¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Анализ данных (Data analysis)
Ir al canal en Telegram
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Анализ данных (Data analysis)
El canal Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 50 258 suscriptores, ocupando la posición 2 650 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 12 436 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 50 258 suscriptores.
Según los últimos datos del 27 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 45, y en las últimas 24 horas de 0, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 10.21%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 6.59% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 5 131 visualizaciones. En el primer día suele acumular 3 311 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 30.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como llm, контекст, openai, архитектура, deepseek.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Data science, наука о данных.
@haarrp - админ
РКН: clck.ru/3FmyAp”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 28 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.
50 258
Suscriptores
Sin datos24 horas
-27 días
+4530 días
Archivo de publicaciones
Уже больше 70 лет биологи исследуют состояние Байкала: берут пробы воды в одной и той же точке и вручную ведут подсчет микроорганизмов. Этот метод не менялся с 1945 года. Теперь учёным помогают алгоритмы машинного обучения — они анализируют виды и формы планктона и экономят время специалистов.
Нейросеть Yandex Cloud стала доступна в опенсорсе — то есть и сам алгоритм, и датасет можно использовать в исследованиях других водоемов по всему миру. Читайте подробнее в блоге.
Посмотрите короткометражку о том, как нейросети учились различать байкальских рачков, а специалисты из разных областей — понимать друг друга
Про AutoML, от истоков и определения, до перспектив в будущем, в подкасте «Деньги любят техно» (специальная серия Data Science) поговорили Денис Суржко, начальник управления перспективных алгоритмов машинного обучения ВТБ и Алексей Натёкин, основатель сообщества ODS. Обсудили самые острые вопросы и рассказали, каким будет дата-сайентист будущего.
Послушать подкаст можно на любой удобной платформе.
Реклама, Банк ВТБ (ПАО) https://www.vtb.ru/
Ищем учеников на бесплатное обучение по созданию искусственного интеллекта с нуля. Опыт программирования не важен!🤖
Всего за 3 вечера под руководством Дмитрия Романова - основателя Университета Искусственного Интеллекта, лидера обучения AI-разработке в РФ, вы с легкостью напишете свой первый искусственный интеллект👨💻
Какие нейронные сети вы создадите?
▫️Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса
▫️Обнаружение возгораний
▫️Оценка стоимости квартир
▫️Оценка резюме соискателей
▫️Прогнозирование стоимости полиметаллов
▫️Сегментация изображений самолетов
▫️Распознавание команд умного дома⠀
Лучше освоить навыки создания нейронных сетей вам помогут домашние задания с проверкой от кураторов.⠀
Приходите на бесплатное обучение и напишите искусственный интеллект за 3 вечера💪
Регистрация по ссылке
Узнайте, как правильно исследовать опыт пользователя и составлять Customer Journey Map! За 5 дней расскажем о лучших мировых и российских практиках использования карты пути клиента. О ее видах (UJM, EJM, PJM) и ключевых компонентах.
✔️ Что будем делать на онлайн-курсе «Customer Journey Map»
▻ Изучать мировую практику CJM и Service Blueprint и решать прикладные кейсы.
▻ Проводить исследования пользователей и правильно упаковывать результаты. глубинных интервью в карту CJM.
▻ Создавать прототипы решений, ориентированные на интуитивный опыт пользователей.
🔎 Инструменты, которые вы освоите:
• Gap map
• Product Evolution Canvas
• Service Blueprint
• Карта эмпатии и персона-модель
• Прототипирование
💡Курс для тех, кто хочет улучшать продукты на основе реального опыта человека. Для тех, кто создает бесшовный клиентский опыт. Для тех, кому важно выявить и проработать «боли» пользователя.
🎓 После прохождения онлайн-курса участники получат именной сертификат Центра дизайн-мышления.
Подробнее: https://dtcenter.ru/education/online_intensives/cjmЧто индустрия AI и ML подарила нам в уходящем году?
Наливайте какао с зефирками и подключайтесь к встрече, где команды Cloud, SberDevices и Sber AI подведут итоги года в сфере ML-deep-tech разработок.
📆 22 декабря в 11:00 на вебинаре «Трансформеры для генерации контента в ML Space: итоги года и тренды 2023» обсудим:
✅ state-of-the-art инструменты для оценки больших базовых моделей в 2022 году и тенденции на 2023;
✅ как ученые и разработчики объединяют усилия, чтобы обеспечить самые крутые результаты работы моделей;
✅ на десерт — обзор всего самого мощного, что за год появилось на витрине AI Services и DataHub и способы применить это на практике.
Ждем всех неравнодушных к AI и ML — дата-сайентистов, ML-инженеров, ИТ-директоров, разработчиков и продактов.
Зарегистрироваться на вебинар
❓Хотите научиться визуализировать метрики и данные с помощью BI-инструментов?
Приходите 20 декабря в 20:00 на открытый урок «BI решения на основе open-source: Python Dash».
⚡️На занятии онлайн-курса «BI-аналитика» OTUS вы узнаете о возможностях конструирования custom дашбордов при помощи нативного Python и библиотек Plotly и Dash.
Урок будет полезен аналитикам данных, продуктовым и маркетинговым аналитикам, Data Scientist’ам, дата инженерам, Product Owner’ам, Project Manager’ам и BI-аналитикам, которые хотят углубиться в тему создания и развёртывания Business Intelligence моделей и решений.
🔥В результате урока мы построим небольшой дашборд из тестовых данных, узнаем базовые сущности и объекты, используемые в Python Dash.
Пройдите вступительный тест, чтобы записаться на урок:
https://otus.pw/4sTO/
Сейчас действуют новогодние скидки -23% на все курсы.
