9 июня в 18:00 (по МСК) Ян Ашенкампф, руководитель разработки департамента ИТ инвестиционного бизнеса Газпромбанка, на личном опыте расскажет:
• как найти первого идеального работодателя,
• как пройти собеседование джуну,
• как достойно выходить из сложных ситуаций на работе,
• как успешно пережить первые 100 дней.
Лекция пройдет в Zoom (только live) – нужна регистрация: https://vk.cc/cd3e5e
41 824
Repost from Data Science Jobs
Вакансия: Machine learning engineer
📍в классном офисе в Москве/гибрид;
📍250-350К руб., белая ЗП или ИП;
📍большой датасет, интересные задачи, возможность влиять на продукт.
✅Что нужно делать:
• Разработка моделей машинного обучения, в частности, предиктивных моделей (например, прогнозирование оттока клиентов) и рекомендательной системы;
• Самостоятельная постановка гипотез, анализ данных и дизайн фич, проведение и оценка экспериментов;
• Участие в продукционализации ML моделей вместе с нашими cloud инженерами и data инженерами.
✅ Требования
• Знание алгоритмов машинного обучения и статистического анализа;
• Опыт программирования на Python и знание основных библиотек для работы с данными и ML моделями; знание хотя бы одного из фреймворков для deep learning;
• Знание SQL и опыт работы с большими данными;
• Понимание жизненного цикла и опыт продукционализации ML моделей.
✅ Опционально (плюс):
• Опыт участия в соревнованиях по машинному обучению (Kaggle и др);
• Понимание принципов распределенной обработки данных, опыт работы с Spark’ом и Spark MLlib;
• Знание инструментов и методов MLOps.
📩Интересна вакансия? Присылай свое резюме в tg @fedosovaAS 🙂
Кроме аналитика нам нужны разработчики и data scientist - если это ты - пиши:)
41 824
спринт 01.06 @datascienceiot spark
🚀"Spark Developer" - это хардкорный онлайн-курс по самым мощным инструментам обработки больших данных.
📌Справитесь ли вы с уровнем курса? Покажет вступительный тест.
Пройдите тестирование, чтобы:
● оценить свои навыки
● зарегистрироваться на бесплатные демо-занятия курса
● занять место по специальной цене
● получить доступ в закрытое сообщество дата-инженеров
👉🏻ПРОЙТИ ТЕСТ: https://otus.pw/t08E/
41 824
🔥 Хардкорный тест по Machine Learning
🚀 Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на углубленном курсе - «Machine Learning Professional» от OTUS и его партнера — Сбера.
🔶 ПОСЛЕДНИЙ ДЕНЬ
Успейте на онлайн-курс «Machine Learning Professional» и уже через 5 месяцев вы получите сильное портфолио, которое позволит вам претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist.
Время прохождения теста ограниченно 20 минут
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ
https://otus.pw/8ccD/
41 824
Продуктовый аналитик | Product Analyst в стартап 🚀
🔹 Офис в Москве на Трехгорке
🔹 До 230к на руки (белая ЗП) или оформление как ИП
🔹 Интересные задачи, много свободы для реализации потенциала
Привет! Мы делаем сервис folovers.online — платформу для монетизации контента через подписки и донаты. Сейчас мы находимся в подготовке к релизу MVP и ищем продуктового аналитика.
🟢 Что нужно делать:
— Описывать требования к сбору, агрегации, визуализации данных
— Создавать витрины с отчетами, обеспечивать их обновляемость, валидность
— Анализировать поведение пользователей на разных сценариях
— Сегментировать пользовательскую базу
— Анализировать данные биллинга и данные о просмотре контента
🟢 Что мы ждем от кандидата:
— Опыт работы с БД (Mysql, Postgres), тег-менеджерами и сервисами аналитики (Matomo, Google Analytics, Firebase и пр.)
— Умение писать сложные SQL-запросы
— Навыки обработки больших массивов сырых данных удобным способом (R, Python или что-то другое)
— Умение создать из отчета инструмент для принятия решений, а не просто красивую презентацию
— Понимание метрик разных уровней (MRR, ARR, LTV, Churn Rate и других)
Эта позиция предполагает полную вовлеченность в проект и перспективу быстрого роста ✈️ Мы ищем человека, который умеет ставить себе задачи и выполнять их руками, а в будущем готов создать вокруг себя команду, которую будет лидировать.
🟢 Присылайте резюме и сопроводительное письмо на почту jobs@folovers.online
— — —
Все вакансии в Folovers: http://flvrs.ru/jobs
41 824
🟣 Хотите узнать, как научить компьютер понимать текст?
На открытом уроке соберите свою NLP-модель, способную распознавать эмоциональную окраску текста.
⏰ 25 мая в 18:00
Урок пройдет в рамках онлайн-курса «Machine Learning. Professional», разработанного совместно со Сбером.
🔥 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА
Сильное портфолио, которое позволит вам претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist.
👉 ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ
https://otus.pw/hYaV/
