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 50 258 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 50 258 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.
50 258
Subscribers
No data24 hours
-27 days
+4530 days
Posts Archive
Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learning, Data Science, Алгоритмы, Python. Так же часто публикуются крутые 🔥 вакансии.
👉 Вам сюда: @devsp
А любителям читать статьи в оригинале вот сюда:
👉 @ds_international
Добро пожаловать!
Курс «Английский для аналитиков» от Яндекс Практикума
Для специалистов, которые хотят изменить свою профессиональную жизнь и работать в международной команде. Обучение построено вокруг рабочих ситуаций и полезных для карьеры навыков:
• Самопрезентация. Рассказ о своей роли, задачах, сфере ответственности на поведенческом интервью и в неформальной беседе.
• Работа в команде. Стендапы, планирование спринтов, демонстрация навыков командной работы на собеседовании.
• Общение с заказчиками и исполнителями. Сбор требований у стейкхолдеров и постановка задач для разработчиков.
• Презентация результатов работы. Выступление на митапах, неформальное общение с коллегами из отрасли.
• Обсуждение решений по проекту. Генерация и аргументация идей, участие в мозговых штурмах.
• Рефлексия и самоанализ. Ретроспектива, ревью, ответы на сложные вопросы.
Запишитесь на бесплатную консультацию. Определим ваш уровень языка, расскажем про обучение и ответим на все вопросы
Знаете Python и имеете базу в аналитике данных? Поможем освоить машинное обучение и выйти на новый уровень.
На курсе Start ML за 7 месяцев объясним, как устроены алгоритмы машинного обучения, и научим применять их на практике. Опытные аналитики и ML-инженеры из Яндекса и Райффайзен расскажут, как обучать модели и нейронные сети, а также оценивать их влияние на ключевые бизнес-метрики с помощью статистики и A/B-тестов.
Благодаря курсу вы расширите свои компетенции аналитика и сможете применять продвинутые методы для решения ваших рабочих задач. В конце обучения вы создадите собственный ML-сервис — рекомендательную систему социальной сети, которая поможет закрепить все полученные знания.
Попробуйте бесплатную демоверсию на сайте, а также записывайтесь на ближайший поток курса до 9 декабря —
по промокоду DAML15 дарим скидку 10%.
Системный аналитик и бизнес-аналитик — современные IT-профессии, в которых умение слушать и понимать людей нужнее, чем техническое образование. Узнайте, чем они отличаются и что вам больше подходит.
→ Бесплатные вебинары Яндекс Практикума, 5 и 6 декабря в 19:00
5 декабря обсудим системных аналитиков.
Вести вебинар будут эксперты:
◾️ Маргарита Нижельская
Ex-head of system analyst в компании МегаФон.
◾️ Дмитрий Столяров
Ведущий инженер-аналитик в компании Диасофт.
Они на понятных примерах расскажут:
— чем занимаются системные аналитики,
— почему они сейчас нужны на рынке,
— в каких компаниях работают,
— кому подойдёт профессия,
— какие навыки нужны младшему системному аналитику.
6 декабря обсудим бизнес-аналитиков.
Вебинар проведут
◾️ Екатерина Якимова
Руководитель группы аналитиков в компании «Цифровая индустриальная платформа»
◾️ Артём Исакин
Руководитель трудоустройства направления анализа данных.
На примере вакансий и тестовых заданий она разберёт задачи бизнес-аналитиков и расскажет, в чём их отличие от системных аналитиков. А ещё — обсудим, сколько получают бизнес-аналитики, нужны ли они сейчас на рынке и какие навыки освоить для старта в профессии.
После вебинаров можно будет задать вопросы спикерам.
→ Зарегистрироваться на вебинар
🟢 Как работать с большими данными? Сделайте первые шаги в изучении Big Data!
📊 Приходите 6 декабря в 20:00 на открытый урок «Использование коннекторов для Spark» в OTUS. А после вебинара сможете продолжить обучение на онлайн-курсе «Spark Developer».
🚀 На занятии вы узнаете, какие коннекторы используются Spark из коробки, какие подключаются из библиотек, а какие и когда надо писать самому.
🔥 Кому будет полезен урок?
- IT-специалистам, которые хотят перейти в Big Data
- Начинающим дата-инженерам, желающим углубиться в профессию
- Тем, кто самостоятельно изучает технологии Big Data
🦾 Лектор: Вадим Опольский, Scala Big Data разработчик в Luxoft DXC Technology.
✅ Пройдите вступительный тест для регистрации на урок
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru
Роудмэп Re+Ops, программа исследования, план и лайфхаки исследования пользователей, шаг за шагом. Организация исследовательской работы в команде - курс с практикой и домашними заданиями по процессу клиентских исследований.
На курсе вы найдете ответы на вопросы:
💡Как быстро запустить исследование? Люди, время?
💡Как сформировать программу исследования? Что за чем?
💡У нас есть конкретная задача - как выбрать подходящий метод исследования?
💡Мы получили кучу инсайтов из интервью - что дальше?
💡Как проверять гипотезы быстро и дешево на регулярной основе?
Курс будет полезен:
📌продуктологам и продакт-менеджерам
📌стартап-командам и предпринимателям
📌дизайнерам и проектировщикам
📌маркетологам
🌎Получайте знания из любой точки мира: https://dtcenter.ru/education/online_intensives/research_ops
