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 41 865 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 231 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 15 290 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 41 865 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 21 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -33، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -6، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 9.09%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.50% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 3 806 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 046 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 22 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
41 865
المشتركون
-624 ساعات
-537 أيام
-3330 أيام
أرشيف المشاركات
41 865
Да я такой же бы разместил)
Сегодня хочу порекомендовать вам канал Datalytics, посвященный анализу данных с помощью Python. Автор канала Алексей Макаров регулярно выкладывает полезные материалы по практическом применению Python для анализа данных и автоматизации рутины. В канале можно найти ссылки на статьи про подготовку и предобработку данных с помощью pandas, про визуализацию данных, использование пакетов для статистики, парсинга веб-сайтов, автоматизации собственных задач и многое другое. У канала также есть чат, в котором можно найти советчиков и единомышленников в сфере анализа данных.
41 865
🆕 Yandex Cloud добавила новый режим работы в Yandex DataSphere — Dedicated
Yandex DataSphere — это сервис для полного цикла машинного обучения, в котором есть все необходимые инструменты для разработки и интеграции с другими облачными сервисами.
Что открывает выделенный режим Dedicated:
— возможность зарезервировать виртуальную машину в облаке под свой проект и работать с ней сколько нужно;
— ускорение работы моделей машинного обучения для задач по анализу данных.
Что ещё изменилось в Yandex DataSphere:
— режим Serverless остаётся, вы также можете его выбрать и оплачивать вычислительные мощности только во время реального обучения;
— появилась новая версия Jupyter Notebook, это популярный редактор кода для ML-разработки. Обновили интерфейс и добавили предустановленные расширения.
Все подробности можете узнать по ссылке, а обсудить в сообществе разработчиков и аналитиков Yandex DataSphere➡️
41 865
❗️Как пройти техническое собеседование на ML-специалиста?
⚠️ Узнайте на примере mock-интервью с преподавателями курса «MLOps» в OTUS!
На открытом уроке вы сможете наблюдать один из этапов собеседования при найме ML-специалистов — ML System Design секцию.
👉 Для удачного прохождения этого этапа не достаточно только знания алгоритмов машинного обучения. Также проверяются навыки проектирования ML систем, которые могут успешно работать в промышленной среде.
Больше инструментов MLOps ждет вас на курсе. Обратите внимание: возможные способы оплаты обучения.
👉 Готовьте вопросы и записывайтесь на вебинар!
https://otus.pw/utoo/
Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru
41 865
Будущим аналитикам данных и специалистам по DS важно дружить с математикой. Если вы чувствуете, что нужно освежить знания и восполнить пробелы — пройдите курс от Яндекс Практикума.
Он подойдёт тем, кто учится анализу данных или проходит собеседования. Поможем подготовиться ко всем каверзным вопросам и претендовать на оффер в компании, где ценят знания математики.
Курс сделан для людей: не фундаментальный вузовский учебник, но и не научпоп.
◼️ Объясняем сложное простым языком, с примерами и иллюстрациями.
◼️ Вписываем практические задачи в бизнес-кейсы.
◼️ Объясняем, как абстрактные формулы связаны с анализом данных.
◼️ Разбираем типовые задачи из собеседований.
Вы не останетесь один на один с тервером, матаном и линалом. Опытные преподаватели математики всегда на связи в чате, чтобы объяснить непонятное.
Пройдите первый бесплатный урок и начните учиться.
41 865
Kafka The Definitive Guide Real-Time Data and Stream Processing at Scale
📓 book
@datascienceiot
41 865
Хотите усовершенствовать навыки работы с аналитическими СУБД? 🚀
11 мая 20:00 пройдет открытый урок «Визуализация данных на основе Clickhouse и Apache Superset». Вебинар приурочен к старту онлайн-курса «Data Warehouse Analyst» в OTUS.
Для участия пройдите вступительный тест 👉 https://otus.pw/CPE1/
Вы узнаете:
✅ Как подготовить БД Clickhouse для загрузки данных и их эффективного использования
✅ Основные принципы работы популярного BI-инструмента Apache Superset
✅ Как связать все воедино, начиная от хранилища и метода загрузки данных, заканчивая графиками
В результате урока вы получите понимание об одном из способов построения хранилища, направленного на визуализацию информации,
познакомитесь с современными инструментами формирования отчетности, примените полученные знания на практике.
👨🎓 Занятие проведет Алексей Железной, Data Engineer в Wildberries и преподаватель OTUS. Продолжить обучение вы сможете на курсе, его можно оплатить разными способами.
Для участия пройдите вступительный тест 👉 https://otus.pw/CPE1/
41 865
ANALYTICS, DATA SCIENCE, & ARTIFICIAL INTELLIGENCE SYSTEMS FOR DECISION SUPPORT
📚 book
@datascienceiot
41 865
Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learning, Data Science, Алгоритмы. Так же часто публикуются крутые 🔥 вакансии.
👉 Вам сюда: @devsp
А любителям читать статьи в оригинале вот сюда:
👉 @ds_international
Добро пожаловать!
41 865
Mastering Data Mining with Python – Find patterns hidden in your data
📚 book
@datascienceiot
