¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Математика Дата саентиста
Ir al canal en Telegram
@workakkk - админ @data_analysis_ml - ds https://gosuslugi.ru/snet/67b55bb01a1c5a6fb6ecc946
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Математика Дата саентиста
El canal Математика Дата саентиста (@data_math) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 14 055 suscriptores, ocupando la posición 9 185 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 47 321 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 14 055 suscriptores.
Según los últimos datos del 19 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -52, y en las últimas 24 horas de 3, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 17.50%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 6.82% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 459 visualizaciones. En el primer día suele acumular 958 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 51.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como llm, программирование, параметр, визуализация, stepik.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“@workakkk - админ
@data_analysis_ml - ds
https://gosuslugi.ru/snet/67b55bb01a1c5a6fb6ecc946”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 20 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.
14 055
Suscriptores
+324 horas
+27 días
-5230 días
Archivo de publicaciones
📚 Практическое введение в решение дифференциальных уравнений в Python Автор: Н. М. Ершов
Книга
@data_math
Практическое введение в решение дифференциальных уравнений в
Python
Автор: Н. М. Ершов
🪄 Бесплатное введение в линейную алгебру для машинного обучения с помощью Python.
Очень конкретное описание того, что вам нужно для обучения. Ничего лишнего.
Одно из лучших руководств, которое вы найдете в Интернете.
https://pabloinsente.github.io/intro-linear-algebra
@data_math
🖥Хороший визуальный Гайд по NumPy
Это подробное руководство поможет уложить в голове матричные операции.
📌 полное руководство на сайте
@data_math
Новый инструмент для тех, кто любит собирать и анализировать данные. Не так давно появились фитнес-трекеры, а теперь пришло время трекера мозга
Отслеживай свою когнитивную нагрузку в диапазоне от 0 до 100 %: чтобы понимать, что дается мозгу легко, а что нет
Знай, в каком ты состоянии: «в потоке» ли, застрессован или устал
⚡️ Получай подсказки от майнд-трекера и управляй своим состоянием: для максимальной продуктивности и концентрации
Узнай подробнее о майнд-трекере Neiry:
https://neiry.ru/mindtracker?utm_source=tg_in&utm_medium=2211mat&utm_term=ad13
Реклама. ООО "НЕЙРИ". ИНН 9701140612. erid: LjN8KA3SC
Φ-SO : Physical Symbolic Optimization - обучение физике на основе данных 🧠
Пакет Physical Symbolic Optimization использует глубокое обучение с подкреплением для обнаружения физических законов на основе данных. На гифке анимировано аналитическое выражение затухающего гармонического осциллятора.
🐱 Github: https://github.com/WassimTenachi/PhySO
👉 Paper: https://arxiv.org/abs/2303.03192
🔥 Подборка хороших задач с подробным разбором решений.
▪линейная алгебра
▪математическая статистика
@data_math
Premios del sorteo
3 suscripciones Premium de Telegram por 3 meses
Fecha de finalización
📌 awesome matlab students
Список полезных ресурсов для студентов, изучающих MATLAB и Simulink. Список включает советы и рекомендации, учебные пособия, видео, шпаргалки и возможности для изучения MATLAB и Simulink.
https://github.com/mathworks/awesome-matlab-students
data_math
🎇 Создавайте потрясающие Фрактальные рисунки с помощью Python
Небольшое учебное пособие для начинающих и заядлых любителей математики.
В этой статье вы узнаете, как построить базовые (но очень красивые) множества Мандельброта, используя Matplotlib и NumPy.
▪ Читать
data_math
Курс по соревновательному Data Science👨💻
🏆 Хочешь покорить Kaggle и научиться выигрывать соревнования по анализу данных? Тогда курс "Введение в соревновательный Data Science" - это именно то, что тебе нужно!
🎯 В отличие от большинства курсов по машинному обучению, этот курс сконцентрирован на практике, а не на теории. Поэтому на нем будет более 200 практических заданий, интервью с Kaggle Grand Masters и, конечно же, внутренние соревнования для отработки техник.
⚡️В программе курса тебя ждет:
* Продвинутая работа с pandas и numpy
* Генерация, визуализация и фильтрация признаков
* Модуль про SOTA градиентные бустинги и то как их тюнить
* Стекинг и блендинг моделей
* Ускорение вычислений и оптимизация памяти
* Парсинг данных из открытых источников
* Работа с Kaggle Api и различными облачными вычислительными сервисам
* Нейронки для табличных данных
* Интервью с Kaggle Grand Masters и многое другое
🚀 Еще ребята проводят еженедельные открытые вебинары, на которых разбирают решения победителей с чемпионатов, делают обзоры предстоящих соревнование и рассказывают про необычные техники, с которыми сталкиваются на практике.
🔗 Подписывайся на их телеграмм канал, чтобы подробнее узнать про курс и следить за открытыми вебинарами.
Реклама. ИП Миленькин Александр Анатольевич. ИНН: 231850381935 erid: 2Vtzqx52imN
Пожалуй, лучший курс линейной алгебры для машинного обучения.
Преподаватель - профессор Массачусетского технологического института Гилберт Стрэнг.
И это БЕСПЛАТНО!
Создайте прочный фундамент математики для машинного обучения:
https://youtube.com/playlist?list=PL221E2BBF13BECF6C
Математика для глубокого обучения 🧑🎓
Лучший ресурс для изучения математических концепций для лучшего понимания концепций машинного обучения и глубокого обучения:
http://d2l.ai/chapter_appendix-mathematics-for-deep-learning/index.html
data_math
🚀 Бесплатный вебинар по Pandas в Python!
Хотите прокачать свои навыки Pandas в Python? Тогда приходите на наш бесплатный вебинар, где мы проведем аналитику рекламных кампаний!
📅 Дата: 8 ноября
⏰ Время: 19:00 по Мск
Будет очень много теории и еще больше практики:
◾️ Рассчитаем основные маркетинговые метрики: CR1, CPL, CPQL, CR2, CAC, ARPU;
◾️ Напишем код на Python с помощью библиотеки Pandas и проведем расчеты;
◾️ Проанализируем результаты рекламных кампаний с помощью статистики и графиков.
Вебинар подойдет всем — от новичков до тех, кто уже знаком с Python:
◾️ подробно объясним каждый свой шаг;
◾️ мы будем много говорить про аналитику и продуктовую составляющую на примере реальной бизнес-задачи — такой опыт точно будет вам полезен 😊
🔗 Залетайте на вебинар!
Реклама. ООО "Айти Резюме". ИНН 4025460134. Erid:LjN8KVwZi
⚡️ Простейший способ визуализации множества чисел. Очень полезная диаграмма!
https://abakcus.com/directory/the-set-of-numbers/
data_math
