Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Анализ данных (Data analysis)
Відкрити в Telegram
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Анализ данных (Data analysis)
Канал Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 50 258 підписників, посідаючи 2 650 місце в категорії Технології та додатки та 12 436 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 50 258 підписників.
За останніми даними від 27 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 45, а за останні 24 години на 0, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 10.21%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 6.59% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 5 131 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 3 311 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 30.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як llm, контекст, openai, архитектура, deepseek.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Data science, наука о данных.
@haarrp - админ
РКН: clck.ru/3FmyAp”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 28 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 Технології та додатки.
50 258
Підписники
Немає даних24 години
-27 днів
+4530 день
Архів дописів
Как работают облачные технологии и какой реальный эффект от искусственного интеллекта – эксперты показывают на конкретных кейсах
Команда облачного провайдера Cloud (ТОП-3 быстрорастущих it-компаний) пригласила своих заказчиков на интервью, чтобы из первых уст и в прямом эфире задать вопросы о том, каких результатов удалось достичь с помощью современных технологий в 2022 году.
24 января в 11:00 приходите на бесплатный вебинар «Облака и ML в бизнесе: истории клиентов Cloud», где вы узнаете:
✅ какие неочевидные возможности скрывают эти технологии;
✅ каких результатов достигли клиенты Cloud после успешного внедрения облаков и AI;
❗️а также все участники вебинара получат доступ к результатам масштабного исследования облачной зрелости, в котором приняло участие более 650 российских компаний (спойлер: по прогнозам Cloud, к 2025 году облака и AI будут применять более 130 тыс. компаний в России)
Зарегистрироваться на вебинар
👉 Приглашаем на первое знакомство с машинным обучением!
Бесплатный урок «Первичный анализ данных с Pandas» в OTUS в рамках запуска специализации «Machine Learning».
💪 После занятия вы будете знать:
- Зачем нужен первичный анализ данных в машинном обучении
- Какие существуют инструменты для первичного анализа данных в Python
- Как визуализировать данные и какая преобработка данных нужна в ML
👱♀️ Спикер: Тихонова Мария, руководитель онлайн-курса и Senior Data Scientist в SberDevices.
👉 Чтобы участвовать в прямом эфире, зарегистрируйтесь https://otus.pw/q3yn/
🌍 Как правильно использовать геоданные в аналитике и как это может повысить точность предиктивных моделей?
Значительная часть собираемых данных содержит географическую составляющую, которая зачастую не используется в анализе. В данном канале вы найдете информацию об инструментах обработки и визуализации геоданных, обзоры статей и библиотек, последние новости из мира Location Intelligence, открытые датасеты и примеры использования геоданных для решения практических задач.
👉 Читать
Если бы java-разработчика спросили, в чём сила, он бы ответил: «В надёжности».
Java — надёжный язык, потому что помогает отлавливать ошибки до запуска программы. Код состоит из маленьких блоков-объектов, как в конструкторе. Можно исправить кусочек кода в одном месте, чтобы поменять поведение целой системы.
Такой подход идеален для разработки масштабных систем с высокой нагрузкой. Так что если вы мечтаете своими руками создавать крупные проекты вроде стримингов и маркет-плейсов с миллионами посетителей — вам в java-разработку.
Проверьте, подходит ли вам Java. Напишите приложение для учёта финансов в бесплатной вводной части курса →
P.S: в начале может быть сложновато, но как только разберётесь в базе, дело пойдёт быстрее!
Хотите выйти на новый уровень в аналитике данных и стать действительно крутым специалистом?
Всему необходимому для решения своих рабочих задач можно научиться на курсе «Аналитик данных» от школы karpovꓸcourses. За 5 месяцев вы не только изучите теорию, но и на практических кейсах отточите навыки работы со всеми актуальными инструментами для анализа данных.
В программу курса входят:
– Python и SQL
– Git и Airflow
– Теория вероятностей
– Статистика и A/B-тесты
– Продуктовая аналитика
– Визуализация данных
Обучение построено на реальных задачах индустрии и проходит в формате буткемпа, когда максимум знаний даётся за минимальный срок. Вас будут учить специалисты с опытом работы в топовых IT-компаниях: вы сможете перенять их опыт и не допустить множество ошибок на старте.
Записывайтесь на курс по ссылке до 23 января — по промокоду DAML37 вы получите скидку 10%.
Также на сайте доступна бесплатная демоверсия — можете начать с неё.
💪🏻Прокачайте свои навыки в системном анализе!
🔵OTUS запускает поток хардового онлайн-курса «Системный аналитик. Advanced». Программа рассчитана на ИТ и системных аналитиков с опытом работы от 1 года, желающих улучшить свои навыки и начать путь до уровня Senior.
За 6 месяцев вы научитесь эффективно визуализировать требования, проектировать сервисы RESTFul API и сравнивать их с SOAP и gRPC.
🧑🏻💻Обучение проходит на живых вебинарах, где вам дают всю необходимую базу, а закрепление навыков происходит за счет практических домашних заданий и выпускного проекта — разработки информационной технологической и ресурсной модели (API) и проектирование архитектуры для нового приложения.
👉Пройдите вступительный тест, чтобы получить спец.цену на курс: https://otus.pw/0OVl/
🗓Открытые уроки курса:
31 января — «Выбираем технологию для API»
16 февраля — «Нефункциональные требования глазами аналитика»
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru.
🔹Что такое Face Recognition и с помощью каких инструментов лучше подходить к задаче по распознаванию лиц?
💬Обсудим 23 января в 20:00 на открытом уроке онлайн-курса «Компьютерное зрение» в OTUS.
На занятии мы разберем:
- В чем заключается задача Face Recognition и из каких подзадач она состоит
- Какие существуют основные подходы по решению задачи детекции лиц
- С помощью каких алгоритмов решается задача распознавания лиц (EigenFaces, нейросетевые методы).
- Как на практике решить задачу распознавания лиц с помощью метода EigenFaces.
- Какие существуют датасеты, библиотеки и инструменты, необходимые для решения задачи распознавания лиц.
🔥Регистрируйтесь на мероприятие прямо сейчас и получите доступ к курсу по спец.цене!
Записаться на урок
🧙♂️ 9 волшебных команд IPython, которые упростят вам процесс программирования
IPython является ядром Jupyter Notebook и лучшим другом специалистов по обработке данных.
Конечно, мы можем просто использовать IPython как обычную утилиту Python, не прибегая к каким-либо специальным трюкам.
Однако будет большим вашим преимуществом, если вы изучите “магические” трюки IPython ,а затем внедрите их в свою практику написания кода.
В этой статье будут описаны 9 простых в использовании “волшебных” команд IPython с интуитивно понятными примерами.
▪ Читать
▪Зеркало
@data_analysis_ml
щем учеников на бесплатное обучение по созданию искусственного интеллекта с нуля. Опыт программирования не важен!🤖
Всего за 3 вечера под руководством Дмитрия Романова - основателя Университета Искусственного Интеллекта, лидера обучения AI-разработке в РФ, вы с легкостью напишете свой первый искусственный интеллект👨💻
Какие нейронные сети вы создадите?
▫️Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса
▫️Обнаружение возгораний
▫️Оценка стоимости квартир
▫️Оценка резюме соискателей
▫️Прогнозирование стоимости полиметаллов
▫️Сегментация изображений самолетов
▫️Распознавание команд умного дома⠀
Лучше освоить навыки создания нейронных сетей вам помогут домашние задания с проверкой от кураторов.⠀
Приходите на бесплатное обучение и напишите искусственный интеллект за 3 вечера💪
Регистрация по ссылке
