Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Data Analytics
Відкрити в Telegram
Dive into the world of Data Analytics – uncover insights, explore trends, and master data-driven decision making. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Data Analytics
Канал Data Analytics (@dataanalyticsx) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 28 920 підписників, посідаючи 4 741 місце в категорії Технології та додатки та 22 829 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 28 920 підписників.
За останніми даними від 10 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 490, а за останні 24 години на 16, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 4.41%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.27% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 275 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 368 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 2.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як sellerflash, buybox, buyer, chaos, effortless.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Dive into the world of Data Analytics – uncover insights, explore trends, and master data-driven decision making.
Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 11 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.
28 920
Підписники
+1624 години
+677 днів
+49030 день
Архів дописів
28 920
This channels is for Programmers, Coders, Software Engineers.
0️⃣ Python
1️⃣ Data Science
2️⃣ Machine Learning
3️⃣ Data Visualization
4️⃣ Artificial Intelligence
5️⃣ Data Analysis
6️⃣ Statistics
7️⃣ Deep Learning
8️⃣ programming Languages
✅ https://t.me/addlist/8_rRW2scgfRhOTc0
✅ https://t.me/Codeprogrammer
28 920
Умножь свой баланс в 2.5 раза еще до первой ставки 🤑
YOUR💎LOOT
Депать без бонусов — терять профит на ровном месте. В YOUR💎LOOT новые игроки забирают пак, который меняет правила игры:
💎 +150% к сумме депозита
💎 150 фриспинов
• Переходи по ссылке ниже
• Вводи код 150PLUS150 при регистрации
• Заливай первый деп — за крипту добавим еще +7% 🤑
Бонус действительно мощный, не упускай возможность 👇
Ad. 18+
28 920
Был найден молодой и амбициозный канал про дизайн – @designkurilka.
Уже завтра там начнётся любопытный челлендж. В течение месяца дизайнерка Эся будет проверять, может ли ИИ реально заменить дизайнера. Эксперимент будет на реальных задачах и тестовых из ВКонтакте, Яндекса и иностранных компаний. Поддерживаем, смотрим и подписываемся!
28 920
Repost from Machine Learning with Python
Follow the Machine Learning with Python channel on WhatsApp: https://whatsapp.com/channel/0029VaC7Weq29753hpcggW2A
28 920
Build a Club. Win Cash.
TRAIL by PartBuy
Compete, dominate, get paid. Form your crew, win wars, and split $1,500 with your club. The most competitive game on Telegram.
Ad. 18+
28 920
Build a Club. Win Cash.
TRAIL by PartBuy
Compete, dominate, get paid. Form your crew, win wars, and split $1,500 with your club. The most competitive game on Telegram.
Ad. 18+
28 920
Repost from Machine Learning with Python
🛫 ML Roadmap 2026 — a comprehensive guide to entering ML, LLM, and MLOps
A rather insightful ML roadmap has gone viral on GitHub: within it, the author has compiled a path from a foundation in mathematics, NumPy, and Pandas to LLM, agentic RAG, fine-tuning, MLOps, and interview preparation. The repository indeed includes sections on Karpathy, MCP, RLHF, LoRA/PEFT, and system design for AI interviews.
Conveniently, this isn't just a list of random links, but rather a structured route through the topics:
▶️ Foundations and tools;
▶️ Classic ML;
▶️ LLM and agents;
▶️ Engineering and MLOps;
▶️ Interview preparation.
➡️ GitHub link:
https://github.com/loganthorneloe/ml-roadmap
tags: #ml #llm
➡ https://t.me/CodeProgrammer
28 920
Хватит смотреть, как другие ловят заносы 🍿
YOUR💎LOOT
Пока ты ставишь лайки на заносы стримеров, они забирают реальный кэш. Не обидно? 🥺
Пора самому стать главным героем! В YOUR💎LOOT ты можешь крутить любимые слоты прямо в Telegram 🤩
🤑 Твой стартовый набор:
• До $3000 сверху на баланс
• 200 FS на разогрев
Перестань быть зрителем.
Жми кнопку и забирай подарок 🤑
Ad. 18+
28 920
Repost from Machine Learning with Python
🗂 Building our own mini-Skynet — a collection of 10 powerful AI repositories from big tech companies
1. Generative AI for Beginners and AI Agents for Beginners
Microsoft provides a detailed explanation of generative AI and agent architecture: from theory to practice.
2. LLMs from Scratch
Step-by-step assembly of your own GPT to understand how LLMs are structured "under the hood".
3. OpenAI Cookbook
An official set of examples for working with APIs, RAG systems, and integrating AI into production from OpenAI.
4. Segment Anything and Stable Diffusion
Classic tools for computer vision and image generation from Meta and the CompVis research team.
5. Python 100 Days and Python Data Science Handbook
A powerful resource for Python and data analysis.
6. LLM App Templates and ML for Beginners
Ready-made app templates with LLMs and a structured course on classic machine learning.
If you want to delve deeply into AI or start building your own projects — this is an excellent starting kit.
tags: #github #LLM #AI #ML
➡️ https://t.me/CodeProgrammer
28 920
This channels is for Programmers, Coders, Software Engineers.
0️⃣ Python
1️⃣ Data Science
2️⃣ Machine Learning
3️⃣ Data Visualization
4️⃣ Artificial Intelligence
5️⃣ Data Analysis
6️⃣ Statistics
7️⃣ Deep Learning
8️⃣ programming Languages
✅ https://t.me/addlist/8_rRW2scgfRhOTc0
✅ https://t.me/Codeprogrammer
28 920
Build a Club. Win Cash.
TRAIL by PartBuy
Compete, dominate, get paid. Form your crew, win wars, and split $600 with your club. The most competitive game on Telegram.
Ad. 18+
28 920
Repost from Machine Learning with Python
🚀 Top 25 Machine Learning Architecture Questions (Every ML Engineer Should Know)
Machine Learning isn’t just about training models it’s about designing systems that scale, perform, and survive production.
If you’re preparing for ML interviews, system design rounds, or real-world MLOps work, these are the most important ML Architecture questions you should be comfortable answering
🧠 Core ML Architecture Concepts
1️⃣ What is Machine Learning architecture and why does it matter?
2️⃣ Batch inference vs Real-time inference
3️⃣ What is model serving and common tools used
4️⃣ Data drift: what it is and how to handle it
5️⃣ Feature stores and their role in ML systems
6️⃣ What is MLOps and why it’s critical
⚙️ Training, Optimization & Pipelines
7️⃣ Training vs fine-tuning
8️⃣ Regularization techniques (L1, L2, Dropout, Early stopping)
9️⃣ Model versioning in production
🔟 ML pipelines and workflow automation
1️⃣1️⃣ CI/CD for ML systems
🗄 Data, Embeddings & Databases
1️⃣2️⃣ Choosing the right database for ML
1️⃣3️⃣ What are embeddings and why they’re powerful
1️⃣4️⃣ Handling sensitive data (GDPR, HIPAA, security)
📊 Monitoring, Explainability & Scaling
1️⃣5️⃣ Monitoring tools for ML models
1️⃣6️⃣ Explainability vs Interpretability
1️⃣7️⃣ Horizontal vs Vertical scaling
1️⃣8️⃣ Ensuring reproducibility in ML
1️⃣9️⃣ Factors affecting ML latency
🚢 Deployment & Production Strategies
2️⃣0️⃣ Why Docker/containerization matters
2️⃣1️⃣ GPU-accelerated deployment — when & why
2️⃣2️⃣ A/B testing in ML systems
2️⃣3️⃣ Multi-model deployment strategies
2️⃣4️⃣ Model rollback strategies
2️⃣5️⃣ Designing ML architectures for scalability
28 920
Repost from Machine Learning with Python
Follow the Machine Learning with Python channel on WhatsApp: https://whatsapp.com/channel/0029VaC7Weq29753hpcggW2A
28 920
Repost from Machine Learning with Python
Machine Learning in Python (Course Notes)
I just went through an amazing resource on #MachineLearning in #Python by 365 Data Science, and I had to share the key takeaways with you!
Here’s what you’ll learn:
🔘 Linear Regression - The foundation of predictive modeling
🔘 Logistic Regression - Predicting probabilities and classifications
🔘 Clustering (K-Means, Hierarchical) - Making sense of unstructured data
🔘 Overfitting vs. Underfitting - The balancing act every ML engineer must master
🔘 OLS, R-squared, F-test - Key metrics to evaluate your models
https://t.me/CodeProgrammer || Share 🌐 and Like 👍
28 920
Build a Club. Win Cash.
TRAIL by PartBuy
Compete, dominate, get paid. Form your crew, win wars, and split $600 with your club. The most competitive game on Telegram.
Ad. 18+
28 920
Repost from Machine Learning with Python
🎁 23 Years of SPOTO – Claim Your Free IT Certs Prep Kit!
🔥Whether you're preparing for #Python, #AI, #Cisco, #PMI, #Fortinet, #AWS, #Azure, #Excel, #comptia, #ITIL, #cloud or any other in-demand certification – SPOTO has got you covered!
✅ Free Resources :
・Free Python, Excel, Cyber Security, Cisco, SQL, ITIL, PMP, AWS courses: https://bit.ly/4lk4m3c
・IT Certs E-book: https://bit.ly/4bdZOqt
・IT Exams Skill Test: https://bit.ly/4sDvi0b
・Free AI material and support tools: https://bit.ly/46TpsQ8
・Free Cloud Study Guide: https://bit.ly/4lk3dIS
🎁 Join SPOTO 23rd anniversary Lucky Draw:
📱 iPhone 17
🛒free order
🛒 Amazon Gift Card $50/$100
📘 AI/CCNA/PMP Course Training + Study Material + eBook
Enter the Draw 👉: https://bit.ly/3NwkceD
👉 Become Part of Our IT Learning Circle! resources and support:
https://chat.whatsapp.com/Cnc5M5353oSBo3savBl397
💬 Want exam help? Chat with an admin now!
wa.link/rozuuw
⏰Last Chance – Get It Before It’s Gone!
28 920
28 920
Repost from Machine Learning with Python
🗂 A fresh deep learning course from MIT is now publicly available
A full-fledged educational course has been published on the university's website: 24 lectures, practical assignments, homework, and a collection of materials for self-study.
The program includes modern neural network architectures, generative models, transformers, inference, and other key topics.
➡️ Link to the course
tags: #Python #DataScience #DeepLearning #AI
28 920
Owner 1win
1win
Do you know the secret to 1win's success? Its a a simple rule: if a player wins — they pay him quickly.
It doesn’t matter if it’s $100 or $20 million — payouts are processed instantly. This is how companies trusted by millions of players operate.
If you’re curious how a crypto casino really works, check out the 1win owner’s channel.
Ad. 18+
