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 50 259 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 50 259 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.
50 259
Подписчики
Нет данных24 часа
-27 дней
+4530 день
Архив постов
Команда ЮMoney делает свой уютный, но хардовый митап про системную аналитику.
Темы докладов:
• Репозиторий архитектуры: 20 лет развития системы
• Documentation As Code, или "Легкий способ бросить вести документацию на wiki"
• Про сломанные грабли и разбитые лбы: проектирование в финтехе
Ждём всех 25 октября в 18:00 мск
Поделитесь с друзьями и обязательно зарегистрируйтесь: http://sber.me/?p=zwdtC
Сколько нужно ждать, чтобы получить действительно стоящий оффер? Ждать не придётся — всё происходит за один день: интервью, этап отбора, предложение о работе.
Если это One Day Offer от Сбера🏃
Команда по работе с данными Сбера в поиске Data Scientists. Заявите о себе на фаст-интервью и получите работу в крупнейшем банке страны, если вы:
• Data Scientist, Data Analyst или Data Engineer c опытом работы от 1 года (рассмотрят все кандидатуры — от уровня Junior до руководителей подразделений);
• готовы к решению масштабных задач на основе данных, аналитики, машинного обучения и искусственного интеллекта.
Чем предстоит заниматься? Создавать информационные продукты для принятия решений во всех подразделениях Сбера.
Когда: 22 октября.
Где: онлайн.
Узнайте больше и заполните заявку ✅
Есть такой тип статей, когда собирают много советов/триков/твиков/мудростей по обучению нейросетей и проверяют их влияние на метрики в различных задачах.
Одна из таких работ — это ResNet Bag Of Tricks. Статья выступает в роли такого бывалого коллеги сеньёра, который накидывает вам “А вот ты у батчнормов, которые в конце блока, гамму в ноль поставь, тогда у тебя сетка круто по началу сходиться начнёт”. В ней подробно описано как учить, что менять в +- современном мире (конечно у нас уже трансформеры, потом собрали ConvNeXt, но Bag Of Tricks всё ещё актуален). Статья удобна тем, что можно кусочками к себе в пайплайн тянуть всякие улучшения, и не пересобирать всё своё решение.
Ребята из канала DeepSchool делали подробный разбор статьи, где выписали каждый пункт с краткими пояснениями почему это улучшило перфоманс. Переходите по ссылке, чтобы изучить подробнее.
Также помимо разборов статей в их канале вы найдете короткие посты с теорией ML/DL, вопросы с собеседований и другие советы по обучению сетей. Подписывайтесь, чтобы развиваться в ML и DL вместе!
Есть такой тип статей, когда собирают много советов/триков/твиков/мудростей по обучению нейросетей и проверяют их влияние на метрики в различных задачах.
Одна из таких работ — это ResNet Bag Of Tricks. Статья выступает в роли такого бывалого коллеги сеньёра, который накидывает вам “А вот ты у батчнормов, которые в конце блока, гамму в ноль поставь, тогда у тебя сетка круто по началу сходиться начнёт”. В ней подробно описано как учить, что менять в +- современном мире (конечно у нас уже трансформеры, потом собрали ConvNeXt, но Bag Of Tricks всё ещё актуален). Статья удобна тем, что можно кусочками к себе в пайплайн тянуть всякие улучшения, и не пересобирать всё своё решение.
Ребята из канала DeepSchool делали подробный разбор статьи, где выписали каждый пункт с краткими пояснениями почему это улучшило перфоманс. Переходите по ссылке, чтобы изучить подробнее.
Также помимо разборов статей в их канале вы найдете короткие посты с теорией ML/DL, вопросы с собеседований и другие советы по обучению сетей. Подписывайтесь, чтобы развиваться в ML и DL вместе!
⚡️ Старт набора на продвинутый онлайн-курс «Machine Learning Advanced»
Редкая возможность для тех, кто занимается машинным обучением!
Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на углубленном курсе - «Machine Learning. Advanced» от OTUS и его партнера — Сбера.
📌 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА:
Вы освоите продвинутые приемы машинного обучения, которые позволят вам уверенно себя чувствовать на ведущих Middle/ Senior позициях и справляться даже с нестандартными задачами.
Открытые уроки курса:
💻 Байесовский взгляд на машинное обучение, 31 октября в 20:00 — https://otus.pw/mATL/
💻 Recommend or not Recommend? Препарируем рекомендательные системы, 16 ноября в 18:00 — https://otus.pw/RruLg/
Время прохождения теста ограничено 20 минут
👉 Пройдете вступительный тест — сможете занять место в группе по спец.цене
https://otus.pw/izwG/
Стартует одно из самых крупных в стране соревнований по решению задач в области машинного обучения и AI — AI Journey Contest 2022. Призовой фонд составляет 5.500.000 рублей
💰Победители получат крупные денежные призы. В этом году соревнование проходит при поддержке Института искусственного интеллекта AIRI.
Познакомиться с DS Works, соревновательной платформой Cloud (самый быстрорастущий провайдер России и владелец двух суперкомпьютеров), можно будет на вебинаре 18 октября. Вы узнаете:
✅ Как получить доступ к ресурсам суперкомпьютера для обучения модели (46 место в топе самых мощных суперкомпьютеров мира);
✅ Как зарегистрироваться в DS Works и что обязательно стоит указать в своем профиле;
✅ Как принять участие в соревновании и загрузить свое решение;
✅ По каким критериям оцениваются решения (опыт предыдущих соревнований);
✅ Как выглядят публичная и приватная турнирные таблицы.
Бесплатный вебинар будет полезен всем, кто знаком с AI/ML и хочет попробовать свои силы в борьбе за призы.
Регистрируйтесь тут
Первое реалити по AI в русскоязычном мире💥
На ваших глазах команда новичков создает свой первый AI проект, проходя все этапы IT разработки. Получится ли у них?
Узнай сам, старт уже скоро.
Занять место
- 12 новичков, без опыта в AI разработке
- 10 дней на запуск проекта с нуля
- в реальном времени: 4 живых вебинара в ZOOM
18, 21, 24, 27 ОКТЯБРЯ в 19:00 Мск во всех зумах страны.
Присоединиться
О проекте: Искусственный интеллект для классификации типа поверхности по снимкам со спутника.
Чем круто смотреть реалити:
🔥Живое создание AI проекта на ваших глазах 💪
🔥Вы увидите, как создают нейронную сеть те, кто никогда этим не занимался. Смогут ли новички написать нейронку меньше, чем за 2 недели? 🤯
Часто системный аналитик работает в связке с архитектором. Чтобы совместная работа была эффективной, им нужно найти общий язык. 19 октября в 20:00 (мск) OTUS проведет открытый урок «Как аналитику подружиться с архитектором?».
💬Вместе с Анной Вязанкиной, руководителем отдела системного анализа в ВТБ, мы:
— разберемся, какие бывают архитекторы в IT, какие перед ними стоят задачи;
— рассмотрим типовые артефакты на выходе у IT-архитектора;
— разделим зоны ответственности: кто что делает и кто кому и чем может помочь.
🔥Это уникальная возможность познакомиться с продвинутым онлайн-курсом «Системный аналитик. Advanced» и преподавателем.
👉Для регистрации пройдите вступительный тест https://otus.pw/cMAX/
