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
Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learning, Data Science, Алгоритмы, Python. Так же часто публикуются крутые 🔥 вакансии.
👉 Вам сюда: @devsp
А любителям читать статьи в оригинале вот сюда:
👉 @ds_international
Добро пожаловать!
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
Знаете Python и имеете базу в аналитике данных? Поможем освоить машинное обучение и выйти на новый уровень.
На курсе Start ML за 7 месяцев объясним, как устроены алгоритмы машинного обучения, и научим применять их на практике. Опытные аналитики и ML-инженеры из Яндекса и Райффайзен расскажут, как обучать модели и нейронные сети, а также оценивать их влияние на ключевые бизнес-метрики с помощью статистики и A/B-тестов.
Благодаря курсу вы расширите свои компетенции аналитика и сможете применять продвинутые методы для решения ваших рабочих задач. В конце обучения вы создадите собственный ML-сервис — рекомендательную систему социальной сети, которая поможет закрепить все полученные знания.
Попробуйте бесплатную демоверсию на сайте, а также записывайтесь на ближайший поток курса до 9 декабря —
по промокоду DAML15 дарим скидку 10%.
Системный аналитик и бизнес-аналитик — современные IT-профессии, в которых умение слушать и понимать людей нужнее, чем техническое образование. Узнайте, чем они отличаются и что вам больше подходит.
→ Бесплатные вебинары Яндекс Практикума, 5 и 6 декабря в 19:00
5 декабря обсудим системных аналитиков.
Вести вебинар будут эксперты:
◾️ Маргарита Нижельская
Ex-head of system analyst в компании МегаФон.
◾️ Дмитрий Столяров
Ведущий инженер-аналитик в компании Диасофт.
Они на понятных примерах расскажут:
— чем занимаются системные аналитики,
— почему они сейчас нужны на рынке,
— в каких компаниях работают,
— кому подойдёт профессия,
— какие навыки нужны младшему системному аналитику.
6 декабря обсудим бизнес-аналитиков.
Вебинар проведут
◾️ Екатерина Якимова
Руководитель группы аналитиков в компании «Цифровая индустриальная платформа»
◾️ Артём Исакин
Руководитель трудоустройства направления анализа данных.
На примере вакансий и тестовых заданий она разберёт задачи бизнес-аналитиков и расскажет, в чём их отличие от системных аналитиков. А ещё — обсудим, сколько получают бизнес-аналитики, нужны ли они сейчас на рынке и какие навыки освоить для старта в профессии.
После вебинаров можно будет задать вопросы спикерам.
→ Зарегистрироваться на вебинар
🟢 Как работать с большими данными? Сделайте первые шаги в изучении Big Data!
📊 Приходите 6 декабря в 20:00 на открытый урок «Использование коннекторов для Spark» в OTUS. А после вебинара сможете продолжить обучение на онлайн-курсе «Spark Developer».
🚀 На занятии вы узнаете, какие коннекторы используются Spark из коробки, какие подключаются из библиотек, а какие и когда надо писать самому.
🔥 Кому будет полезен урок?
- IT-специалистам, которые хотят перейти в Big Data
- Начинающим дата-инженерам, желающим углубиться в профессию
- Тем, кто самостоятельно изучает технологии Big Data
🦾 Лектор: Вадим Опольский, Scala Big Data разработчик в Luxoft DXC Technology.
✅ Пройдите вступительный тест для регистрации на урок
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru
Роудмэп Re+Ops, программа исследования, план и лайфхаки исследования пользователей, шаг за шагом. Организация исследовательской работы в команде - курс с практикой и домашними заданиями по процессу клиентских исследований.
На курсе вы найдете ответы на вопросы:
💡Как быстро запустить исследование? Люди, время?
💡Как сформировать программу исследования? Что за чем?
💡У нас есть конкретная задача - как выбрать подходящий метод исследования?
💡Мы получили кучу инсайтов из интервью - что дальше?
💡Как проверять гипотезы быстро и дешево на регулярной основе?
Курс будет полезен:
📌продуктологам и продакт-менеджерам
📌стартап-командам и предпринимателям
📌дизайнерам и проектировщикам
📌маркетологам
🌎Получайте знания из любой точки мира: https://dtcenter.ru/education/online_intensives/research_ops
