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
Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learning, Data Science, Алгоритмы, Python. Так же часто публикуются крутые 🔥 вакансии.
👉 Вам сюда: @devsp
А любителям читать статьи в оригинале вот сюда:
👉 @ds_international
Добро пожаловать!
Курс «Английский для аналитиков» от Яндекс Практикума
Для специалистов, которые хотят изменить свою профессиональную жизнь и работать в международной команде. Обучение построено вокруг рабочих ситуаций и полезных для карьеры навыков:
• Самопрезентация. Рассказ о своей роли, задачах, сфере ответственности на поведенческом интервью и в неформальной беседе.
• Работа в команде. Стендапы, планирование спринтов, демонстрация навыков командной работы на собеседовании.
• Общение с заказчиками и исполнителями. Сбор требований у стейкхолдеров и постановка задач для разработчиков.
• Презентация результатов работы. Выступление на митапах, неформальное общение с коллегами из отрасли.
• Обсуждение решений по проекту. Генерация и аргументация идей, участие в мозговых штурмах.
• Рефлексия и самоанализ. Ретроспектива, ревью, ответы на сложные вопросы.
Запишитесь на бесплатную консультацию. Определим ваш уровень языка, расскажем про обучение и ответим на все вопросы
Знаете Python и имеете базу в аналитике данных? Поможем освоить машинное обучение и выйти на новый уровень.
На курсе Start ML за 7 месяцев объясним, как устроены алгоритмы машинного обучения, и научим применять их на практике. Опытные аналитики и ML-инженеры из Яндекса и Райффайзен расскажут, как обучать модели и нейронные сети, а также оценивать их влияние на ключевые бизнес-метрики с помощью статистики и A/B-тестов.
Благодаря курсу вы расширите свои компетенции аналитика и сможете применять продвинутые методы для решения ваших рабочих задач. В конце обучения вы создадите собственный ML-сервис — рекомендательную систему социальной сети, которая поможет закрепить все полученные знания.
Попробуйте бесплатную демоверсию на сайте, а также записывайтесь на ближайший поток курса до 9 декабря —
по промокоду DAML15 дарим скидку 10%.
Системный аналитик и бизнес-аналитик — современные IT-профессии, в которых умение слушать и понимать людей нужнее, чем техническое образование. Узнайте, чем они отличаются и что вам больше подходит.
→ Бесплатные вебинары Яндекс Практикума, 5 и 6 декабря в 19:00
5 декабря обсудим системных аналитиков.
Вести вебинар будут эксперты:
◾️ Маргарита Нижельская
Ex-head of system analyst в компании МегаФон.
◾️ Дмитрий Столяров
Ведущий инженер-аналитик в компании Диасофт.
Они на понятных примерах расскажут:
— чем занимаются системные аналитики,
— почему они сейчас нужны на рынке,
— в каких компаниях работают,
— кому подойдёт профессия,
— какие навыки нужны младшему системному аналитику.
6 декабря обсудим бизнес-аналитиков.
Вебинар проведут
◾️ Екатерина Якимова
Руководитель группы аналитиков в компании «Цифровая индустриальная платформа»
◾️ Артём Исакин
Руководитель трудоустройства направления анализа данных.
На примере вакансий и тестовых заданий она разберёт задачи бизнес-аналитиков и расскажет, в чём их отличие от системных аналитиков. А ещё — обсудим, сколько получают бизнес-аналитики, нужны ли они сейчас на рынке и какие навыки освоить для старта в профессии.
После вебинаров можно будет задать вопросы спикерам.
→ Зарегистрироваться на вебинар
🟢 Как работать с большими данными? Сделайте первые шаги в изучении Big Data!
📊 Приходите 6 декабря в 20:00 на открытый урок «Использование коннекторов для Spark» в OTUS. А после вебинара сможете продолжить обучение на онлайн-курсе «Spark Developer».
🚀 На занятии вы узнаете, какие коннекторы используются Spark из коробки, какие подключаются из библиотек, а какие и когда надо писать самому.
🔥 Кому будет полезен урок?
- IT-специалистам, которые хотят перейти в Big Data
- Начинающим дата-инженерам, желающим углубиться в профессию
- Тем, кто самостоятельно изучает технологии Big Data
🦾 Лектор: Вадим Опольский, Scala Big Data разработчик в Luxoft DXC Technology.
✅ Пройдите вступительный тест для регистрации на урок
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru
Роудмэп Re+Ops, программа исследования, план и лайфхаки исследования пользователей, шаг за шагом. Организация исследовательской работы в команде - курс с практикой и домашними заданиями по процессу клиентских исследований.
На курсе вы найдете ответы на вопросы:
💡Как быстро запустить исследование? Люди, время?
💡Как сформировать программу исследования? Что за чем?
💡У нас есть конкретная задача - как выбрать подходящий метод исследования?
💡Мы получили кучу инсайтов из интервью - что дальше?
💡Как проверять гипотезы быстро и дешево на регулярной основе?
Курс будет полезен:
📌продуктологам и продакт-менеджерам
📌стартап-командам и предпринимателям
📌дизайнерам и проектировщикам
📌маркетологам
🌎Получайте знания из любой точки мира: https://dtcenter.ru/education/online_intensives/research_ops
