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 41 825 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 41 825 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.
41 825
المشتركون
-1024 ساعات
-767 أيام
-9830 أيام
أرشيف المشاركات
41 825
Когда не знаете, что будет завтра — вкладывайте в себя. Поступите на онлайн-курс «Профессия Data Scientist». Курс предназначен для всех желающих освоить перспективную и высокооплачиваемую профессию за 13 месяцев. Пройдите тест и узнайте, готовы ли вы к обучению!
👉🏻ПРОЙТИ ТЕСТ ПО DATA SCIENCE: https://otus.pw/zPQZ/
📌Хотите протестировать учебный процесс заранее? Регистрируйтесь на бесплатное демо-занятие ЗАВТРА, 22.03 в 17:00 мск — «Как начать свой путь в профессии Data Science»: https://otus.pw/fd4I/
41 825
28 марта Newprolab запускает обновленный 10-й поток программы Data Engineer. Присоединяйтесь: https://clck.ru/dXm9r
Приглашаем аналитиков данных, дата-инженеров, бэкенд-разработчиков и менеджеров систематизировать свои знания и разобраться с практиками и инструментами дата-инжиниринга раз и навсегда.
7-недельная программа включает:
- 21 тематическое занятие в зуме
- 10+ инструментов по работе с данными: Kafka, HDFS, ClickHouse, ELK, Spark, Airflow, Apache Flink, Docker, Grafana, Kubernetes и др.
- 6 лаб для полноценного погружения и работы с облачным кластером (практические задачи, максимально приближенных к реальных задачам дата-инженеров)
- помощь координатора (по технической части) и ментора (опытного дата-инженера) во время всей программы
👥На программе преподают Андрей Титов (NVIDIA), Егор Матешук (ГПМ Дата), Игорь Мосягин (Klarna), Николай Марков (Aligned Research Group) и другие эксперты-практики в сфере работы с данными.
После нашей программы вы будете ориентироваться в карте инструментов и технологий и легко сможете понять, куда развиваться дальше в своей карьере и по праву сможете называть себя дата-инженером.
Участники, которые успешно пройдут программу, получат сертификат с подтверждением результатов.
По промокоду "DS_IOT_0322" вы можете получить скидку 15% до 25 марта.
41 825
Machine Learning & Data Science Blueprints for Finance From Building Trading Strategies to Robo-Advisors Using Python
📖 Book
@datascienceiot
41 825
Hello everyone. My name is Andrew and for several years I've been working on to make the learning path for ML
easier.
I wrote a manual on machine learning that
everyone understands - Machine Learning Simplified Book. The main purpose of my book is to build an intuitive
understanding of how algorithms work through basic examples. In order to understand the presented material,
it is enough to know basic mathematics and linear algebra.
After reading this book, you will know the basics of supervised learning, understand complex mathematical models, understand the entire pipeline of a typical ML project, and also be able to share your knowledge with colleagues from related industries and with technical
professionals.
And for those who find the theoretical part not enough - I supplemented the book with a repository on GitHub,
which has Python implementation of every method and algorithm that I describe in each chapter.
You can read the book absolutely free at the link below:
-> https://themlsbook.com
I’ve also started my Instagram page - feel free to subscribe! it’s mostly in Russian but I’ll be posting in English too.
-> https://instagram.com/5x12
41 825
Начните свой путь в Data Science! Присоединяйтесь к прямым трансляциям с 10 по 12 марта в 19:00 по московскому времени. В роли спикера выступит руководитель направления по исследованию данных в Сбере с семилетним опытом в программировании — Анастасия Борнева.
🔸Записывайтесь на бесплатный онлайн-интенсив по анализу данных: 👉 https://clc.to/Ivy7eg.
Чему вы научитесь:
📎 находить аномалии, выявлять ложные зависимости и выделять главные факторы в моделях данных;
📎 визуализировать и анализировать данные с помощью Python-библиотек;
📎 автоматизировать решение бизнес-задач с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения.
🎁 Все участники при регистрации получат чек-лист с информацией о том, чем занимается специалист по DS, где он может работать, какие знания и навыки ему нужны, а также где новичку найти первые проекты. Дошедшие до финала интенсива получат в подарок электронную книгу Пола Доэрти и Джеймса Уилсона «Человек + машина» издательства МИФ. А каждый, кто сдаст практическую работу, станет обладателем сертификата на 10 тысяч рублей на любой курс образовательной платформы Skillbox.
Присоединяйтесь к прямым эфирам 10–12 марта в 19:00 по московскому времени!
41 825
🔥 Быстрая проверка гипотез — это одна из главных стратегий, способных сделать стартап успешным. Она позволяет чаще получать обратную связь от инвесторов за счет возможности быстро разрабатывать простые прототипы сервисов, частично реализующих функционал проекта.
👉 Как быстро прототипировать сервисы, использующие глубокое обучение?
📌 В OTUS, 24 марта в 20:00 (мск), в рамках онлайн-курса «MLOps» состоится бесплатный вебинар для тех, кто занимается машинным обучением. На занятии с практикующем преподавателем мы рассмотрим полный цикл разработки прототипа ML-сервиса, начиная от обучения модели на собранном датасете, заканчивая развертыванием его в виде web-приложения.
✅ Чтобы зарегистрироваться на встречу, пройдите вступительный тест - https://otus.pw/4n3TT/
