现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
Data Science
前往频道在 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
显示更多📈 Telegram 频道 Data Science 的分析概览
频道 Data Science (@datascienceiot) 是活跃参与者。目前社区聚集了 41 862 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 3 228，并在 俄罗斯 地区排名第 15 282 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 41 862 名订阅者。
根据 22 六月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -61，过去 24 小时变化为 -12，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 9.30%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.50% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 3 893 次浏览，首日通常累积 1 046 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 0。
- 主题关注点： 内容集中在 llm, агентов, api, октября, разработчиков 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“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...”
凭借高频更新（最新数据采集于 23 六月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
41 862
订阅者
-1224 小时
-697 天
-6130 天
帖子存档
41 845
📌 OTUS объявляет ноябрь месяцем курсов по ML!
Готовы покорять новые вершины в сфере Machine Learning?
Лучшие эксперты Data Scince и Машинного Обучения готовы научить вас продвинутым ML-приемам на открытых уроках курсов «Machine Learning. Advanced» и «MLOps»:
Байесовский взгляд на машинное обучение, 31 октября
🧑💻 Максим Бекетов, Archeads Inc
https://otus.pw/fwsj/
DataFrame API: от Pandas к Dask, 3 ноября
🧑🎓 Павел Филонов, Ex-Data Science Manager в Kaspersky
https://otus.pw/OCGe/
Recommend or not Recommend? Препарируем рекомендательные системы, 16 ноября
👩🏻🎓 Мария Тихонова, AGI NLP в SberDevices
https://otus.pw/xEgH/
DataFrame API: от Dask к PySpark, 16 ноября
🧑💻 Павел Филонов, Ex-Data Science Manager в Kaspersky
https://otus.pw/flL0/
Уроки будут полезны IT-специалистам, практикующим машинное обучение. Чтобы посетить мероприятия, проходите вступительные тесты и регистрируйтесь по ссылкам🔥
41 845
🔴 Как работать с ГЕО-данными в DWH?
📌 Расскажем на открытом уроке 26 октября в 20:00. Занятие проведет Артемий Козырь, Analytics Engineer с 7+ лет опыта работы с данными.
💣 Мы рассмотрим темы:
✔️ Привязка событий к зонам на карте города;
✔️ Агрегирование и аналитика данных с помощью H3 (гексагоны);
✔️ Оптимизация расчетов и производительности, кэширование.
💻 Также на вебинаре подробнее познакомимся с программой онлайн-курса “Data Engineer”.
🔥 Проходите вступительный тест и записывайтесь на урок
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru
41 845
Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python
📓 Book
@datascienceiot
41 845
3 канала, которые сделают из новичка опытного прогера и устроят на работу
Первый делом подписывайся на IT подкасты: сборник лучших подкастов от преподавателей, топов рынка с разборами задач, советами по изучению и рекомендации для новичков.
Затем начинай изучать книги в Книжном хранилище — самая большая база, более 2000 русскоязычных книг по PHP, Java, DB, Python, C, C++ ,C#, фронтенду и алгоритмам.
И напоследок заходи в IT Jobs — ежедневные вакансии для новичков и мидлов, а также подборки советов по трудоустройству от ведущих IT-компаний.
41 845
Машинное обучение. Паттерны проектирования.
Подготовка данных, создание моделей, внедрение в производство
📓 Book
@datascienceiot
41 845
👆Python – один из самых простых и популярных языков программирования.
👉Мы можем помочь тебе усовершенствовать свои навыки и пополнить знания в Python.
❗️Канал @py_quiz предлагает тебе задачи и вопросы с ответами из реальных собеседований, квизы и всю необходимую литературу.
❗️Изучайте Python и прокачивайте свой hard skill вместе с профессионалами. Присоединитесь к Python Community RU - СНГ сообщество Python-разработчиков.
41 845
⚡️ Старт набора на продвинутый онлайн-курс «Machine Learning Advanced»
Редкая возможность для тех, кто занимается машинным обучением!
Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на углубленном курсе - «Machine Learning. Advanced» от OTUS и его партнера — Сбера.
📌 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА:
Вы освоите продвинутые приемы машинного обучения, которые позволят вам уверенно себя чувствовать на ведущих Middle/ Senior позициях и справляться даже с нестандартными задачами.
Открытые уроки курса:
💻 Байесовский взгляд на машинное обучение, 31 октября в 20:00 — https://otus.pw/cALd/
💻 Recommend or not Recommend? Препарируем рекомендательные системы, 16 ноября в 18:00 — https://otus.pw/uYcu/
Время прохождения теста ограничено 20 минут
👉 Пройдете вступительный тест — сможете занять место в группе по спец.цене
https://otus.pw/4lpZ/
41 845
🔥 Хардкорный тест для дата инженеров 🔥
🚀 Ответьте на 20 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на курсе - «Data Engineer»
💻 В новом потоке вас ждет актуализированная программа, живые вебинары с опытными экспертами и еще больше практики! В программе рассмотрим все процессы обработки данных — от загрузки из внешних источников до подготовки финальных витрин.
️️🦾 После обучения вы сможете самостоятельно справляться даже со сложными задачами в сфере работы с данными. Освоите работу с Architecture, Data Lake, DWH, MLOps с практикой в Yandex Cloud.
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ https://otus.pw/xZt6/
💣 Пройдете тест, получите демо-ролик о занятиях на курсе и Welcome-скидку.
🔴 Также вам откроется доступ к 2 открытым урокам курса:
✅ Работа с ГЕО-данными в DWH: координаты, зоны, агрегация
✅ Выгрузка данных из внешних систем
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru
41 845
Кто такой T-shaped специалист по Data Science и зачем им становиться?
T-shaped специалист — это сотрудник cо скиллами в виде буквы Т»:
◾️ c глубокими знаниями в экспертном направлении (|);
◾️ c базовыми знаниями в нескольких смежных областях (—).
Универсальному специалисту проще работать. Он разбирается в процессах разных департаментов, говорит с коллегами на одном языке и может перейти на смежную должность. Таких экспертов хантят с большим рвением: они глубже погружены в работу и могут подхватить задачи другого сотрудника.
Первый шаг, чтобы стать T-shaped в DS — научиться работать с данными на ранних этапах.
На практике это означает:
— собирать сырые данные,
— проектировать архитектуру баз данных,
— строить пайплайны для перемещения,
— очищать данные для анализа и так далее.
Всё это — харды инженера данных, которые можно освоить на курсе Яндекс Практикума. Начините растить поперечную перекладину: попробуйте спроектировать первую витрину данных бесплатно.
