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
Хочешь получить востребованную профессию в ИТ?👍
Сейчас все больше компаний принимают решения на основе данных и используют искусственный интеллект для автоматизации процессов. Поэтому навыки AI-разработчика всегда востребованы - об этом говорят зарплаты специалистов по нейросетям:
▫️Junior специалист - от 70 000 ₽
▫️Middle специалист - от 150 000 ₽
▫️Senior специалист - от 300 000 ₽
Мы проводим бесплатный🔥 3-х дневный практикум, на котором познакомим тебя с миром AI - это идеальный формат, который поможет тебе принять решение о дальнейшем обучении и, возможно, смене профессии.💪
👌Будет полезно всем, кто хочет разобраться в карьерных перспективах сферы работы c нейросетями.
Регистрация по ссылке 👈
16 февраля ребята из Авито приглашают на Avito Analytics meetup #9.
Кто в гостях:
🗣 Людмила Кучина, старший аналитик в Авито Недвижимости.
🗣 Иван Еремеев, руководитель аналитики контента в VK (Дзен).
🗣 Егор Сёмин, аналитик EXPF.
Что в программе:
1. Этапы построения репутационной системы.
2. Создание инструмента для мониторинга метрик.
3. Методы сокращения дисперсии и работа с VWE.
Встреча пройдёт онлайн на YouTube-канале AvitoTech. Зарегистрируйтесь, чтобы получить напоминание.
Реклама. ООО «Авито Тех». LdtCKU5eU
🔟 полезных инструментов визуализации данных
Инструменты, доступные в бизнес-плане, помогут работать с теми данными, которые генерируют бизнес-процессы. В созданном рабочем пространстве можно без проблем визуализировать данные и изменять их.
Инструменты визуализации данных также идеально подходят для создания графики о конкретных событиях, проектах, а также для создания аналитических и информационных сводок.
Такие инструменты могут радикально отличаться друг от друга. Мы составили этот список, чтобы помочь вам выбрать лучший и самый подходящий именно для вас вариант.
▪Читать
@data_analysis_ml
Repost from Центр непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ
Для востребованности на рынке труда в постоянно меняющемся мире уже недостаточно одного классического образования – время изучать что-то новое.
Скоро стартуют наши очные курсы!
⚡️Курс
«Python для автоматизации и анализа данных»
Подходит как начинающим, так и тем, у кого есть опыт в программировании. Познакомитесь с базовыми возможностями языка Python и начнёте применять его
в повседневной работе.
Старт: 7 февраля.
Стоимость: 70 000₽. Оплату можно разделить
на 2 взноса.
⚡️Профессия «Специалист по Data Science»
В программу входит математика
и программирование с нуля, а также машинное обучение, статистика, работа с Big Data и прикладное глубинное обучение.
Старт: 14 февраля.
Стоимость: 465 000₽. Оплату можно разделить на 8 взносов.
⚡️Курс «Машинное обучение»
Курс для тех, кто имеет опыт работы на языке Python (достаточно прохождения курса), а также базовые знания высшей математики, и хочет освоить классические
ML-алгоритмы.
Старт: 15 февраля.
Стоимость: 72 000₽. Оплату можно разделить
на 2 взноса.
Прокачайте свои навыки в сфере IT и аналитики данных — примерьте роль Data Scientist! Участвуйте в бесплатном онлайн-интенсиве, который пройдёт с 9 по 11 февраля. Начало — в 19:00 по московскому времени.
Записывайтесь: 👉 https://clc.to/gayj0w
Сразу после регистрации отправим вам на почту материал по Data Science с полезными ресурсами и советами, где найти первые заказы для портфолио.
За 3 дня вы научитесь:
⚡️ исследовать данные с помощью языка программирования Python;
⚡️ строить модели для реальных кейсов;
⚡️ находить аномалии в данных;
⚡️ автоматизировать решение бизнес-задач с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения.
Спикер интенсива — руководитель направления исследования данных в Сбере с семилетним опытом в программировании Анастасия Борнева.
🎉 Участвуйте, задавайте вопросы и получите сертификат на скидку 10 000 рублей на любой курс Skillbox.
Присоединяйтесь!
🔟 Советов по улучшению работы с ChatGPT
Список советов, которые помогут вам улучшить работу с ChatGPT. Список кратко:
1. ChatGPT имеет ограничение на вывод текста, но это можно легко обойти, воспользовавшись командой “continue”.
2. Иногда длинные, запутанные запросы могут иметь противоположный эффект, поэтому всегда полезно делать их конкретными и короткими.
3. Добавление ключевого слова “list” в вашу подсказку может изменить способ вывода ChatGPT. Список может оказаться более точным, чем обычный запрос.
4. ChatGPT может помочь вам в написании чёткой и сжатой документации для вашего кода, включая README.md файлы для проектов.
5. Вставляя фрагменты кода и запрашивая советы, ChatGPT может помочь с завершением кода.
6. Не отправляйте в Chatgpt запросы, содержащие личную информацию о вас, ваших коллегах или компании.
7. Вот несколько примеров запросов, которые помогут вам в ваших попытках упрощения кода и рефакторинга:
Code alternative example
input <yourcode>
Simplify below code
input <yourcode>
Refactor this code
input <yourcode>
8. Всегда перепроверяйте код от chatgpt или найдите эксперта , который сможет проверить сгенерированный код.
9. Chatgpt напишет за вас тесты высокого уровня.
10. Chatgpt отлично спарвляется с :
- Созданием запросо SQL
- CRUD код
- Отправка электронных писем
- Экспорт данных в CSV Excel
- Создание форм ввода данных
▪Подробнее
@data_analysis_ml4.02 @data_analysis_ml
❓Хотите стать специалистом по компьютерному зрению? Сделайте первые шаги на открытом уроке онлайн-курса «Компьютерное зрение».
🔥9 февраля в 20:00 мск пройдет открытый урок «Kornia — убийца OpenCV?». На занятии мы обсудим дифференцируемую библиотеку Computer Vision — Kornia.
Вы узнаете:
- Почему Kornia применяется в обучении нейронных сетей и PyTorch, а OpenCV — нет
- За счет чего Kornia работает в разы быстрее, чем OpenCV
- Какие продвинутые функции потерь и алгоритмы для моделей CV предоставляет Kornia
- Как написать алгоритм, которые автоматически сшивает несколько фотографий в панорамный снимок
- Почему Kornia — это лучший инструмент для задач, связанных с геометрией изображений
🧑💻 Для участия пройдите вступительный тест: https://otus.pw/fnv7/
Теория вероятностей в машинном обучении. Часть 1: модель регрессии
Продолжаем тему теории вероятностей в машинном обучении.
В данной статье мы подробно рассмотрим вероятностную постановку задачи машинного обучения: что такое распределение данных, дискриминативная модель, i.i.d.-гипотеза и метод максимизации правдоподобия, что такое регрессия Пуассона и регрессия с оценкой уверенности, и как нормальное распределение связано с минимизацией среднеквадратичного отклонения.
▪Читать
▪Книга Байесовские модели
▪ Бесплатный курс от Сендфорда
@data_analysis_ml
Интервью по System Design — это обязательный этап собеседований в большие технологические компании уровня FAANG, по результатам которого принимается финальное решение о найме.
Но на русском языке почти нет материалов для комплексной подготовки!
Поэтому Валерий Бабушкин, Vice President, Data Science в Blockchainꓸcom, и Евгений Нижибицкий, Lead Machine Learning Engineer в AliExpress, создали свой авторский курс, где вы научитесь выстраивать сложные и масштабируемые архитектуры программных систем.
За 4 недели вы научитесь:
- собирать требования и оценивать нагрузку
- применять высокоуровневые схемы и модульный дизайн
- масштабировать и повышать отзывчивость систем
- создавать подсистемы для хранения данных, поиска и аналитики
На курсе System Design вы получите готовый план идеального ответа на собеседовании, а также знания о системах, которые помогут выделиться среди других кандидатов.
Записывайтесь на курс по ссылке до 6 февраля! Ждём вас!
🔬 Введение в Оптимизацию с ограничениями на SciPy.
В этом посте мы делимся примером оптимизации с использованием SciPy, популярной библиотеки Python для научных вычислений.
▪Читать
▪Зеркало
▪Scipy
@data_analysis_ml
Как не забывать теорию Deep Learning и учить новое?
Можно подписаться на канал DeepSchool. В нем вы найдете
- короткие посты с теорией;
- разборы статей;
- советы по обучению сетей;
- вопросы с собеседований;
- и обзоры фреймворков.
Вот примеры полезных постов:
1. Обзор ключевых идей MobileNet — что делает эту архитектуру столь эффективной
2. Инструкция: как ускорить разметку изображений при помощи CVAT и FiftyOne
3. Что такое attention
4. Об асинхронности вычислений на GPU
5. Вопрос с собеседования на дообучение сегментационной модели
Подписывайтесь, чтобы не забывать теорию Deep Learning и учить новое :)
🤖 Как создать прототип системы контроля доступа транспорта и людей на территорию? Практика с AI в облаке
⏰ Когда: 16 февраля, 17:00 MSK
📍 https://vk.company/ru/press/events/968/
На вебинаре разберем, как за 1 час создать прототип системы для автоматизации доступа людей и транспорта на территорию. Занятие пройдет с применением сервиса Vision от VK Cloud. Для того, чтобы выполнять задания, рекомендуем заранее подключить его в личном кабинете VK Cloud.
В программе:
▪️ Обзор инструментов и моделей в сервисе Vision от VK Cloud.
▪️ Практика с Vision: разработка системы контроля доступа транспорта и людей на территорию.
▪️ QA-сессия.
Спикер:
🔸 Димитрий Муштаков, Product Manager сервиса Vision в VK Cloud.
Зарегистрироваться бесплатно
