Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Математика Дата саентиста
Открыть в Telegram
@workakkk - админ @data_analysis_ml - ds https://gosuslugi.ru/snet/67b55bb01a1c5a6fb6ecc946
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Математика Дата саентиста
Канал Математика Дата саентиста (@data_math) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 14 053 подписчиков, занимая 9 190 место в категории Технологии и приложения и 47 377 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 14 053 подписчиков.
Согласно последним данным от 18 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -62, а за последние 24 часа — 0, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 17.87%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 6.96% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 511 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 978 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 53.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как llm, программирование, параметр, визуализация, stepik.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“@workakkk - админ
@data_analysis_ml - ds
https://gosuslugi.ru/snet/67b55bb01a1c5a6fb6ecc946”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 19 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.
14 053
Подписчики
Нет данных24 часа
-47 дней
-6230 день
Архив постов
🖥 Manim — это мощная библиотека на Python для создания анимаций математических и научных концепций!
💡 Она позволяет визуализировать сложные идеи с высокой точностью и гибкостью, используя код для определения сцен, объектов и их взаимодействия. Manim широко используется в образовательных целях и для создания объясняющих видео. Библиотека поддерживает анимацию графиков, формул, геометрических фигур и других визуальных элементов.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@data_math
Неопределённый интеграл
Неопределённый интеграл. Свойства неопределённых интегралов.
Замена переменной в неопределённом интеграле.
Интегрирование по частям в неопределённом интеграле. Часть 1
Интегрирование по частям в неопределённом интеграле. Часть 2
Интегрирование простейших рациональных дробей
Примеры интегрирования простейших рациональных дробей III и IV типов
Сведения из алгебры, необходимые для интегрирования рациональных дробей
Интегрирование правильных рациональных дробей (корни знаменателя действительные и простые)
Интегрирование правильных рациональных дробей (корни знаменателя действительные и кратные)
Интегрирование правильных рациональных дробей (корни знаменателя комплексные некратные)
⭐️ источник
⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pythonlbooks
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
Data Science: t.me/datascienceiot
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
🎓 Видеокурс Стэнфорда по обучению с подкреплением, состоящий из 16 лекция, является незаменимым ресурсом для всех, кто хочет освоить системы принятия решений - комплексный, практический и ориентированный на будущее.
🔗 Смотерть: https://youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rN4wG6Nk6sNpTEbuOSosZdX
@data_math
🎓 Введение в статистическую теорию машинного обучения
📌 Видео
📌 Урок 1 / Урок2 / Урок3 / Урок4 / Урок5 / Урок 6
📌 Colab
📌Полный курс
@data_math
👨🎓 Курс по математике от Гарварда
Материал представлен очень подробно, так что у вас будет возможность глубоко разобраться в каждой теме.
охватывает три ключевые темы:
- теорию вероятностей
- статистику
- линейную алгебру.
Это отличный курс для входа а перейти к машинное обучение и продвинутое программирования на Python.
@data_math
"Fundamentals of Linear Algebra" by James B. Carrell
Link: personal.math.ubc.ca/~carrell/NB.pdf
+4
📚 Новогодние праздники продолжаются и пришло время провести крутой розыгрыш.
На этот раз мы разыграем целых 3 места на наших курсах и целую коллекцию актуальных книг для изучения и погружения в машинное обучение и python.
Условия просты:
• подписаться на Pythonl
• подписаться на Поступашки
Победители рандомно получат доступы к курсам или одну из книг, которые перечислены ниже:
— System Design. Машинное обучение. Подготовка к сложному интервью | Сюй Алекс
— Алгебра, топология, дифференциальное исчисление и теория оптимизации для компьютерных наук и машинного обучения
— Глубокое обучение Курвилль Аарон, Гудфеллоу Ян
— Как быть успешным в Data Science.
— Все, что нужно, чтобы понимать математику в одном толстом конспекте
Итоги подведем при помощи бота, который рандомно выберет победителя. Всем удачи ❤️
• подписаться на Pythonl
• подписаться на Поступашки
#Конкурс
Repost from Machinelearning
+2
⚡️ QVQ-72B-Preview: VLM с ризонингом от Qwen.
QVQ-72B-Preview - экспериментальная VLM на основе Qwen2-VL-72B , разработанная Qwen, со способностями к аналитическому мышлению и новым уровнем когнитивных навыков.
Проведенная в Qwen оценка QVQ-72B-Preview на бенчмарках MMMU, MathVista, MathVision и OlympiadBench показала результат 70.3 на MMMU, 71.4 на MathVista, 35.9 в MathVision и 20.4 на наборе OlympiadBench, подчеркнув ее способность к комплексному пониманию и рассуждению в мультидисциплинарных задачах.
⚠️ Несмотря на высокие результаты, QVQ-72B-Preview - предварительная версия модели, которая имеет ограничения:
🟠возможность смешения языков и переключения между ними;
🟠склонность к зацикливанию в логических рассуждениях;
🟠постепенная потеря концентрации на визуальном контенте при многоступенчатом рассуждении, что может приводить к галлюцинациям.
Неофициальные квантованные версии QVQ-72B-Preview в формате GGUF с диапазоном разрядностей от 1-bit (23.7GB) до 8-bit (77.26GB) и MLX-версии от mlx community в разрядностях от 4-bit до 16-bit.
📌Лицензирование: Qwen License.
🟡Статья
🟡Модель
🟡Demo
🟡Набор GGUF
🟡Набор MLX
🟡Сообщество в Discord
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #VLM #Qwen #Reasoning
+5
ФИЗМАТ - топовый канал про Физику, Математику и ИТ.
С помощью картинок и шортcов даже новички разберутся в сложных концепциях и формулах.
Присоединяйтесь: t.me/fizmat
