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 50 256 подписчиков, занимая 2 658 место в категории Технологии и приложения и 12 450 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 50 256 подписчиков.
Согласно последним данным от 26 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 46, а за последние 24 часа — 6, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.29%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 6.48% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 671 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 3 258 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 29.
- 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 27 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.
50 256
Подписчики
+624 часа
+327 дней
+4630 день
Архив постов
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 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
🔥Продолжение подборки классных бесплатных курсов для вкатывания в Data Science.
▪Основы работы с данными
Курс поможет разобраться с ключевыми аспектами работы с данными, систематизировать знания в этой актуальной и востребованной предметной области в сегодняшнем цифровом мире.
▪Big Data и Data Science: начни погружение с нуля (Русская школа программирования)
Курс состоит из четырех модулей, которые помогут поэтапно освоить основные понятия науки о данных и научиться применять их на практике
▪Principles, Statistical and Computational Tools for Reproducible Data Science (Harvard university)
Курс от Гарварда. Изучите навыки и инструменты, которые используются в науке о данных. Хорошая практика и доступная подача.
▪Анализ данных просто и доступно.
Курс знакомит студентов с основами анализа данных.
Вы познакомитесь с исследованиями и примерами из практики в которых использовался анализ данных. Научитесь решать самостоятельно задачи анализа данных.
▪Бесплатный курс по Python программированию с нуля.
Работает прямо в браузере.
Курс автоматизации и анализа данных на Python.
1 часть
@data_analysis_ml
🐼 Pandas vs Polars: сравнение синтаксиса и скорости 🐻
Pandas - это незаменимая библиотека Python для Data Science. Её самым большим недостатком является то, что она может быть медленной при операциях с большими наборами данных. Polars - это альтернатива Pandas, предназначенная для более быстрой обработки данных.
Polars - это альтернатива Pandas, предназначенная для более быстрой обработки данных.
Эта статья кратко познакомит вас с библиотекой Polars и сравнит её с Pandas в отношении синтаксиса и скорости.
▪ Читать дальше
▪ Зеркало
▪ Код
@data_analysis_ml
Как стать успешным бизнес-аналитиком и развить необходимые для этого навыки? Записывайтесь на бесплатный интенсив: 👉 https://clc.to/aiOjzw
За 3 дня вы:
✅ узнаете, чем занимаются бизнес-аналитики и почему они особенно востребованы во время нестабильности;
✅ научитесь работать с интеллект-картами и проектировать диаграммы процессов;
✅ поймёте, как собирать и обрабатывать данные, оптимизировать бизнес-процессы.
Спикер интенсива — Антон Антипин, 21 год работает в бизнес-аналитике. Он основатель и генеральный директор компании Business Set, сертифицированный эксперт в области моделирования бизнес-процессов, преподаватель ВШЭ, Российского международного олимпийского университета и Русской школы управления.
🎁 Всех участников ждут подарки: электронная книга Адель Линн «Сила эмоционального интеллекта» издательства МИФ и сертификат на скидку 10 000 рублей на любой курс Skillbox каждому, кто будет присутствовать онлайн на интенсиве!
Подключайтесь к прямым эфирам 16–18 января в 19:00 по московскому времени!
🚀 Tableau подборка бесплатных и полезных материалов.
✔️Основы работы в Tableau по основам работы в программе Tableau Public. В этом курсе вы узнаете, как подключаться к источникам данных, создавать дашборды и отдельные визуализации. Созданные дашборды вы сможете загрузить в интернет, чтобы показать своим друзьям и коллегам.
✔️Tableau Blueprint 2022
Бесплатная книга.
✔️Visual Vocabulary
Интерактивное шпаргалка по всем видам графиков.
✔️ Специализация Data Visualization with Tableau от Coursera
Пройдя курс, и вы сможете создавать мощные отчеты и информационные панели, которые помогут людям принимать решения и действовать на основе данных.
✔️Дата йога 8 ступеней
Бесплатная 8-ми недельная программа углубления навыков работы с Tableau и изучения продвинутых аспектов визуализации данных.
✔️ Between Tableau and Power BI
✔️ Библиотека материалов бесплатня библиотека полезных книг по визуализации данных
QLIK SENSE МАРАФОН: ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ
✔️Новые крутые визуализацию каждый день
✔️ Tableau Training от simplilearn
✔️ Бесплатные видео Tableau
Сохраняйте себе, чтобы не потерять и делитесь с коллегами.
@data_analysis_ml
Когда работа сама ищет аналитика? Когда у аналитика есть опыт!
Настоящий практический опыт можно получить всего за месяц на «Симуляторе аналитика» от karpov.courses
В чём суть Симулятора?
Представьте, что вы устроились на работу в молодой стартап.
Ваша задача — с нуля выстроить аналитические процессы под руководством ведущего аналитика Анатолия Карпова.
За 5 недель интенсивной практики вы научитесь:
▪️Строить realtime дашборды
▪️Автоматизировать поиск аномалий в данных
▪️Строить ETL-пайплайны
▪️Анализировать продуктовые метрики
▪️Планировать и запускать A/B-тесты
Важно: курс для тех, кто хотя бы на базовом уровне знает Python, SQL, Git и статистику.
Переходите по ссылке и записывайтесь на Симулятор до 20 января!
🔥 6 новых библиотек Machine Learning (ML), которые стоит изучить, чтобы улучшить свои навыки в 2023
На дворе только начался 2023 год, а это значит, что пришло время открыть для себя новые тенденции в области Data Science и машинного обучения. Хотя старые материалы по-прежнему актуальны, знаний Pandas, NumPy, Matplotlib и Scikit-learn уже недостаточно.
Данная статья посвящена шести восходящим звёздам экосистемы MLOps; инструментам, ориентированным на создание наиболее эффективных моделей и последующее внедрение их в продакшен. Давайте начнём!
▪ Читать
▪Зеркало
@machinelearning_ru
🚀 50 бесплатных датасетов для создания неотразимого портфолио (2023)
Если вы хотите улучшить своё портфолио, показав, что умеете хорошо визуализировать данные, или если у вас есть несколько свободных часов и вы хотите приобрести новые навыки машинного обучения, в этой статье есть всё, что вам нужно!
▪ Читать
▪Зеркало
@data_analysis_ml
Начните свой путь в Data Science! Присоединяйтесь к прямым трансляциям с 16 по 18 января в 19:00 по московскому времени. В роли спикера — руководитель направления исследования данных в Сбере с семилетним опытом в программировании Анастасия Борнева.
🔸Записывайтесь на бесплатный онлайн-интенсив по анализу данных: 👉 https://clc.to/D37ZOQ
Чему вы научитесь:
📎 находить аномалии, выявлять ложные зависимости и выделять главные факторы в моделях данных;
📎 визуализировать и анализировать данные с помощью Python-библиотек;
📎 автоматизировать решение бизнес-задач с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения.
🎁 Все участники при регистрации получат чек-лист с информацией о том, чем занимается специалист по DS, где он может работать, какие знания и навыки ему нужны, а также где новичку найти первые проекты. Дошедшим до финала интенсива подарим электронную книгу Пола Доэрти и Джеймса Уилсона «Человек + машина» издательства МИФ.
Участвуйте, задавайте вопросы и получите сертификат на скидку 10 000 рублей на любой курс Skillbox.
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
