Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Курсы Data Science
Відкрити в Telegram
Курсы по аналитике и Data Science Чат канала: https://t.me/edu_cours Канал об обучении цифровым профессиям онлайн в любом возрасте: https://t.me/u4uon Администратор: @olegziul
Показати більше2 408
Підписники
Немає даних24 години
+17 днів
+930 день
Триває завантаження даних...
Схожі канали
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
червень '26
червень '26
+18
в 0 каналах
травень '26
+23
в 0 каналах
Get PRO
квітень '26
+27
в 0 каналах
Get PRO
березень '26
+56
в 0 каналах
Get PRO
лютий '26
+190
в 0 каналах
Get PRO
січень '26
+125
в 0 каналах
Get PRO
грудень '25
+265
в 0 каналах
Get PRO
листопад '25
+55
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '25
+93
в 0 каналах
Get PRO
вересень '25
+275
в 0 каналах
Get PRO
серпень '25
+7
в 0 каналах
Get PRO
липень '25
+15
в 0 каналах
Get PRO
червень '25
+20
в 0 каналах
Get PRO
травень '25
+17
в 0 каналах
Get PRO
квітень '25
+22
в 0 каналах
Get PRO
березень '25
+49
в 2 каналах
Get PRO
лютий '25
+98
в 0 каналах
Get PRO
січень '25
+105
в 0 каналах
Get PRO
грудень '24
+53
в 0 каналах
Get PRO
листопад '24
+43
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '24
+135
в 0 каналах
Get PRO
вересень '24
+434
в 1 каналах
Get PRO
серпень '24
+24
в 1 каналах
Get PRO
липень '24
+60
в 1 каналах
Get PRO
червень '24
+18
в 0 каналах
Get PRO
травень '24
+20
в 0 каналах
Get PRO
квітень '24
+24
в 0 каналах
Get PRO
березень '24
+24
в 0 каналах
Get PRO
лютий '24
+26
в 0 каналах
Get PRO
січень '24
+26
в 0 каналах
Get PRO
грудень '23
+26
в 0 каналах
Get PRO
листопад '23
+24
в 1 каналах
Get PRO
жовтень '23
+92
в 0 каналах
Get PRO
вересень '23
+16
в 0 каналах
Get PRO
серпень '23
+22
в 0 каналах
Get PRO
липень '23
+18
в 0 каналах
Get PRO
червень '23
+21
в 0 каналах
Get PRO
травень '23
+28
в 0 каналах
Get PRO
квітень '23
+39
в 0 каналах
Get PRO
березень '23
+61
в 0 каналах
Get PRO
лютий '23
+96
в 0 каналах
Get PRO
січень '23
+37
в 0 каналах
Get PRO
грудень '22
+320
в 0 каналах
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 18 червня | +1 | |||
| 17 червня | 0 | |||
| 16 червня | +1 | |||
| 15 червня | 0 | |||
| 14 червня | +1 | |||
| 13 червня | +2 | |||
| 12 червня | +1 | |||
| 11 червня | 0 | |||
| 10 червня | +1 | |||
| 09 червня | +1 | |||
| 08 червня | +1 | |||
| 07 червня | +5 | |||
| 06 червня | 0 | |||
| 05 червня | +1 | |||
| 04 червня | 0 | |||
| 03 червня | 0 | |||
| 02 червня | +1 | |||
| 01 червня | +2 |
Дописи каналу
| 2 | Machine Learning и Data Science: подготовка к собеседованиям
Курс для тех, кто уже знаком с ML и хочет привести знания в порядок перед техническими интервью.
Внутри: линейные модели, метрики, деревья решений, ансамбли и типовые вопросы с ML / DS-собеседований.
- Посмотреть программу курса
- Купить курс со скидкой 10%
- Бесплатный тренажёр для знакомства с форматом
- Канал автора | 513 |
| 3 | Обучить модель в ноутбуке — это только часть работы.
В реальном ML-проекте нужно пройти весь контур: понять задачу, проверить данные, собрать признаки, обучить модель, оценить ошибки, завернуть inference в API, настроить проверки и следить за качеством после релиза.
Data Scientist: от данных до деплоя моделей — практический курс про полный цикл Data Science: от постановки ML-задачи и EDA до CI/CD, inference API и мониторинга моделей в продакшне.
Внутри курса:
🔹 Данные и признаки — EDA, качество данных, data leakage, feature engineering
🔹 Модели — baseline, gradient boosting, валидация, метрики и error analysis
🔹 Experiment tracking — MLflow / Weights & Biases, сравнение экспериментов и версионирование
🔹 Deployment — FastAPI-сервис, inference API, batch-inference и обработка ошибок
🔹 CI/CD и мониторинг — тесты, quality gates, data drift, prediction drift и дашборды
Курс для тех, кто хочет не просто обучать модели, а доводить ML-решения до рабочего состояния: с воспроизводимостью, API, проверками и мониторингом.
На Latorn можно начать бесплатно: откройте бесплатные уроки и посмотрите первые практические шаги.
Сейчас полный доступ со скидкой 25% — 48 часов.
👉 Открыть бесплатные уроки и забрать курс | 628 |
| 4 | https://zero2claude.dev/ | 663 |
| 5 | Обучить модель в ноутбуке — это только часть работы.
В реальном ML-проекте нужно пройти весь контур: понять задачу, проверить данные, собрать признаки, обучить модель, оценить ошибки, завернуть inference в API, настроить проверки и следить за качеством после релиза.
Data Scientist: от данных до деплоя моделей — практический курс про полный цикл Data Science: от постановки ML-задачи и EDA до CI/CD, inference API и мониторинга моделей в продакшне.
Внутри курса:
🔹 Данные и признаки — EDA, качество данных, data leakage, feature engineering
🔹 Модели — baseline, gradient boosting, валидация, метрики и error analysis
🔹 Experiment tracking — MLflow / Weights & Biases, сравнение экспериментов и версионирование
🔹 Deployment — FastAPI-сервис, inference API, batch-inference и обработка ошибок
🔹 CI/CD и мониторинг — тесты, quality gates, data drift, prediction drift и дашборды
Курс для тех, кто хочет не просто обучать модели, а доводить ML-решения до рабочего состояния: с воспроизводимостью, API, проверками и мониторингом.
На Latorn можно начать бесплатно: откройте бесплатные уроки и посмотрите первые практические шаги.
Сейчас полный доступ со скидкой 25% — 48 часов.
👉 Открыть бесплатные уроки и забрать курс | 597 |
| 6 | Machine Learning и Data Science: тренажёр для собеседований. Степик | 212 |
| 7 | Agentic AI A Complete Learning Guide .pdf | 1 338 |
| 8 | Искусственный интеллект (ботаем алгоритмы кластеризации). Степик | 1 289 |
| 9 | Искусственный интеллект (ботаем алгоритмы кластеризации). Степик | 1 |
| 10 | OVER (оконки): SQL для Избранных. Степик | 1 371 |
| 11 | https://github.com/affaan-m/ECC | 1 531 |
| 12 | Комбинаторика на пальцах. Степик | 1 364 |
| 13 | Статистика для (не) аналитиков. Степик | 1 408 |
| 14 | Python Списки: Методы и магические методы. Степик | 1 473 |
| 15 | https://github.com/NirDiamant/agents-towards-production | 1 501 |
| 16 | https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/gh-developing-agentic-systems-1 | 1 257 |
| 17 | Курс по Causal Inference для аналитиков. Учимся проверять гипотезы без A/B-тестов и применять методы Causal Inference на реальных задачах. В рамках курса ученики последовательно проходят путь от таких базовых понятий как потенциальные результаты и confounding bias, до таких методов как Double Machine Learning, TWFE, Propensity Score и т.д.
А еще по промокоду «DSCOURSES» можно получить скидку 400 рублей. Ссылка на курс — https://stepik.org/a/260739/pay?promo=bacfe664845950a2 | 1 258 |
| 18 | Комбинаторика - практикум: учимся с нейропсихологом. Степик | 1 136 |
| 19 | Введение в разработку ИИ-агентов. Степик | 1 503 |
| 20 | https://openedu.ru/course/hse/RL_BASICS/ | 1 522 |
