ru
Feedback
Анализ данных (Data analysis)

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

Яндекс Банк ищет рок-звёзд от мира данных Финтех — самые молодые и смелые ребята в Яндексе. За 1,5 года они придумали и сделали Сплит (тот самый, что делит оплату на части), и Карту Плюса (ту самую, что даёт кешбэк не только в Яндексе). На подходе собственный апп и запуск кредитных продуктов, и всем этим нелёгким делом управляет data-driven-подход. Поэтому умеющих работать с данными здесь любят, ценят и ждут, и прямо сейчас ищут: Риск-аналитика Если твой любимый вопрос «А что если…?», ты немного ясновидящий, всегда держишь руку на пульсе и не паникуешь от работы в условиях полной неопределённости, с профессией ты точно не ошибся. А если ещё и программируешь, умеешь взаимодействовать с бэкендом и тестированием, и готов с головой погрузиться в кредитные продукты, не ошибёшься и с вакансией. Подробности тут. Продуктового аналитика Для запуска на рынок довольно нетривиального продукта — кредита для людей, которых, как правило, в этих вопросах несправедливо обделяют: водителей такси и курьеров. Надо будет разбираться в том, «кто» сделал «что, когда и где», и как со всем этим поступать дальше, работать рука об руку с продакт-менеджером и помогать принимать правильные решения. Желательно иметь за плечами опыт дирижёрства командой, потому что именно этим здесь и предстоит заниматься. Дата-инженера Учёный может открыть новую звезду, но не может её создать — ему придётся просить инженера сделать это за него (с). Поэтому ребята ищут звезду-инженера, способного создать хранилище, которое переживёт даже вторжение инопланетян. Если обеспечение надёжной инфраструктуры пробуждает в тебе свет, а финансовые технологии греют душу — кажется, вы нашли друг друга. Детали ищи здесь. Кратчайший путь в руки рекрутеров — в описании вакансии. Дочитай до конца, реши нехитрую профильную задачку и дверь откроется!

Data Secrets — первый журнал в области науки о данных. Machine Learning, Data Science, AI - знакомые слова, но считаешь, что
Data Secrets — первый журнал в области науки о данных. Machine Learning, Data Science, AI - знакомые слова, но считаешь, что это очень сложно? Здесь мы на практических примерах освещаем последние достижения в этой области и учим азам: рекомендательные системы прогнозирование временных рядов генерирование фото/видео Присоединяйся: @data_secrets

Ищем учеников на бесплатное обучение по созданию искусственного интеллекта с нуля. Опыт программирования не важен!🤖 Всего за
Ищем 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 марок молока 👉Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса 👉Обнаружение возгораний 👉Оценка стоимости квартир 👉Классификация отзывов на Teslа 👉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

⚡️Прими Challenge от Avanpost⚡️ Стартовала регистрация на онлайн-хакатон от Avanpost! 📆 Даты хакатона: 2 – 4 декабря 2022 го
⚡️Прими Challenge от Avanpost⚡️ Стартовала регистрация на онлайн-хакатон от Avanpost! 📆 Даты хакатона: 2 – 4 декабря 2022 года 💡 Дедлайн регистрации: 28 ноября 23:59 📲 Регистрация и подробности по ссылке! Прими вызов и прокачай свои скиллы на актуальных кейсах от сильнейшего на российском рынке разработчика систем управления доступом! Кейсы на выбор: 🔸 Разработка механизма предиктивной авторизации (ML/AI) 🔸 Распознавание отпечатков пальцев (Go) На хакатоне тебя ждет: 🔹 Призовой фонд – 300.000 рублей 🔹 Шанс получить оффер 🔹 48 часов драйва в команде 🔹 Менторская поддержка и мастер-классы 🔹 Подарки и мерч Участвуй и побеждай в онлайн-хакатоне Avanpost Challenge!

📕 Как использовать реестр схем при работе с Kafka? Узнайте 17 ноября в 20:00 на открытом уроке «Schema Registry в Apache Kaf
📕 Как использовать реестр схем при работе с Kafka? Узнайте 17 ноября в 20:00 на открытом уроке «Schema Registry в Apache Kafka» в OTUS. На занятии мы познакомимся с использованием реестра схем при работе с Kafka. Вы узнаете, что такое Kafka, эволюция схем и как реестр схем облегчает работу с Kafka при эволюции схем. ✔️ Кому подходит этот урок: - Тем, кто только собирается использовать Kafka — узнаете, что это и как с ней работать. - Тем, кто уже работает с Kafka, но использует реестр схем — узнаете, как с ним работать. ✔️ По итогам вебинара вы: - Получите представление о Kafka и понимание эволюции схем - Познакомитесь с реестром схем - Посмотрите пример приложений для Kafka, использующих реестр схем Занятие проведет Вадим Заигрин — преподаватель онлайн-курса «Spark Developer» и ведущий эксперт по технологиям в Сбербанке. 🔴 Для регистрации пройдите вступительный тест Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru

Сегодня хочу порекомендовать вам канал Datalytics, посвященный анализу данных с помощью Python. Автор канала Алексей Макаров регулярно выкладывает полезные материалы по практическом применению Python для анализа данных и автоматизации рутины. В канале можно найти ссылки на статьи про подготовку и предобработку данных с помощью pandas, про визуализацию данных, использование пакетов для статистики, парсинга веб-сайтов, автоматизации собственных задач и многое другое. У канала также есть чат, в котором можно найти советчиков и единомышленников в сфере анализа данных.

Курс «Английский для аналитиков» от Яндекс Практикума Для специалистов, которые хотят изменить свою профессиональную жизнь и
Курс «Английский для аналитиков» от Яндекс Практикума Для специалистов, которые хотят изменить свою профессиональную жизнь и работать в международной команде. Обучение построено вокруг рабочих ситуаций и полезных для карьеры навыков: • Самопрезентация. Рассказ о своей роли, задачах, сфере ответственности на поведенческом интервью и в неформальной беседе. • Работа в команде. Стендапы, планирование спринтов, демонстрация навыков командной работы на собеседовании. • Общение с заказчиками и исполнителями. Сбор требований у стейкхолдеров и постановка задач для разработчиков. • Презентация результатов работы. Выступление на митапах, неформальное общение с коллегами из отрасли. • Обсуждение решений по проекту. Генерация и аргументация идей, участие в мозговых штурмах. • Рефлексия и самоанализ. Ретроспектива, ревью, ответы на сложные вопросы. Запишитесь на бесплатную консультацию. Определим ваш уровень языка, расскажем про обучение и ответим на все вопросы.