Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Курсы Data Science
Открыть в Telegram
Курсы по аналитике и Data Science Чат канала: https://t.me/edu_cours Канал об обучении цифровым профессиям онлайн в любом возрасте: https://t.me/u4uon Администратор: @olegziul
Больше2 408
Подписчики
Нет данных24 часа
+17 дней
+930 день
Загрузка данных...
Похожие каналы
Входящие и исходящие упоминания
---
---
---
---
---
---
Привлечение подписчиков
июнь '26
июнь '26
+18
в 0 каналах
май '26
+23
в 0 каналах
Get PRO
апрель '26
+27
в 0 каналах
Get PRO
март '26
+56
в 0 каналах
Get PRO
февраль '26
+190
в 0 каналах
Get PRO
январь '26
+125
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '25
+265
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '25
+55
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '25
+93
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '25
+275
в 0 каналах
Get PRO
август '25
+7
в 0 каналах
Get PRO
июль '25
+15
в 0 каналах
Get PRO
июнь '25
+20
в 0 каналах
Get PRO
май '25
+17
в 0 каналах
Get PRO
апрель '25
+22
в 0 каналах
Get PRO
март '25
+49
в 2 каналах
Get PRO
февраль '25
+98
в 0 каналах
Get PRO
январь '25
+105
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '24
+53
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '24
+43
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '24
+135
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '24
+434
в 1 каналах
Get PRO
август '24
+24
в 1 каналах
Get PRO
июль '24
+60
в 1 каналах
Get PRO
июнь '24
+18
в 0 каналах
Get PRO
май '24
+20
в 0 каналах
Get PRO
апрель '24
+24
в 0 каналах
Get PRO
март '24
+24
в 0 каналах
Get PRO
февраль '24
+26
в 0 каналах
Get PRO
январь '24
+26
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '23
+26
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '23
+24
в 1 каналах
Get PRO
октябрь '23
+92
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '23
+16
в 0 каналах
Get PRO
август '23
+22
в 0 каналах
Get PRO
июль '23
+18
в 0 каналах
Get PRO
июнь '23
+21
в 0 каналах
Get PRO
май '23
+28
в 0 каналах
Get PRO
апрель '23
+39
в 0 каналах
Get PRO
март '23
+61
в 0 каналах
Get PRO
февраль '23
+96
в 0 каналах
Get PRO
январь '23
+37
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '22
+320
в 0 каналах
| Дата | Привлечение подписчиков | Упоминания | Каналы | |
| 18 июня | +1 | |||
| 17 июня | 0 | |||
| 16 июня | +1 | |||
| 15 июня | 0 | |||
| 14 июня | +1 | |||
| 13 июня | +2 | |||
| 12 июня | +1 | |||
| 11 июня | 0 | |||
| 10 июня | +1 | |||
| 09 июня | +1 | |||
| 08 июня | +1 | |||
| 07 июня | +5 | |||
| 06 июня | 0 | |||
| 05 июня | +1 | |||
| 04 июня | 0 | |||
| 03 июня | 0 | |||
| 02 июня | +1 | |||
| 01 июня | +2 |
Посты канала
| 2 | Machine Learning и Data Science: подготовка к собеседованиям
Курс для тех, кто уже знаком с ML и хочет привести знания в порядок перед техническими интервью.
Внутри: линейные модели, метрики, деревья решений, ансамбли и типовые вопросы с ML / DS-собеседований.
- Посмотреть программу курса
- Купить курс со скидкой 10%
- Бесплатный тренажёр для знакомства с форматом
- Канал автора | 513 |
| 3 | Обучить модель в ноутбуке — это только часть работы.
В реальном ML-проекте нужно пройти весь контур: понять задачу, проверить данные, собрать признаки, обучить модель, оценить ошибки, завернуть inference в API, настроить проверки и следить за качеством после релиза.
Data Scientist: от данных до деплоя моделей — практический курс про полный цикл Data Science: от постановки ML-задачи и EDA до CI/CD, inference API и мониторинга моделей в продакшне.
Внутри курса:
🔹 Данные и признаки — EDA, качество данных, data leakage, feature engineering
🔹 Модели — baseline, gradient boosting, валидация, метрики и error analysis
🔹 Experiment tracking — MLflow / Weights & Biases, сравнение экспериментов и версионирование
🔹 Deployment — FastAPI-сервис, inference API, batch-inference и обработка ошибок
🔹 CI/CD и мониторинг — тесты, quality gates, data drift, prediction drift и дашборды
Курс для тех, кто хочет не просто обучать модели, а доводить ML-решения до рабочего состояния: с воспроизводимостью, API, проверками и мониторингом.
На Latorn можно начать бесплатно: откройте бесплатные уроки и посмотрите первые практические шаги.
Сейчас полный доступ со скидкой 25% — 48 часов.
👉 Открыть бесплатные уроки и забрать курс | 628 |
| 4 | https://zero2claude.dev/ | 663 |
| 5 | Обучить модель в ноутбуке — это только часть работы.
В реальном ML-проекте нужно пройти весь контур: понять задачу, проверить данные, собрать признаки, обучить модель, оценить ошибки, завернуть inference в API, настроить проверки и следить за качеством после релиза.
Data Scientist: от данных до деплоя моделей — практический курс про полный цикл Data Science: от постановки ML-задачи и EDA до CI/CD, inference API и мониторинга моделей в продакшне.
Внутри курса:
🔹 Данные и признаки — EDA, качество данных, data leakage, feature engineering
🔹 Модели — baseline, gradient boosting, валидация, метрики и error analysis
🔹 Experiment tracking — MLflow / Weights & Biases, сравнение экспериментов и версионирование
🔹 Deployment — FastAPI-сервис, inference API, batch-inference и обработка ошибок
🔹 CI/CD и мониторинг — тесты, quality gates, data drift, prediction drift и дашборды
Курс для тех, кто хочет не просто обучать модели, а доводить ML-решения до рабочего состояния: с воспроизводимостью, API, проверками и мониторингом.
На Latorn можно начать бесплатно: откройте бесплатные уроки и посмотрите первые практические шаги.
Сейчас полный доступ со скидкой 25% — 48 часов.
👉 Открыть бесплатные уроки и забрать курс | 597 |
| 6 | Machine Learning и Data Science: тренажёр для собеседований. Степик | 212 |
| 7 | Agentic AI A Complete Learning Guide .pdf | 1 338 |
| 8 | Искусственный интеллект (ботаем алгоритмы кластеризации). Степик | 1 289 |
| 9 | Искусственный интеллект (ботаем алгоритмы кластеризации). Степик | 1 |
| 10 | OVER (оконки): SQL для Избранных. Степик | 1 371 |
| 11 | https://github.com/affaan-m/ECC | 1 531 |
| 12 | Комбинаторика на пальцах. Степик | 1 364 |
| 13 | Статистика для (не) аналитиков. Степик | 1 408 |
| 14 | Python Списки: Методы и магические методы. Степик | 1 473 |
| 15 | https://github.com/NirDiamant/agents-towards-production | 1 501 |
| 16 | https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/gh-developing-agentic-systems-1 | 1 257 |
| 17 | Курс по Causal Inference для аналитиков. Учимся проверять гипотезы без A/B-тестов и применять методы Causal Inference на реальных задачах. В рамках курса ученики последовательно проходят путь от таких базовых понятий как потенциальные результаты и confounding bias, до таких методов как Double Machine Learning, TWFE, Propensity Score и т.д.
А еще по промокоду «DSCOURSES» можно получить скидку 400 рублей. Ссылка на курс — https://stepik.org/a/260739/pay?promo=bacfe664845950a2 | 1 258 |
| 18 | Комбинаторика - практикум: учимся с нейропсихологом. Степик | 1 136 |
| 19 | Введение в разработку ИИ-агентов. Степик | 1 503 |
| 20 | https://openedu.ru/course/hse/RL_BASICS/ | 1 522 |
