Учебные фильмы 🎞
Научные фильмы по физике, математике, науке и технике. Библиотека видеоуроков. Купить рекламу: https://telega.in/c/maths_lib Обратная связь: @physicist_i
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Учебные фильмы 🎞
El canal Учебные фильмы 🎞 (@maths_lib) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 25 138 suscriptores, ocupando la posición 593 en la categoría Hechos y el puesto 26 548 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 25 138 suscriptores.
Según los últimos datos del 11 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 7, y en las últimas 24 horas de -4, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 17.61%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.61% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 427 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 409 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 43.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como двигатель, физика, физик, механизм, электрон.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Научные фильмы по физике, математике, науке и технике. Библиотека видеоуроков.
Купить рекламу: https://telega.in/c/maths_lib
Обратная связь: @physicist_i”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 12 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 Hechos.
1️⃣ Вы будете учиться у лучших. Преподаватели курса — признанные эксперты в области ML, которые сами прошли путь от науки до R&D и знают, какие навыки востребованы на рынке. 2️⃣ Никакой теории в отрыве от реальности. Весь курс построен на практике 7 кейсов, предусмотрена работа в группах, имитирующая среду в реальной команде. Вы будете работать над кейсами, которые сразу можно добавить в резюме: Computer Vision: Создание нейронной сети для определения заболеваний по медицинским снимкам. Омиксные данные: Кластеризация результатов анализа RNA-seq и single-cell RNA-seq. Клинические данные: Предсказание рака молочной железы и анализ генотипов. 3️⃣ Вы получите системные знания. Программа выстроена от классического ML до Deep Learning и Computer Vision, чтобы вы уверенно ориентировались в "зоопарке" методов. 4️⃣ Это крупнейшая программа по ML с прицелом на биоданные на рынке.➡️ Начинаем 3 ноября. Готовы применить свои скиллы в сфере, где можно не только хорошо зарабатывать, но и двигать науку вперед? 👉 Изучить программу и присоединиться к потоку Скидка подпискам нашего канала 15% по промокоду STUDYFILM
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
