Учебные фильмы 🎞
Научные фильмы по физике, математике, науке и технике. Библиотека видеоуроков. Купить рекламу: https://telega.in/c/maths_lib Обратная связь: @physicist_i
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Учебные фильмы 🎞
Канал Учебные фильмы 🎞 (@maths_lib) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 25 139 підписників, посідаючи 593 місце в категорії Факти та 26 548 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 25 139 підписників.
За останніми даними від 11 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 7, а за останні 24 години на -4, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 17.61%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.61% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 427 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 409 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 43.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як двигатель, физика, физик, механизм, электрон.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Научные фильмы по физике, математике, науке и технике. Библиотека видеоуроков.
Купить рекламу: https://telega.in/c/maths_lib
Обратная связь: @physicist_i”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 12 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Факти.
1️⃣ Вы будете учиться у лучших. Преподаватели курса — признанные эксперты в области ML, которые сами прошли путь от науки до R&D и знают, какие навыки востребованы на рынке. 2️⃣ Никакой теории в отрыве от реальности. Весь курс построен на практике 7 кейсов, предусмотрена работа в группах, имитирующая среду в реальной команде. Вы будете работать над кейсами, которые сразу можно добавить в резюме: Computer Vision: Создание нейронной сети для определения заболеваний по медицинским снимкам. Омиксные данные: Кластеризация результатов анализа RNA-seq и single-cell RNA-seq. Клинические данные: Предсказание рака молочной железы и анализ генотипов. 3️⃣ Вы получите системные знания. Программа выстроена от классического ML до Deep Learning и Computer Vision, чтобы вы уверенно ориентировались в "зоопарке" методов. 4️⃣ Это крупнейшая программа по ML с прицелом на биоданные на рынке.➡️ Начинаем 3 ноября. Готовы применить свои скиллы в сфере, где можно не только хорошо зарабатывать, но и двигать науку вперед? 👉 Изучить программу и присоединиться к потоку Скидка подпискам нашего канала 15% по промокоду STUDYFILM
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
