Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
Анализ данных (Data analysis)
Open in Telegram
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Анализ данных (Data analysis)
Channel Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 50 259 subscribers, ranking 2 650 in the Technologies & Applications category and 12 436 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 50 259 subscribers.
According to the latest data from 27 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 45 over the last 30 days and by 0 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 10.21%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.59% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 5 131 views. Within the first day, a publication typically gains 3 311 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 30.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as llm, контекст, openai, архитектура, deepseek.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Data science, наука о данных.
@haarrp - админ
РКН: clck.ru/3FmyAp”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 28 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
50 259
Subscribers
No data24 hours
-27 days
+4530 days
Posts Archive
Команда ЮMoney делает свой уютный, но хардовый митап про системную аналитику.
Темы докладов:
• Репозиторий архитектуры: 20 лет развития системы
• Documentation As Code, или "Легкий способ бросить вести документацию на wiki"
• Про сломанные грабли и разбитые лбы: проектирование в финтехе
Ждём всех 25 октября в 18:00 мск
Поделитесь с друзьями и обязательно зарегистрируйтесь: http://sber.me/?p=zwdtC
Сколько нужно ждать, чтобы получить действительно стоящий оффер? Ждать не придётся — всё происходит за один день: интервью, этап отбора, предложение о работе.
Если это One Day Offer от Сбера🏃
Команда по работе с данными Сбера в поиске Data Scientists. Заявите о себе на фаст-интервью и получите работу в крупнейшем банке страны, если вы:
• Data Scientist, Data Analyst или Data Engineer c опытом работы от 1 года (рассмотрят все кандидатуры — от уровня Junior до руководителей подразделений);
• готовы к решению масштабных задач на основе данных, аналитики, машинного обучения и искусственного интеллекта.
Чем предстоит заниматься? Создавать информационные продукты для принятия решений во всех подразделениях Сбера.
Когда: 22 октября.
Где: онлайн.
Узнайте больше и заполните заявку ✅
Есть такой тип статей, когда собирают много советов/триков/твиков/мудростей по обучению нейросетей и проверяют их влияние на метрики в различных задачах.
Одна из таких работ — это ResNet Bag Of Tricks. Статья выступает в роли такого бывалого коллеги сеньёра, который накидывает вам “А вот ты у батчнормов, которые в конце блока, гамму в ноль поставь, тогда у тебя сетка круто по началу сходиться начнёт”. В ней подробно описано как учить, что менять в +- современном мире (конечно у нас уже трансформеры, потом собрали ConvNeXt, но Bag Of Tricks всё ещё актуален). Статья удобна тем, что можно кусочками к себе в пайплайн тянуть всякие улучшения, и не пересобирать всё своё решение.
Ребята из канала DeepSchool делали подробный разбор статьи, где выписали каждый пункт с краткими пояснениями почему это улучшило перфоманс. Переходите по ссылке, чтобы изучить подробнее.
Также помимо разборов статей в их канале вы найдете короткие посты с теорией ML/DL, вопросы с собеседований и другие советы по обучению сетей. Подписывайтесь, чтобы развиваться в ML и DL вместе!
Есть такой тип статей, когда собирают много советов/триков/твиков/мудростей по обучению нейросетей и проверяют их влияние на метрики в различных задачах.
Одна из таких работ — это ResNet Bag Of Tricks. Статья выступает в роли такого бывалого коллеги сеньёра, который накидывает вам “А вот ты у батчнормов, которые в конце блока, гамму в ноль поставь, тогда у тебя сетка круто по началу сходиться начнёт”. В ней подробно описано как учить, что менять в +- современном мире (конечно у нас уже трансформеры, потом собрали ConvNeXt, но Bag Of Tricks всё ещё актуален). Статья удобна тем, что можно кусочками к себе в пайплайн тянуть всякие улучшения, и не пересобирать всё своё решение.
Ребята из канала DeepSchool делали подробный разбор статьи, где выписали каждый пункт с краткими пояснениями почему это улучшило перфоманс. Переходите по ссылке, чтобы изучить подробнее.
Также помимо разборов статей в их канале вы найдете короткие посты с теорией ML/DL, вопросы с собеседований и другие советы по обучению сетей. Подписывайтесь, чтобы развиваться в ML и DL вместе!
⚡️ 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/mATL/
💻 Recommend or not Recommend? Препарируем рекомендательные системы, 16 ноября в 18:00 — https://otus.pw/RruLg/
Время прохождения теста ограничено 20 минут
👉 Пройдете вступительный тест — сможете занять место в группе по спец.цене
https://otus.pw/izwG/
Стартует одно из самых крупных в стране соревнований по решению задач в области машинного обучения и AI — AI Journey Contest 2022. Призовой фонд составляет 5.500.000 рублей
💰Победители получат крупные денежные призы. В этом году соревнование проходит при поддержке Института искусственного интеллекта AIRI.
Познакомиться с DS Works, соревновательной платформой Cloud (самый быстрорастущий провайдер России и владелец двух суперкомпьютеров), можно будет на вебинаре 18 октября. Вы узнаете:
✅ Как получить доступ к ресурсам суперкомпьютера для обучения модели (46 место в топе самых мощных суперкомпьютеров мира);
✅ Как зарегистрироваться в DS Works и что обязательно стоит указать в своем профиле;
✅ Как принять участие в соревновании и загрузить свое решение;
✅ По каким критериям оцениваются решения (опыт предыдущих соревнований);
✅ Как выглядят публичная и приватная турнирные таблицы.
Бесплатный вебинар будет полезен всем, кто знаком с AI/ML и хочет попробовать свои силы в борьбе за призы.
Регистрируйтесь тут
Первое реалити по AI в русскоязычном мире💥
На ваших глазах команда новичков создает свой первый AI проект, проходя все этапы IT разработки. Получится ли у них?
Узнай сам, старт уже скоро.
Занять место
- 12 новичков, без опыта в AI разработке
- 10 дней на запуск проекта с нуля
- в реальном времени: 4 живых вебинара в ZOOM
18, 21, 24, 27 ОКТЯБРЯ в 19:00 Мск во всех зумах страны.
Присоединиться
О проекте: Искусственный интеллект для классификации типа поверхности по снимкам со спутника.
Чем круто смотреть реалити:
🔥Живое создание AI проекта на ваших глазах 💪
🔥Вы увидите, как создают нейронную сеть те, кто никогда этим не занимался. Смогут ли новички написать нейронку меньше, чем за 2 недели? 🤯
Часто системный аналитик работает в связке с архитектором. Чтобы совместная работа была эффективной, им нужно найти общий язык. 19 октября в 20:00 (мск) OTUS проведет открытый урок «Как аналитику подружиться с архитектором?».
💬Вместе с Анной Вязанкиной, руководителем отдела системного анализа в ВТБ, мы:
— разберемся, какие бывают архитекторы в IT, какие перед ними стоят задачи;
— рассмотрим типовые артефакты на выходе у IT-архитектора;
— разделим зоны ответственности: кто что делает и кто кому и чем может помочь.
🔥Это уникальная возможность познакомиться с продвинутым онлайн-курсом «Системный аналитик. Advanced» и преподавателем.
👉Для регистрации пройдите вступительный тест https://otus.pw/cMAX/
