اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Data Science
رفتن به کانال در 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
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Data Science
کانال Data Science (@datascienceiot) بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 41 827 مشترک است و جایگاه 3 219 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 15 286 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 41 827 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 24 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -98 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -10 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.49% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.48% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 3 968 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 039 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 0 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند llm, агентов, api, октября, разработчиков تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“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...”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 25 ژوئن, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
41 827
مشترکین
-1024 ساعت
-767 روز
-9830 روز
آرشیو پست ها
41 824
Modelling and Machine Learning Methods for Bioinformatics and Data Science Applications
book
@datascienceiot
41 824
Data Structures and Algorithms for Data-Parallel
Computing in a Managed Runtime
book
@datascienceiot
@datascienceiot
41 824
🔥Подпишись на канал @Selectel, там мы каждую неделю:
— Рассказываем о продуктах и языках программирования
— Публикуем обзоры и тесты нового «железа»
— Делимся лайфхаками, новостями и рабочими инструментами
🚀 Переходи, чтобы получать контент одним из первых!
→ https://t.me/Selectel/2642
41 824
An Introduction to the Science of Statistics
https://www.math.arizona.edu/~jwatkins/statbook.pdf
@datascienceiot
41 824
Начни карьеру в IT вместе с экспертом Газпромбанка!
9 июня в 18:00 (по МСК) Ян Ашенкампф, руководитель разработки департамента ИТ инвестиционного бизнеса Газпромбанка, на личном опыте расскажет:
• как найти первого идеального работодателя,
• как пройти собеседование джуну,
• как достойно выходить из сложных ситуаций на работе,
• как успешно пережить первые 100 дней.
Лекция пройдет в Zoom (только live) – нужна регистрация: https://vk.cc/cd3e5e
41 824
Repost from Data Science Jobs
Вакансия: Machine learning engineer
📍в классном офисе в Москве/гибрид;
📍250-350К руб., белая ЗП или ИП;
📍большой датасет, интересные задачи, возможность влиять на продукт.
✅Что нужно делать:
• Разработка моделей машинного обучения, в частности, предиктивных моделей (например, прогнозирование оттока клиентов) и рекомендательной системы;
• Самостоятельная постановка гипотез, анализ данных и дизайн фич, проведение и оценка экспериментов;
• Участие в продукционализации ML моделей вместе с нашими cloud инженерами и data инженерами.
✅ Требования
• Знание алгоритмов машинного обучения и статистического анализа;
• Опыт программирования на Python и знание основных библиотек для работы с данными и ML моделями; знание хотя бы одного из фреймворков для deep learning;
• Знание SQL и опыт работы с большими данными;
• Понимание жизненного цикла и опыт продукционализации ML моделей.
✅ Опционально (плюс):
• Опыт участия в соревнованиях по машинному обучению (Kaggle и др);
• Понимание принципов распределенной обработки данных, опыт работы с Spark’ом и Spark MLlib;
• Знание инструментов и методов MLOps.
📩Интересна вакансия? Присылай свое резюме в tg @fedosovaAS 🙂
Кроме аналитика нам нужны разработчики и data scientist - если это ты - пиши:)
41 824
спринт 01.06 @datascienceiot spark
🚀"Spark Developer" - это хардкорный онлайн-курс по самым мощным инструментам обработки больших данных.
📌Справитесь ли вы с уровнем курса? Покажет вступительный тест.
Пройдите тестирование, чтобы:
● оценить свои навыки
● зарегистрироваться на бесплатные демо-занятия курса
● занять место по специальной цене
● получить доступ в закрытое сообщество дата-инженеров
👉🏻ПРОЙТИ ТЕСТ: https://otus.pw/t08E/
41 824
🔥 Хардкорный тест по Machine Learning
🚀 Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на углубленном курсе - «Machine Learning Professional» от OTUS и его партнера — Сбера.
🔶 ПОСЛЕДНИЙ ДЕНЬ
Успейте на онлайн-курс «Machine Learning Professional» и уже через 5 месяцев вы получите сильное портфолио, которое позволит вам претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist.
Время прохождения теста ограниченно 20 минут
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ
https://otus.pw/8ccD/
41 824
Продуктовый аналитик | Product Analyst в стартап 🚀
🔹 Офис в Москве на Трехгорке
🔹 До 230к на руки (белая ЗП) или оформление как ИП
🔹 Интересные задачи, много свободы для реализации потенциала
Привет! Мы делаем сервис folovers.online — платформу для монетизации контента через подписки и донаты. Сейчас мы находимся в подготовке к релизу MVP и ищем продуктового аналитика.
🟢 Что нужно делать:
— Описывать требования к сбору, агрегации, визуализации данных
— Создавать витрины с отчетами, обеспечивать их обновляемость, валидность
— Анализировать поведение пользователей на разных сценариях
— Сегментировать пользовательскую базу
— Анализировать данные биллинга и данные о просмотре контента
🟢 Что мы ждем от кандидата:
— Опыт работы с БД (Mysql, Postgres), тег-менеджерами и сервисами аналитики (Matomo, Google Analytics, Firebase и пр.)
— Умение писать сложные SQL-запросы
— Навыки обработки больших массивов сырых данных удобным способом (R, Python или что-то другое)
— Умение создать из отчета инструмент для принятия решений, а не просто красивую презентацию
— Понимание метрик разных уровней (MRR, ARR, LTV, Churn Rate и других)
Эта позиция предполагает полную вовлеченность в проект и перспективу быстрого роста ✈️ Мы ищем человека, который умеет ставить себе задачи и выполнять их руками, а в будущем готов создать вокруг себя команду, которую будет лидировать.
🟢 Присылайте резюме и сопроводительное письмо на почту jobs@folovers.online
— — —
Все вакансии в Folovers: http://flvrs.ru/jobs
41 824
🟣 Хотите узнать, как научить компьютер понимать текст?
На открытом уроке соберите свою NLP-модель, способную распознавать эмоциональную окраску текста.
⏰ 25 мая в 18:00
Урок пройдет в рамках онлайн-курса «Machine Learning. Professional», разработанного совместно со Сбером.
🔥 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА
Сильное портфолио, которое позволит вам претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist.
👉 ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ
https://otus.pw/hYaV/
