Учебные фильмы 🎞
Научные фильмы по физике, математике, науке и технике. Библиотека видеоуроков. Купить рекламу: https://telega.in/c/maths_lib Обратная связь: @physicist_i
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Учебные фильмы 🎞
Канал Учебные фильмы 🎞 (@maths_lib) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 25 139 подписчиков, занимая 593 место в категории Факты и 26 548 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 25 139 подписчиков.
Согласно последним данным от 11 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 7, а за последние 24 часа — -4, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 17.61%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.61% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 427 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 409 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 43.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как двигатель, физика, физик, механизм, электрон.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Научные фильмы по физике, математике, науке и технике. Библиотека видеоуроков.
Купить рекламу: https://telega.in/c/maths_lib
Обратная связь: @physicist_i”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 12 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Факты.
1️⃣ Вы будете учиться у лучших. Преподаватели курса — признанные эксперты в области ML, которые сами прошли путь от науки до R&D и знают, какие навыки востребованы на рынке. 2️⃣ Никакой теории в отрыве от реальности. Весь курс построен на практике 7 кейсов, предусмотрена работа в группах, имитирующая среду в реальной команде. Вы будете работать над кейсами, которые сразу можно добавить в резюме: Computer Vision: Создание нейронной сети для определения заболеваний по медицинским снимкам. Омиксные данные: Кластеризация результатов анализа RNA-seq и single-cell RNA-seq. Клинические данные: Предсказание рака молочной железы и анализ генотипов. 3️⃣ Вы получите системные знания. Программа выстроена от классического ML до Deep Learning и Computer Vision, чтобы вы уверенно ориентировались в "зоопарке" методов. 4️⃣ Это крупнейшая программа по ML с прицелом на биоданные на рынке.➡️ Начинаем 3 ноября. Готовы применить свои скиллы в сфере, где можно не только хорошо зарабатывать, но и двигать науку вперед? 👉 Изучить программу и присоединиться к потоку Скидка подпискам нашего канала 15% по промокоду STUDYFILM
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
