¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Data Science
Ir al canal en 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
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Data Science
El canal Data Science (@datascienceiot) es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 41 862 suscriptores, ocupando la posición 3 228 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 15 282 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 41 862 suscriptores.
Según los últimos datos del 22 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -61, y en las últimas 24 horas de -12, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.30%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.50% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 893 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 046 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 0.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como llm, агентов, api, октября, разработчиков.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“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...”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 23 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
41 862
Suscriptores
-1224 horas
-697 días
-6130 días
Archivo de publicaciones
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.
