اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Курсы Data Science
رفتن به کانال در 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
نمایش بیشتر2 408
مشترکین
اطلاعاتی وجود ندارد24 ساعت
+17 روز
+930 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
ژوئن '26
ژوئن '26
+18
در 0 کانالها
مه '26
+23
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+27
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '26
+56
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+190
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+125
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+265
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+55
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+93
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+275
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '25
+7
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+15
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+20
در 0 کانالها
Get PRO
مه '25
+17
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+22
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '25
+49
در 2 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+98
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+105
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+53
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+43
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+135
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+434
در 1 کانالها
Get PRO
اوت '24
+24
در 1 کانالها
Get PRO
ژوئیه '24
+60
در 1 کانالها
Get PRO
ژوئن '24
+18
در 0 کانالها
Get PRO
مه '24
+20
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '24
+24
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '24
+24
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '24
+26
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '24
+26
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '23
+26
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '23
+24
در 1 کانالها
Get PRO
اکتبر '23
+92
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '23
+16
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '23
+22
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '23
+18
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '23
+21
در 0 کانالها
Get PRO
مه '23
+28
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '23
+39
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '23
+61
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '23
+96
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '23
+37
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '22
+320
در 0 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 18 ژوئن | +1 | |||
| 17 ژوئن | 0 | |||
| 16 ژوئن | +1 | |||
| 15 ژوئن | 0 | |||
| 14 ژوئن | +1 | |||
| 13 ژوئن | +2 | |||
| 12 ژوئن | +1 | |||
| 11 ژوئن | 0 | |||
| 10 ژوئن | +1 | |||
| 09 ژوئن | +1 | |||
| 08 ژوئن | +1 | |||
| 07 ژوئن | +5 | |||
| 06 ژوئن | 0 | |||
| 05 ژوئن | +1 | |||
| 04 ژوئن | 0 | |||
| 03 ژوئن | 0 | |||
| 02 ژوئن | +1 | |||
| 01 ژوئن | +2 |
پستهای کانال
| 2 | 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 | 513 |
| 3 | 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 | 628 |
| 4 | https://zero2claude.dev/ | 663 |
| 5 | 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 |
| 6 | Machine Learning и Data Science: тренажёр для собеседований. Степик | 212 |
| 7 | Agentic AI A Complete Learning Guide .pdf | 1 338 |
| 8 | Искусственный интеллект (ботаем алгоритмы кластеризации). Степик | 1 289 |
| 9 | Искусственный интеллект (ботаем алгоритмы кластеризации). Степик | 1 |
| 10 | OVER (оконки): SQL для Избранных. Степик | 1 371 |
| 11 | https://github.com/affaan-m/ECC | 1 531 |
| 12 | Комбинаторика на пальцах. Степик | 1 364 |
| 13 | Статистика для (не) аналитиков. Степик | 1 408 |
| 14 | Python Списки: Методы и магические методы. Степик | 1 473 |
| 15 | https://github.com/NirDiamant/agents-towards-production | 1 501 |
| 16 | https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/gh-developing-agentic-systems-1 | 1 257 |
| 17 | Курс по Causal Inference для аналитиков. Учимся проверять гипотезы без A/B-тестов и применять методы Causal Inference на реальных задачах. В рамках курса ученики последовательно проходят путь от таких базовых понятий как потенциальные результаты и confounding bias, до таких методов как Double Machine Learning, TWFE, Propensity Score и т.д.
А еще по промокоду «DSCOURSES» можно получить скидку 400 рублей. Ссылка на курс — https://stepik.org/a/260739/pay?promo=bacfe664845950a2 | 1 258 |
| 18 | Комбинаторика - практикум: учимся с нейропсихологом. Степик | 1 136 |
| 19 | Введение в разработку ИИ-агентов. Степик | 1 503 |
| 20 | https://openedu.ru/course/hse/RL_BASICS/ | 1 522 |
