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 50 256 підписників, посідаючи 2 658 місце в категорії Технології та додатки та 12 450 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 50 256 підписників.
За останніми даними від 26 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 46, а за останні 24 години на 6, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.29%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 6.48% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 671 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 3 258 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 29.
- 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 27 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.
50 256
Підписники
+624 години
+327 днів
+4630 день
Архів дописів
Хочешь получить востребованную профессию в ИТ?👍
Сейчас все больше компаний принимают решения на основе данных и используют искусственный интеллект для автоматизации процессов. Поэтому навыки AI-разработчика всегда востребованы - об этом говорят зарплаты специалистов по нейросетям:
▫️Junior специалист - от 70 000 ₽
▫️Middle специалист - от 150 000 ₽
▫️Senior специалист - от 300 000 ₽
Мы проводим бесплатный🔥 3-х дневный практикум, на котором познакомим тебя с миром AI - это идеальный формат, который поможет тебе принять решение о дальнейшем обучении и, возможно, смене профессии.💪
👌Будет полезно всем, кто хочет разобраться в карьерных перспективах сферы работы c нейросетями.
Регистрация по ссылке 👈
16 февраля ребята из Авито приглашают на Avito Analytics meetup #9.
Кто в гостях:
🗣 Людмила Кучина, старший аналитик в Авито Недвижимости.
🗣 Иван Еремеев, руководитель аналитики контента в VK (Дзен).
🗣 Егор Сёмин, аналитик EXPF.
Что в программе:
1. Этапы построения репутационной системы.
2. Создание инструмента для мониторинга метрик.
3. Методы сокращения дисперсии и работа с VWE.
Встреча пройдёт онлайн на YouTube-канале AvitoTech. Зарегистрируйтесь, чтобы получить напоминание.
Реклама. ООО «Авито Тех». LdtCKU5eU
🔟 полезных инструментов визуализации данных
Инструменты, доступные в бизнес-плане, помогут работать с теми данными, которые генерируют бизнес-процессы. В созданном рабочем пространстве можно без проблем визуализировать данные и изменять их.
Инструменты визуализации данных также идеально подходят для создания графики о конкретных событиях, проектах, а также для создания аналитических и информационных сводок.
Такие инструменты могут радикально отличаться друг от друга. Мы составили этот список, чтобы помочь вам выбрать лучший и самый подходящий именно для вас вариант.
▪Читать
@data_analysis_ml
Repost from Центр непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ
Для востребованности на рынке труда в постоянно меняющемся мире уже недостаточно одного классического образования – время изучать что-то новое.
Скоро стартуют наши очные курсы!
⚡️Курс
«Python для автоматизации и анализа данных»
Подходит как начинающим, так и тем, у кого есть опыт в программировании. Познакомитесь с базовыми возможностями языка Python и начнёте применять его
в повседневной работе.
Старт: 7 февраля.
Стоимость: 70 000₽. Оплату можно разделить
на 2 взноса.
⚡️Профессия «Специалист по Data Science»
В программу входит математика
и программирование с нуля, а также машинное обучение, статистика, работа с Big Data и прикладное глубинное обучение.
Старт: 14 февраля.
Стоимость: 465 000₽. Оплату можно разделить на 8 взносов.
⚡️Курс «Машинное обучение»
Курс для тех, кто имеет опыт работы на языке Python (достаточно прохождения курса), а также базовые знания высшей математики, и хочет освоить классические
ML-алгоритмы.
Старт: 15 февраля.
Стоимость: 72 000₽. Оплату можно разделить
на 2 взноса.
Прокачайте свои навыки в сфере IT и аналитики данных — примерьте роль Data Scientist! Участвуйте в бесплатном онлайн-интенсиве, который пройдёт с 9 по 11 февраля. Начало — в 19:00 по московскому времени.
Записывайтесь: 👉 https://clc.to/gayj0w
Сразу после регистрации отправим вам на почту материал по Data Science с полезными ресурсами и советами, где найти первые заказы для портфолио.
За 3 дня вы научитесь:
⚡️ исследовать данные с помощью языка программирования Python;
⚡️ строить модели для реальных кейсов;
⚡️ находить аномалии в данных;
⚡️ автоматизировать решение бизнес-задач с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения.
Спикер интенсива — руководитель направления исследования данных в Сбере с семилетним опытом в программировании Анастасия Борнева.
🎉 Участвуйте, задавайте вопросы и получите сертификат на скидку 10 000 рублей на любой курс Skillbox.
Присоединяйтесь!
🔟 Советов по улучшению работы с ChatGPT
Список советов, которые помогут вам улучшить работу с ChatGPT. Список кратко:
1. ChatGPT имеет ограничение на вывод текста, но это можно легко обойти, воспользовавшись командой “continue”.
2. Иногда длинные, запутанные запросы могут иметь противоположный эффект, поэтому всегда полезно делать их конкретными и короткими.
3. Добавление ключевого слова “list” в вашу подсказку может изменить способ вывода ChatGPT. Список может оказаться более точным, чем обычный запрос.
4. ChatGPT может помочь вам в написании чёткой и сжатой документации для вашего кода, включая README.md файлы для проектов.
5. Вставляя фрагменты кода и запрашивая советы, ChatGPT может помочь с завершением кода.
6. Не отправляйте в Chatgpt запросы, содержащие личную информацию о вас, ваших коллегах или компании.
7. Вот несколько примеров запросов, которые помогут вам в ваших попытках упрощения кода и рефакторинга:
Code alternative example
input <yourcode>
Simplify below code
input <yourcode>
Refactor this code
input <yourcode>
8. Всегда перепроверяйте код от chatgpt или найдите эксперта , который сможет проверить сгенерированный код.
9. Chatgpt напишет за вас тесты высокого уровня.
10. Chatgpt отлично спарвляется с :
- Созданием запросо SQL
- CRUD код
- Отправка электронных писем
- Экспорт данных в CSV Excel
- Создание форм ввода данных
▪Подробнее
@data_analysis_ml4.02 @data_analysis_ml
❓Хотите стать специалистом по компьютерному зрению? Сделайте первые шаги на открытом уроке онлайн-курса «Компьютерное зрение».
🔥9 февраля в 20:00 мск пройдет открытый урок «Kornia — убийца OpenCV?». На занятии мы обсудим дифференцируемую библиотеку Computer Vision — Kornia.
Вы узнаете:
- Почему Kornia применяется в обучении нейронных сетей и PyTorch, а OpenCV — нет
- За счет чего Kornia работает в разы быстрее, чем OpenCV
- Какие продвинутые функции потерь и алгоритмы для моделей CV предоставляет Kornia
- Как написать алгоритм, которые автоматически сшивает несколько фотографий в панорамный снимок
- Почему Kornia — это лучший инструмент для задач, связанных с геометрией изображений
🧑💻 Для участия пройдите вступительный тест: https://otus.pw/fnv7/
Теория вероятностей в машинном обучении. Часть 1: модель регрессии
Продолжаем тему теории вероятностей в машинном обучении.
В данной статье мы подробно рассмотрим вероятностную постановку задачи машинного обучения: что такое распределение данных, дискриминативная модель, i.i.d.-гипотеза и метод максимизации правдоподобия, что такое регрессия Пуассона и регрессия с оценкой уверенности, и как нормальное распределение связано с минимизацией среднеквадратичного отклонения.
▪Читать
▪Книга Байесовские модели
▪ Бесплатный курс от Сендфорда
@data_analysis_ml
Интервью по System Design — это обязательный этап собеседований в большие технологические компании уровня FAANG, по результатам которого принимается финальное решение о найме.
Но на русском языке почти нет материалов для комплексной подготовки!
Поэтому Валерий Бабушкин, Vice President, Data Science в Blockchainꓸcom, и Евгений Нижибицкий, Lead Machine Learning Engineer в AliExpress, создали свой авторский курс, где вы научитесь выстраивать сложные и масштабируемые архитектуры программных систем.
За 4 недели вы научитесь:
- собирать требования и оценивать нагрузку
- применять высокоуровневые схемы и модульный дизайн
- масштабировать и повышать отзывчивость систем
- создавать подсистемы для хранения данных, поиска и аналитики
На курсе System Design вы получите готовый план идеального ответа на собеседовании, а также знания о системах, которые помогут выделиться среди других кандидатов.
Записывайтесь на курс по ссылке до 6 февраля! Ждём вас!
🔬 Введение в Оптимизацию с ограничениями на SciPy.
В этом посте мы делимся примером оптимизации с использованием SciPy, популярной библиотеки Python для научных вычислений.
▪Читать
▪Зеркало
▪Scipy
@data_analysis_ml
Как не забывать теорию Deep Learning и учить новое?
Можно подписаться на канал DeepSchool. В нем вы найдете
- короткие посты с теорией;
- разборы статей;
- советы по обучению сетей;
- вопросы с собеседований;
- и обзоры фреймворков.
Вот примеры полезных постов:
1. Обзор ключевых идей MobileNet — что делает эту архитектуру столь эффективной
2. Инструкция: как ускорить разметку изображений при помощи CVAT и FiftyOne
3. Что такое attention
4. Об асинхронности вычислений на GPU
5. Вопрос с собеседования на дообучение сегментационной модели
Подписывайтесь, чтобы не забывать теорию Deep Learning и учить новое :)
🤖 Как создать прототип системы контроля доступа транспорта и людей на территорию? Практика с AI в облаке
⏰ Когда: 16 февраля, 17:00 MSK
📍 https://vk.company/ru/press/events/968/
На вебинаре разберем, как за 1 час создать прототип системы для автоматизации доступа людей и транспорта на территорию. Занятие пройдет с применением сервиса Vision от VK Cloud. Для того, чтобы выполнять задания, рекомендуем заранее подключить его в личном кабинете VK Cloud.
В программе:
▪️ Обзор инструментов и моделей в сервисе Vision от VK Cloud.
▪️ Практика с Vision: разработка системы контроля доступа транспорта и людей на территорию.
▪️ QA-сессия.
Спикер:
🔸 Димитрий Муштаков, Product Manager сервиса Vision в VK Cloud.
Зарегистрироваться бесплатно
