اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Математика Дата саентиста
رفتن به کانال در Telegram
@workakkk - админ @data_analysis_ml - ds https://gosuslugi.ru/snet/67b55bb01a1c5a6fb6ecc946
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Математика Дата саентиста
کانال Математика Дата саентиста (@data_math) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 14 055 مشترک است و جایگاه 9 185 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 47 321 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 14 055 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 19 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -52 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 3 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 17.50% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 6.82% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 459 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 958 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 51 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند llm, программирование, параметр, визуализация, stepik تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“@workakkk - админ
@data_analysis_ml - ds
https://gosuslugi.ru/snet/67b55bb01a1c5a6fb6ecc946”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 20 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.
14 055
مشترکین
+324 ساعت
+27 روز
-5230 روز
آرشیو پست ها
Профессор Ашвин Рао из Стэнфордского университета разработал интересный
GoogleColab, в котором рассматриваются причины неудачи банка "Силиконовая долина" (#SVB) на высоком уровне.
В этом ресурсе Ашвин придерживается прямолинейного подхода, используя только математику на уровне средней школы без предварительных знаний в области финансов и инвестиций.
Это пример использования #notebooks для упрощения и разъяснения сложных тем с помощью кода.
Ссылка на блокнот: https://colab.research.google.com/drive/15uxrAeCCL327kWH9N0X-ogKwf2zErjP5
📙 Специализация "Математика для машинного обучения и науки о данных
Отличная возможность освоить инструментарий искусственного интеллекта и машинного обучения бесплатно.
Математика для машинного обучения и науки о данных - это специализация для начинающих, в рамках которой вы изучите фундаментальный математический инструментарий машинного обучения: линейную алгебру, статистику и теорию вероятности и мл алгоритмы.
https://www.coursera.org/specializations/mathematics-for-machine-learning-and-data-science
data_math
📕 Основы высшей математики. Часть 1 [2021] Туганбаев
В книге рассмотрены следующим важнейшие разделы: пределы, производные, исследование функций и построение их графиков, функции нескольких переменных, неопределенные интегралы, определенные интегралы, несобствеенные интегралы.
📗 Основы высшей математики. Часть 2 [2021] Туганбаев
В книге рассмотрены следующим важнейшие разделы: аналитическая геометрия, линейная алгебра и дифференциальные уравнения.
📘 Основы высшей математики. Часть 3 [2021] Туганбаев
В книге рассмотрены следующим важнейшие разделы: функции нескольких переменных, двойные и тройные интегралы, криволинейные интегралы.
📙 Основы высшей математики. Часть 4 [2022] Туганбаев
В книге рассмотрены следующие важнейшие разделы: комплексные функции и ряды, действительные ряды, ряды Лорана, комплексные и действительные многочлены, алгебраическая замкнутость поля комплексных чисел, поля и их расширения, многочлены и кольца.
📔 Основы высшей математики [2011] Туганбаев
Книга соответствует программам курсов высшей математики для студентов различных нематематических специальностей и направлений подготовки, может выполнять функции учебника, задачника, решебника и сборника контрольных работ по высшей математике. В книге рассмотрены следующие важнейшие разделы: пределы, производные, исследование функций и построение их графиков, функции нескольких переменных, линейная алгебра, аналитическая геометрия, интегралы, числовые и функциональные ряды, дифференциальные уравнения и теория вероятностей. Для студентов и преподавателей нематематических факультетов высших учебных заведений.
📌 Скачать книги
data_math
Чем занимается Data Scientist, где применяется машинное обучение и как может выглядеть путь успешного специалиста?
Всё это обсудим на дне открытых дверей курса по машинному обучению от karpovꓸcourses.
На вебинаре вы:
🗯узнаете кто такой специалист по машинному обучению
🗯в режиме онлайн-кодинга разберёте задачу, которая позволит отлынивать от рабочих зумов (серьезно!🙂)
🗯 услышите историю про путь в машинном обучении аналитика из Райффайзена, Алексея Биршерта
🗯 ну и про курс Start ML тоже поговорим, а также ответим на все вопросы про старт карьеры и обучение
Вебинар проведут
Нерсес Багиян: руководитель data-трансформации в Raiffeisen CIB
Алексей Биршерт: строит модели для динамического ценообразования и применяет большие языковые модели в Raiffeisen CIB
🕖Встречаемся 26 октября в 19:00
[Зарегистрироваться на вебинар]
Реклама. ООО "Карпов Курсы". Erid: LjN8K5S21
📕 Байесовские модели восприятия и действия (2023)
Автор: Вэй Цзи Ма, Конрад Кёрдинг, Дэниел Голдрайх
Описание: Эта книга представляет собой введение в байесовские модели перцептивного принятия решений и действий. В таких моделях человеческий разум ведет себя как компетентный специалист по данным (или диагностирующий врач, или исследователь места преступления – выберите свою метафору), извлекая смысл из шумных и неоднозначных сенсорных наблюдений. В последние десятилетия байесовский подход к восприятию и действию становится все более популярным, а разработанные модели все шире применяются на прак- тике. Этот подход нам особенно интересен, потому что он строго и успешно объясняет многие экспериментальные данные.
📕 Читать
Привет! Это команда МТС и мы запустили бесплатный курс для тех, кто хочет стать сильным ML-разработчиком
Что будет: 10 месяцев онлайн обучения от экспертов Big Data МТС с возможностью трудоустройства в компанию
Что в программе: Python, математика, основы машинного обучения, ML Ops, ML System design и все, что необходимо для работы в Data Science
Ждем на обучении тех, кто хочет развиваться и в анализе данных, и в ML, и в IT одновременно.
Оставляй заявку и решай вступительное испытание. Лучших пригласим к обучению
Подробности по ссылке, ждем тебя!
Реклама. ПАО "МТС". ИНН 7740000076. erid: LjN8KKpJP
🔢 Llemma: an open language model for mathematics
Открытая модель LM для математики, обученные на 200 Б лексем математического текста.
Производительность Llemma 34B приближается к Minerva 62B от Google, несмотря на вдвое меньшее количество параметров.
📌 Код: https://github.com/EleutherAI/math-lm
📌 Статья: https://arxiv.org/abs/2310.10631
data_math
+2Полярная система координат — двумерная система координат, в которой каждая точка на плоскости определяется двумя числами — полярным углом и полярным радиусом. Полярная система координат особенно полезна в случаях, когда отношения между точками проще изобразить в виде радиусов и углов; в более распространённой декартовой, или прямоугольной, системе координат, такие отношения можно установить только путём применения тригонометрических уравнений.
Сегодня утром я снова играл с ней.
График функции
f(x) = x (картинка 1).
А вот график f(x) = cos(8x) (картинка 2).
Подробнее о полярной система координат см. в этом посте.
Здесь приведен код Python для построения графиков. Вы можете экспериментировать с собственными графиками, изменяя f.
from numpy import cos
from numpy import linspace
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('seaborn-v0_8-muted')
def g(u, c, f):
t = f(u) + c
return 2*u*t**2 / (u**2 + t**2)
def h(u, c, f):
t = f(u) + c
return 2*u*u*t / (u**2 + t**2)
t = linspace(-7, 7, 10000)
fig, ax = plt.subplots()
f = lambda x: cos(8*x)
for c in range(-10, 11):
ax.plot(g(t, c, f), h(t, c, f))
plt.axis("off")
plt.show()
@machinelearning_ruА вы знали, что если кандидат не пишет сопроводительное письмо, то на крутые вакансии его даже не рассматривают? 😱
Рекрутер за первый день получает 200 откликов на вакансию и первый отсев делает по наличию сопроводительного письма. Получается, что те, кто присылает только резюме, летят прямиком в корзину и никогда не будут рассмотрены для этой должности. 🗑
🔎 О том, как правильно написать сопроводительное письмо, чтобы заинтересовать своей кандидатурой работодателя, читайте на канале Оксаны Синягиной - сертифицированного карьерного консультанта.
Оксана работает в сфере IT уже 17 лет и знает о рынке труда IT все. 🎓
Подпишись на канал Оксаны и получи бесплатный гайд "Как настроить LinkedIn, чтобы он работал на вас" 🎁
>> Перейти на канал
Реклама. Синягина О.В. ИНН 526309956960. Erid LjN8KVz9hФилософия математики
1. Субъективность математики
2. Наука без чисел
3. Как доказать недоказуемость?
4. Материализм и эмпириокритицизм
5. Не доказано! - Как доказать недоказуемость? Часть 2
6. Совпадение? Не думаю!
7. Суперсимметричная квантовая механика
8. Аргумент предсказательной силы
9. Куда заведет симметрия?
10. О реальности физических терминов
#video #math
https://www.youtube.com/watch?v=AiEjZRAaCQk&list=PLnbH8YQPwKbm_k8n45VhYZ5wdbB0cuZ_J&ab_channel=LightCone
📚 18 книг по математике. Подборка книг для подготовки к экзаменам
📙 Математика: Пособие для поступающих в вузы [2002] В. П. Моденов
📙 Сборник задач по математике с анализом решений [1959] Моденов П. С.
📙 Сборник конкурсных задач по математике с анализом ошибок [1950] Моденов П.С.
📙 Сборник задач по дифференциальной геометрии [1949] Моденов П.С.
📙 Геометрические преобразования [1961] Моденов П.С., Пархоменко А.С.
📙 Задачи с параметрами. Координатно-параметрический метод: учебное пособие [2007] Моденов, В. П.
📙 Аналитическая геометрия [1967] Моденов П.С.
📙 Сборник задач по аналитической геометрии [1964] Бахвалов С.В., Моденов П.С., Пархоменко А.С.
📙 Сборник задач по специальному курсу элементарной математики [1957] Моденов П.С.
📙 Геометрические преобразования [1961] Моденов П.С., Пархоменко А.С.
📙 Пособие по математике для подготовительных курсов МГУ [1967] Александров Б.И., Моденов П.С.
📙 Теория поверхностей в векторном изложении [1932] Брюшгенс С.С., Моденов П.С.
📙 Сборник задач по специальному курсу элементарной математики [1960] Моденов П.С.
📙 Курс высшей математики - учебник для пед. ин-тов [1948] П. С. Моденов, Г. А. Невяжский
📙 Экзаменационные задачи по математике с анализом их решения [1969] Моденов П.С.
#подборка_книг #математика #math #maths #алгебра #геометрия
👨🎓 Бесплатный курс : Python and Statistics for Financial Analysis
Python и статистика для финансового анализа.
К концу курса вы сможете решать следующие задачи с использованием языка python:
• Импортировать, предварительно обрабатывать, сохранять и визуализировать финансовые данные в pandas Dataframe
• Манипулировать финансовыми данными
• Применять важные статистические функции (частота, распределение, популяция и выборка, доверительный интервал, линейная регрессия и др. ) в финансовых задачах.
• Строить торговые модели с использованием
• Оценивать эффективность торговых стратегий с помощью различных инвестиционных индикаторов
В платформе курса настроена среда Jupyter Notebook, позволяющая практиковаться в коде на python без установки каких-либо приложений.
📌 Курс
data_math
Многие хотят стать аналитиками данных, но не у многих получается
Мы не понаслышке знаем, как трудно ворваться на рынок труда и хотим поделиться нашими советами на бесплатном вебинаре.
Вы узнаете:
- Какие навыки нужны для старта карьеры, и что изменилось за последние годы
- Как найти первую работу или стажировку?
- Обязательно ли профильное высшее образование для работы аналитиком?
- Можно ли начать карьеру после 30?
Вебинар проведёт Анатолий Карпов — тот самый автор курсов на степике, которые обучили основам анализа данных более 200 тыс. человек. Анатолий руководил командой аналитики в отделе бизнеса и рекламы ВКонтакте, а сейчас является основателем школы karpovꓸcourses.
🕖Вебинар пройдет 28 сентября в 19:00
Регистрируйтесь по ссылке
Реклама. ООО "Карпов Курсы". Erid: LjN8KFqQt
🧮 Новая технология, позволяющая решать математические задачи любой сложности всего лишь в пару кликов.
🤖 Основана на интеграции ChatGPT и Wolfram
Вы вводите пример, а получаете мгновенное решение. Более того, эта технология также способна определить и решить математические задачи, сфотографированные с помощью камеры.
• Попробовать
@vistehno
