Курсы Data Science
Ir al canal en Telegram
Курсы по аналитике и Data Science Чат канала: https://t.me/edu_cours Канал об обучении цифровым профессиям онлайн в любом возрасте: https://t.me/u4uon Администратор: @olegziul
Mostrar más2 405
Suscriptores
+124 horas
-27 días
-230 días
Carga de datos en curso...
Canales Similares
Nube de Etiquetas
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
julio '26
julio '26
+3
en 0 canales
junio '26
+24
en 0 canales
Get PRO
mayo '26
+23
en 0 canales
Get PRO
abril '26
+27
en 0 canales
Get PRO
marzo '26
+56
en 0 canales
Get PRO
febrero '26
+190
en 0 canales
Get PRO
enero '26
+125
en 0 canales
Get PRO
diciembre '25
+265
en 0 canales
Get PRO
noviembre '25
+55
en 0 canales
Get PRO
octubre '25
+93
en 0 canales
Get PRO
septiembre '25
+275
en 0 canales
Get PRO
agosto '25
+7
en 0 canales
Get PRO
julio '25
+15
en 0 canales
Get PRO
junio '25
+20
en 0 canales
Get PRO
mayo '25
+17
en 0 canales
Get PRO
abril '25
+22
en 0 canales
Get PRO
marzo '25
+49
en 2 canales
Get PRO
febrero '25
+98
en 0 canales
Get PRO
enero '25
+105
en 0 canales
Get PRO
diciembre '24
+53
en 0 canales
Get PRO
noviembre '24
+43
en 0 canales
Get PRO
octubre '24
+135
en 0 canales
Get PRO
septiembre '24
+434
en 1 canales
Get PRO
agosto '24
+24
en 1 canales
Get PRO
julio '24
+60
en 1 canales
Get PRO
junio '24
+18
en 0 canales
Get PRO
mayo '24
+20
en 0 canales
Get PRO
abril '24
+24
en 0 canales
Get PRO
marzo '24
+24
en 0 canales
Get PRO
febrero '24
+26
en 0 canales
Get PRO
enero '24
+26
en 0 canales
Get PRO
diciembre '23
+26
en 0 canales
Get PRO
noviembre '23
+24
en 1 canales
Get PRO
octubre '23
+92
en 0 canales
Get PRO
septiembre '23
+16
en 0 canales
Get PRO
agosto '23
+22
en 0 canales
Get PRO
julio '23
+18
en 0 canales
Get PRO
junio '23
+21
en 0 canales
Get PRO
mayo '23
+28
en 0 canales
Get PRO
abril '23
+39
en 0 canales
Get PRO
marzo '23
+61
en 0 canales
Get PRO
febrero '23
+96
en 0 canales
Get PRO
enero '23
+37
en 0 canales
Get PRO
diciembre '22
+320
en 0 canales
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 09 julio | 0 | |||
| 08 julio | +1 | |||
| 07 julio | 0 | |||
| 06 julio | +1 | |||
| 05 julio | 0 | |||
| 04 julio | 0 | |||
| 03 julio | 0 | |||
| 02 julio | 0 | |||
| 01 julio | +1 |
Publicaciones del Canal
| 2 | Симулятор по проектированию AI-агентов на базе LLM. Степик | 550 |
| 3 | VSCode - лучшая IDE для Python (курс для новичков). Степик | 678 |
| 4 | Введение в статистику (Часть 1). Степик | 974 |
| 5 | dbt с нуля. Степик | 1 192 |
| 6 | Introduction to Applied Linear Algebra Vectors, Matrices, and Least Squares | 1 251 |
| 7 | Бесплатный тренажёр по ML / DS-собеседованиям
Вопросы для подготовки к стажировкам, отборам и техническим интервью по Data Science / Machine Learning.
Поможет быстро проверить базу и найти пробелы перед собеседованием.
Бесплатный тренажёр
Есть и полный курс по подготовке к ML / DS-собеседованиям: линейные модели, метрики, деревья, ансамбли и типовые вопросы с интервью.
Полный курс со скидкой 10%
Канал автора | 1 259 |
| 8 |  Освойте машинное обучение на реальных задачах Авито
Хочется не просто диплом, а реальные навыки и карьеру в IТ? Магистратура «Машинное обучение в цифровом продукте» от Авито и ФКН ВШЭ – это возможность получить грант, работать с реальными кейсами и получать прикладной опыт.
Почему стоит подать заявку:
— востребованные навыки в Data Science: от рекомендательных систем и NLP до MLOps и LLM;
— преподаватели из ФКН ВШЭ и эксперты Data Science-команд Авито;
— практика на реальных кейсах и данных крупного IT-продукта;
— возможность пройти оплачиваемую стажировку в Авито уже во время учёбы;
— обучение, которое помогает быстрее войти в профессию и развиваться в индустрии.
30 студентов смогут получить грант на обучение!
Скорее подавайте документы до 8 августа по ссылке и сделайте следующий шаг к карьере в Data Science. | 428 |
| 9 | https://visionbook.mit.edu/ | 1 358 |
| 10 | Совместные онлайн-магистратуры Skillfactory и МИФИ:
- Прикладной анализ данных и машинное обучение,
- Бэкенд-разработка программного обеспечения,
- Информационная безопасность
Реклама. ООО СКИЛФЭКТОРИ, ИНН 9702009530, erid: LdtCK5EkP | 1 341 |
| 11 | Курс "Системный дизайн". MLinside
Преподаватель: Валерий Бабушкин
Партнерский промокод на скидку: referal3C09F3E6 | 1 263 |
| 12 | https://github.com/justxor/Pythonparsing-/tree/main | 1 199 |
| 13 | Как подготовиться к ML System Design на собеседованиях в Big Tech?
На позиции Middle+/Senior Data Scientist и ML Engineer всё чаще спрашивают не только модели и алгоритмы, но и проектирование ML-систем:
• Как спроектировать рекомендательную систему?
• Как построить антифрод?
• Как организовать обучение и инференс модели?
• Как масштабировать решение на миллионы пользователей?
• Какие метрики и компромиссы учитывать?
Курс «ML System Design: как проходить собеседования в Big Tech» основан на реальных вопросах и кейсах из индустрии.
Внутри:
✓ 180+ задач с собеседований в Big Tech
✓ Senior-инсайты и практические рекомендации
✓ Проверка и обратная связь от автора
✓ Разбор популярных архитектурных задач
✓ Системный подход к ответам
✓ Фреймворки для проектирования решений
✓ Типичные ошибки кандидатов
✓ Материалы для подготовки к интервью уровня Middle+/Senior
Автор курса - Лев Ушков, Senior ML Engineer в Wildberries.
🎁 Для подписчиков канала действует промокод MLSD10 на скидку 10%.
Промокод активен до 29 июля. | 1 118 |
| 14 | ИИ для менеджеров. Степик | 1 035 |
| 15 | https://langchain-opentutorial.gitbook.io/langchain-opentutorial/17-langgraph/03-use-cases/01-langgraph-agent-simulation | 1 402 |
| 16 | https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/translations/ru/README.md | 1 454 |
| 17 | Machine Learning и Data Science: подготовка к собеседованиям
Курс для тех, кто уже знаком с ML и хочет привести знания в порядок перед техническими интервью.
Внутри: линейные модели, метрики, деревья решений, ансамбли и типовые вопросы с ML / DS-собеседований.
- Посмотреть программу курса
- Купить курс со скидкой 10%
- Бесплатный тренажёр для знакомства с форматом
- Канал автора | 1 269 |
| 18 | Обучить модель в ноутбуке — это только часть работы.
В реальном ML-проекте нужно пройти весь контур: понять задачу, проверить данные, собрать признаки, обучить модель, оценить ошибки, завернуть inference в API, настроить проверки и следить за качеством после релиза.
Data Scientist: от данных до деплоя моделей — практический курс про полный цикл Data Science: от постановки ML-задачи и EDA до CI/CD, inference API и мониторинга моделей в продакшне.
Внутри курса:
🔹 Данные и признаки — EDA, качество данных, data leakage, feature engineering
🔹 Модели — baseline, gradient boosting, валидация, метрики и error analysis
🔹 Experiment tracking — MLflow / Weights & Biases, сравнение экспериментов и версионирование
🔹 Deployment — FastAPI-сервис, inference API, batch-inference и обработка ошибок
🔹 CI/CD и мониторинг — тесты, quality gates, data drift, prediction drift и дашборды
Курс для тех, кто хочет не просто обучать модели, а доводить ML-решения до рабочего состояния: с воспроизводимостью, API, проверками и мониторингом.
На Latorn можно начать бесплатно: откройте бесплатные уроки и посмотрите первые практические шаги.
Сейчас полный доступ со скидкой 25% — 48 часов.
👉 Открыть бесплатные уроки и забрать курс | 1 450 |
| 19 | https://zero2claude.dev/ | 1 240 |
| 20 | Обучить модель в ноутбуке — это только часть работы.
В реальном ML-проекте нужно пройти весь контур: понять задачу, проверить данные, собрать признаки, обучить модель, оценить ошибки, завернуть inference в API, настроить проверки и следить за качеством после релиза.
Data Scientist: от данных до деплоя моделей — практический курс про полный цикл Data Science: от постановки ML-задачи и EDA до CI/CD, inference API и мониторинга моделей в продакшне.
Внутри курса:
🔹 Данные и признаки — EDA, качество данных, data leakage, feature engineering
🔹 Модели — baseline, gradient boosting, валидация, метрики и error analysis
🔹 Experiment tracking — MLflow / Weights & Biases, сравнение экспериментов и версионирование
🔹 Deployment — FastAPI-сервис, inference API, batch-inference и обработка ошибок
🔹 CI/CD и мониторинг — тесты, quality gates, data drift, prediction drift и дашборды
Курс для тех, кто хочет не просто обучать модели, а доводить ML-решения до рабочего состояния: с воспроизводимостью, API, проверками и мониторингом.
На Latorn можно начать бесплатно: откройте бесплатные уроки и посмотрите первые практические шаги.
Сейчас полный доступ со скидкой 25% — 48 часов.
👉 Открыть бесплатные уроки и забрать курс | 597 |
