Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Анализ данных (Data analysis)
Открыть в Telegram
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Анализ данных (Data analysis)
Канал Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 50 258 подписчиков, занимая 2 650 место в категории Технологии и приложения и 12 436 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 50 258 подписчиков.
Согласно последним данным от 27 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 45, а за последние 24 часа — 0, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 10.21%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 6.59% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 5 131 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 3 311 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 30.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как llm, контекст, openai, архитектура, deepseek.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Data science, наука о данных.
@haarrp - админ
РКН: clck.ru/3FmyAp”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 28 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 Технологии и приложения.
50 258
Подписчики
Нет данных24 часа
-27 дней
+4530 день
Архив постов
Как работают облачные технологии и какой реальный эффект от искусственного интеллекта – эксперты показывают на конкретных кейсах
Команда облачного провайдера Cloud (ТОП-3 быстрорастущих it-компаний) пригласила своих заказчиков на интервью, чтобы из первых уст и в прямом эфире задать вопросы о том, каких результатов удалось достичь с помощью современных технологий в 2022 году.
24 января в 11:00 приходите на бесплатный вебинар «Облака и ML в бизнесе: истории клиентов Cloud», где вы узнаете:
✅ какие неочевидные возможности скрывают эти технологии;
✅ каких результатов достигли клиенты Cloud после успешного внедрения облаков и AI;
❗️а также все участники вебинара получат доступ к результатам масштабного исследования облачной зрелости, в котором приняло участие более 650 российских компаний (спойлер: по прогнозам Cloud, к 2025 году облака и AI будут применять более 130 тыс. компаний в России)
Зарегистрироваться на вебинар
👉 Приглашаем на первое знакомство с машинным обучением!
Бесплатный урок «Первичный анализ данных с Pandas» в OTUS в рамках запуска специализации «Machine Learning».
💪 После занятия вы будете знать:
- Зачем нужен первичный анализ данных в машинном обучении
- Какие существуют инструменты для первичного анализа данных в Python
- Как визуализировать данные и какая преобработка данных нужна в ML
👱♀️ Спикер: Тихонова Мария, руководитель онлайн-курса и Senior Data Scientist в SberDevices.
👉 Чтобы участвовать в прямом эфире, зарегистрируйтесь https://otus.pw/q3yn/
🌍 Как правильно использовать геоданные в аналитике и как это может повысить точность предиктивных моделей?
Значительная часть собираемых данных содержит географическую составляющую, которая зачастую не используется в анализе. В данном канале вы найдете информацию об инструментах обработки и визуализации геоданных, обзоры статей и библиотек, последние новости из мира Location Intelligence, открытые датасеты и примеры использования геоданных для решения практических задач.
👉 Читать
Если бы java-разработчика спросили, в чём сила, он бы ответил: «В надёжности».
Java — надёжный язык, потому что помогает отлавливать ошибки до запуска программы. Код состоит из маленьких блоков-объектов, как в конструкторе. Можно исправить кусочек кода в одном месте, чтобы поменять поведение целой системы.
Такой подход идеален для разработки масштабных систем с высокой нагрузкой. Так что если вы мечтаете своими руками создавать крупные проекты вроде стримингов и маркет-плейсов с миллионами посетителей — вам в java-разработку.
Проверьте, подходит ли вам Java. Напишите приложение для учёта финансов в бесплатной вводной части курса →
P.S: в начале может быть сложновато, но как только разберётесь в базе, дело пойдёт быстрее!
Хотите выйти на новый уровень в аналитике данных и стать действительно крутым специалистом?
Всему необходимому для решения своих рабочих задач можно научиться на курсе «Аналитик данных» от школы karpovꓸcourses. За 5 месяцев вы не только изучите теорию, но и на практических кейсах отточите навыки работы со всеми актуальными инструментами для анализа данных.
В программу курса входят:
– Python и SQL
– Git и Airflow
– Теория вероятностей
– Статистика и A/B-тесты
– Продуктовая аналитика
– Визуализация данных
Обучение построено на реальных задачах индустрии и проходит в формате буткемпа, когда максимум знаний даётся за минимальный срок. Вас будут учить специалисты с опытом работы в топовых IT-компаниях: вы сможете перенять их опыт и не допустить множество ошибок на старте.
Записывайтесь на курс по ссылке до 23 января — по промокоду DAML37 вы получите скидку 10%.
Также на сайте доступна бесплатная демоверсия — можете начать с неё.
💪🏻Прокачайте свои навыки в системном анализе!
🔵OTUS запускает поток хардового онлайн-курса «Системный аналитик. Advanced». Программа рассчитана на ИТ и системных аналитиков с опытом работы от 1 года, желающих улучшить свои навыки и начать путь до уровня Senior.
За 6 месяцев вы научитесь эффективно визуализировать требования, проектировать сервисы RESTFul API и сравнивать их с SOAP и gRPC.
🧑🏻💻Обучение проходит на живых вебинарах, где вам дают всю необходимую базу, а закрепление навыков происходит за счет практических домашних заданий и выпускного проекта — разработки информационной технологической и ресурсной модели (API) и проектирование архитектуры для нового приложения.
👉Пройдите вступительный тест, чтобы получить спец.цену на курс: https://otus.pw/0OVl/
🗓Открытые уроки курса:
31 января — «Выбираем технологию для API»
16 февраля — «Нефункциональные требования глазами аналитика»
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru.
🔹Что такое Face Recognition и с помощью каких инструментов лучше подходить к задаче по распознаванию лиц?
💬Обсудим 23 января в 20:00 на открытом уроке онлайн-курса «Компьютерное зрение» в OTUS.
На занятии мы разберем:
- В чем заключается задача Face Recognition и из каких подзадач она состоит
- Какие существуют основные подходы по решению задачи детекции лиц
- С помощью каких алгоритмов решается задача распознавания лиц (EigenFaces, нейросетевые методы).
- Как на практике решить задачу распознавания лиц с помощью метода EigenFaces.
- Какие существуют датасеты, библиотеки и инструменты, необходимые для решения задачи распознавания лиц.
🔥Регистрируйтесь на мероприятие прямо сейчас и получите доступ к курсу по спец.цене!
Записаться на урок
🧙♂️ 9 волшебных команд IPython, которые упростят вам процесс программирования
IPython является ядром Jupyter Notebook и лучшим другом специалистов по обработке данных.
Конечно, мы можем просто использовать IPython как обычную утилиту Python, не прибегая к каким-либо специальным трюкам.
Однако будет большим вашим преимуществом, если вы изучите “магические” трюки IPython ,а затем внедрите их в свою практику написания кода.
В этой статье будут описаны 9 простых в использовании “волшебных” команд IPython с интуитивно понятными примерами.
▪ Читать
▪Зеркало
@data_analysis_ml
щем учеников на бесплатное обучение по созданию искусственного интеллекта с нуля. Опыт программирования не важен!🤖
Всего за 3 вечера под руководством Дмитрия Романова - основателя Университета Искусственного Интеллекта, лидера обучения AI-разработке в РФ, вы с легкостью напишете свой первый искусственный интеллект👨💻
Какие нейронные сети вы создадите?
▫️Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса
▫️Обнаружение возгораний
▫️Оценка стоимости квартир
▫️Оценка резюме соискателей
▫️Прогнозирование стоимости полиметаллов
▫️Сегментация изображений самолетов
▫️Распознавание команд умного дома⠀
Лучше освоить навыки создания нейронных сетей вам помогут домашние задания с проверкой от кураторов.⠀
Приходите на бесплатное обучение и напишите искусственный интеллект за 3 вечера💪
Регистрация по ссылке
