¡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 41 885 suscriptores, ocupando la posición 3 241 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 15 299 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 41 885 suscriptores.
Según los últimos datos del 18 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -32, 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 8.85%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.90% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 709 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 213 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 19 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.
41 885
Suscriptores
-1224 horas
-157 días
-3230 días
Archivo de publicaciones
41 885
Теория и практика: A/B-тестирование для успешной аналитики ⭐
Бесплатный вебинар 6 ноября в 19:00 мск
Аналитик данных помогает бизнесу не ошибаться при принятии важных решений. А А/В-тесты - один из must-have инструментов, которые в этом помогают.
Если вы хотите разобраться в основах проведения экспериментов и научиться правильно проводить А/В-тесты, ждём вас на бесплатном вебинаре.
На реальных кейсах узнаем:
— Что такое A/B-тестирование
— Как выбрать гипотезу для тестирования
— Как определить метрики успешности
— Когда тест можно считать завершенным
и др.
🚶 Переходите и регистрируйтесь на бесплатный вебинар.
41 885
Как ускорить обучение нейросетей и обработку данных?
С помощью мощных видеокарт GPU: RTX 2080Ti и RTX 4090. Они подойдут для решения сложных графических задач, обучения нейросетей и выполнения сложных вычислений в области ИИ
Арендовать и потестить эти видеокарты можно в Selectel — одном из ведущих российских провайдеров ИТ-инфраструктуры.
Что вы сможете при аренде облачного сервера с GPU в Selectel:
● Получить ресурсы для обучения ML-моделей
● Платить только за время использования — почасовая ставка от 29 рублей
● Использовать лучшее железо — к вашим услугам процессоры с частотами 2,4-2,6 Ггц
● Масштабироваться без проблем — мгновенный переезд на более мощную видеокарту
● Выбирать из широкого ассортимента GPU-карт — доступно 9 моделей под самые разные задачи
● Чувствовать себя спокойно — предоставляем бесплатную защиту от DDoS-атак.
Арендовать серверы с почасовой оплатой
41 885
THINKING LLMS: GENERAL INSTRUCTION FOLLOWING WITH THOUGHT GENERATION
📚 Reed
@datascienceiot
41 885
Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней.
Ближайшее мероприятие:
• 9-11 ноября — для продуктовых и аналитиков данных, офер за 3 дня в команды Финтеха и Яндекс Практикума.
Зарегистрироваться
41 885
🎃 Приглашаем на вебинар перед Хэллоуином: «Нужна ли математика на собеседованиях?» 🧙♀️
Темные тучи сгущаются, и в воздухе витает мистическая атмосфера... Готовы ли вы окунуться в мир загадочной математики и раскрыть тайны успешного собеседования? Тогда ждем вас 28 октября в 20:00! 🕸
https://proglib.io/w/6a50d166
Что вас ждет в эту зловещую ночь:
💀 Ошибаться не страшно: узнаем, как неудачные проекты и опыт «в стол» превращают джуниоров в сеньоров. Расскажем истории о том, как ошибки закаляют и помогают достигать вершин мастерства.
🧛 Собеседования без подготовки? Обсудим, возможно ли пройти через испытания рекрутеров без специальной подготовки или это путь в лабиринт с привидениями.
🧙 Теория и практика — зелье успеха:
• Выбор метрики оценки модели: какую метрику показать бизнесу, чтобы не столкнуться с гневом нечисти? Разберемся в разнице между MAPE и WAPE и когда какую применять.
• Трансформация распределений: как превратить логнормальное распределение в нормальное без волшебной палочки? Поговорим о том, зачем это нужно и как обойтись изменением функции потерь вместо магических превращений.
🦇 Бонус для смельчаков: раскроем секреты тестирования в маркетинге, которые помогут не заблудиться в темном лесу конкурентного рынка.
Не упустите шанс провести вечер в компании единомышленников, погрузиться в атмосферу Хэллоуина и получить ценные знания!
🕯 Записывайтесь на вебинар и готовьтесь к мистическим открытиям! https://proglib.io/w/6a50d166
41 885
41 885
Тренажёр-практикум Python и SQL
(от NumPy и OpenCV до PostgreSQL) в аналитике данных и ML
Откройте карьерные возможности в машинном обучении и аналитике данных
- Научитесь проводить анализ больших объёмов данных.
- Создавайте интерактивные и 3D-визуализации для представления данных.
- Освойте работу с SQL-базами для хранения, модификации и извлечения данных.
- Оптимизируйте запросы и управляйте структурой данных.
Для кого будет полезен этот тренажёр?
Аналитикам данных, бизнес-аналитикам и продуктовым специалистам:
Новичкам и продолжающим в области анализа и визуализации данных, которые хотят освоить инструменты для анализа и машинного обучения на практике.
Тем, кто уже знаком с Python и стремится развиваться в аналитике данных и ML:
Разработчикам и специалистам по данным, стремящимся углубить навыки обработки данных и визуализации.
Инженерам данных и всем заинтересованным:
Тем, кто сталкивается с трудностями при предобработке данных для моделей машинного обучения и хочет выстроить системный подход к работе с ними.
Тем, кто стремится автоматизировать процессы и управлять данными:
После курса вы научитесь эффективно работать с NumPy и Pandas, создавать визуализации через Matplotlib и Seaborn, управлять базами данных с PostgreSQL.
Примеры задач, которые вы решите в тренажёре:
- Анализ температурных данных
- Редактор изображений
- Временной анализ продаж
🎓 Попробуйте первые уроки бесплатно!
Пройдите 6 практических заданий сразу!
PS. В демо также доступен ИИ-бот ДуДу с code review 24/7.
👉 Регистрация на демо-доступ
41 885
Как нужно укомплектовать команду ML для решения задачи?
🔹Расскажем на открытом уроке «Структура и построение ML команды» про композицию ML команды, различные роли в ней и их зоны ответственности
✅ Поговорим о том, зачем нужны ролы Data Scientist, Data Analyst, BI Analyst, ML Engineer, Data Engineer. Как организовать работу команды и взаимодействие внутри нее.
Урок приурочен новому курсу «ML Team Lead» от Otus.
👉 Регистрация и подробности:
https://otus.pw/0oSr/?erid=LjN8Jteeq
#реклама
О рекламодателе
41 885
Приглашаем погрузиться в аналитику данных вместе с Яндексом!
Data Driven — это наша ежегодная конференция для тех, кто анализирует данные, чтобы принимать бизнес-решения.
26 октября приглашаем дата-сайентистов и всех, кто интересуется Big Data, послушать спикеров из Крауда, Рекламы, Алисы и других команд.
В программе: доклады о фичах на основе пользовательских отзывов, машинном переводе, обучении YandexGPT, метриках KPI и многом другом.
📍Место: Москва, ст. м. «Парк культуры»
📅 Дата: 26 октября в 12:00
💻 Регистрация
Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543.
