Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Математика Дата саентиста
Відкрити в Telegram
@workakkk - админ @data_analysis_ml - ds https://gosuslugi.ru/snet/67b55bb01a1c5a6fb6ecc946
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Математика Дата саентиста
Канал Математика Дата саентиста (@data_math) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 14 048 підписників, посідаючи 9 115 місце в категорії Технології та додатки та 47 031 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 14 048 підписників.
За останніми даними від 27 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -37, а за останні 24 години на -2, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 14.97%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 6.22% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 102 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 874 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 28.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як llm, программирование, параметр, визуализация, stepik.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“@workakkk - админ
@data_analysis_ml - ds
https://gosuslugi.ru/snet/67b55bb01a1c5a6fb6ecc946”
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.
14 048
Підписники
-224 години
-107 днів
-3730 день
Архів дописів
⚡️Лучший способ получать свежие обновлении и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
C#: t.me/csharp_ci
Машинное обучение: t.me/ai_machinelearning_big_data
АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml
Хакинг: t.me/linuxkalii
Linux: t.me/linuxacademiya
Базы данных: t.me/sqlhub
C++ t.me/cpluspluc
Golang: t.me/Golang_google
Java: t.me/javatg
React: t.me/react_tg
Javascript: t.me/javascriptv
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/+0WdB4uvOwCY0Mjdi
Python: t.me/pythonl
Rust: t.me/rust_code
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Big Data: t.me/bigdatai
Devops: t.me/devOPSitsec
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
Python подготовка с собесу: t.me/python_job_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
+4
🌟 Математика для ML
Это open-source книга для объяснения математических основ Machine Learning
Особенно актуально, чтобы освежить основные моменты перед собеседованием
📎 PDF
@data_math
Решение задач C++
1. Массивы в C++
2. Двумерные массивы в C++ | Главная и побочная диагональ матрицы
3. Рекурсия C++
4. Двумерный массив C++. Элементы над главной и под главной диагональю
5. Динамические массивы C++
6. Объектно-ориентированное программирование в C++ за 10 минут!
#video #cpp
https://www.youtube.com/watch?v=prPD-uZfUOc&list=PLvtDMRr_B4sQ-Z6Jd79mqAjK8zC-x6rX7&ab_channel=IT-Science
⚡️Как устроены ChatGPT, Siri, Алиса и Маруся — и какие навыки нужны, чтобы запускать такие продукты?
Узнайте у Владимира Васильева, руководителя направления из Сбера, разрабатывающего русскую версию ChatGPT.
Приходите на бесплатный онлайн-практикум от ТГУ и Skillfactory 27 июня в 19:00 мск.
За 1,5 часа эксперт расскажет:
— что такое обработка естественного языка;
— как использовать ее для анализа текстов, проверки бизнес-идей и научных гипотез;
— какие технологии сейчас востребованы на рынке.
Регистрируйтесь бесплатно по ссылке: https://go.skillfactory.ru/&erid=2Vtzqw3YVqh
Получите в подарок курс по математике.
Реклама ООО "Скилфэктори", ИНН 9702009530
Теория множеств - для программиста
1 (продвинутый) ➤ ОСНОВЫ
2. ПРАКТИКА
3. ПРАКТИКА - 2
4. ПРАКТИКА - 3
5. ЗАДАЧИ С ЗАКОВЫРОЧКОЙ -4
6. ПРАКТИКА - 5
7. МЕТОД ДВУХ ВКЛЮЧЕНИЙ - ПРИМЕР
8. МЕТОД ДВУХ ВКЛЮЧЕНИЙ - ПРАКТИКА
9. МЕТОД ДВУХ ВКЛЮЧЕНИЙ - ПРАКТИКА
10. МЕТОД ДВУХ ВКЛЮЧЕНИЙ - ПРАКТИКА
#video #math
https://www.youtube.com/watch?v=xRjm-PqklFk&list=PLe-iIMbo5JOJlDz3wWfMF40A8Id8Nll0b&ab_channel=%D0%9F%D1%80%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5Python
Курс “Основы нейронных сетей: создание и настройка" стартует 1 июля. Получите самые востребованные в 2024 году скиллы.
Что вы освоите на курсе?
- разработку продвинутых архитектур нейронных сетей и их применение в Data Science и решение типичных проблем при обучении сетей
Курс будет полезен, если вы:
- Аналитик данных и хотите освоить продвинутые инструменты, чтобы выйти на новый уровень
- Разработчик с опытом программирования и хотите применить свои знания в новой области
- Руководитель IT-проектов и хотите лидировать современные бизнес-процессы
Пишите нам @Codeby_Academy
Подробнее о курсе
+4
🌟 Математика для ML
Это open-source книга для объяснения математических основ Machine Learning
Особенно актуально, чтобы освежить основные моменты перед собеседованием
📎 PDF
@machinelearning_interview
Комбинаторная математика
1. Правила комбинаторики. Комбинаторная математика.
2. Генерация комбинаторных объектов. Комбинаторная математика.
3. Классы P, N и NPC. Комбинаторная математика.
4. Основные определения и свойства графов. Комбинаторная математика.
5. Ориентированные графы. Комбинаторная математика
6. Эйлеровы и гамильтоновы графы. Комбинаторная математика
7. Раскраска графов. Комбинаторная математика
8. Триангуляция Делона и диаграмма Вороного. Комбинаторная математика
9. Минимальное остовное дерево. Комбинаторная математика
10. Количество остовных деревьев. Комбинаторная математика
#video #math
https://www.youtube.com/watch?v=EEIpjY0v7k4&list=PLAyGZSpiecFosLLmmYczCpNPFQHCAkV8A&ab_channel=%D0%98%D0%BD%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%82%D1%83%D1%82%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%BD%D1%8B%D1%85%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BCI%D0%99%D0%BE%D1%88%D0%BA%D0%B0%D1%80-%D0%9E%D0%BB%D0%B0
Аналитическая геометрия. Основные задачи на прямую
1. Условия совпадения и параллельности двух прямых
2. Поиск точки пересечения двух прямых
3. Задача определения формул перехода к новой декартовой системе координат
4. Решение задачи определения точки пересечения данной прямой с заданной кривой
5. Определение угла между прямыми Условия перпендикулярности двух прямых
6. Определение расстояния от точки до прямой
7. Определение уравнения прямой проходящей через две заданные точки
8. Уравнение прямой проходящей через точку и перпендикулярную к заданной прямой
9. Уравнение прямой проходящей через точку и составляющую с заданной прямой некоторый угол
10. Уравнения прямой проходящей через точку пересечения прямых и имеющей заданное направление
#video #math
youtube.com/watch?v=cai0puwTfGE&list=PL7CmqnO_Qydi2qsDzrmZnbDqdlMg0u4ZK
📚 Алгебра, топология, дифференциальное исчисление и теория оптимизации для компьютерных наук и машинного обучения
Бесплатная книга по Алгебре объемом 2196 страниц , выпущенная феврале 2024 года.
▪Книга
data_math
+2
⚡️ MLJ — фреймворк Julia для машинного обучения
—
using MLJ
MLJ предоставляет реализацию разных ML-алгоритмов и полезные инструменты для настройки, оценивания и сравнения около 200 моделей, написанных на Julia и других языках.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@data_math
Для тех, кто планирует поступление в магистратуру — факультет компьютерных наук ВШЭ приглашает на День открытых дверей онлайн-магистратур
Сейчас ФКН ВШЭ ведет набор на 5 онлайн-магистратур:
⭐️ Искусственный интеллект
⭐️ Магистр по наукам о данных ("Master of Data Science")
⭐️ Искусственный интеллект в маркетинге и управлении продуктом (в партнерстве с Яндексом)
⭐️ Аналитика больших данных (в партнерстве с Karpov Courses)
⭐️ Инженерия данных (в партнерстве с Нетологией)
А для тех, кто хочет узнать больше, факультет организовал День открытых дверей. Он пройдет онлайн 8 июня. Вы сможете задать вопросы академическим руководителям, преподавателям и студентам программ.
📆Когда: 8 июня, 11:00
🎥Где: трансляция на YouTube, ссылка будет отправлена всем зарегистрировавшимся
📌 Расписание и регистрация
erid: 2SDnjcj81VK
Реклама Закрытое акционерное общество «Группа компаний АККОРД»
ИНН 7709797580
⚡️ ЛУЧШИЕ БЕСПЛАТНЫЕ Курсы и Книги для изучения МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ.
https://www.youtube.com/watch?v=j0BrMPgrCuo
@data_analysis_ml
⚡️Репо с лучшиими практиками создания рекомендательных систем
Recommenders — это гитхаб, в котором собраны Jupyter-блокноты с примерами рекомендательных систем. Они охватывают подготовку данных, построение моделей, оценку, а также внедрение в продакшн с помощью Azure.
Репозиторий может стать хорошей подсказкой для тех, кто начинает знакомство с этой областью применения машинного обучения.
📌 Github
@data_math
Крутые проекты, технологии будущего и классная шестизначная зарплата – ты получишь все это после обучения на одном из курсов по искусственному интеллекту.
Выбирай и помни, количество мест на обучение ограничено:
• Архитектор в области искусственного интеллекта
• Аналитика данных и машинное обучение
• Руководитель проектов в области искусственного интеллекта
Государство софинансирует обучение до 76 000 ₽. Остальную часть можно оплатить в рассрочку – от 2 000 ₽ / мес. до 12 месяцев. Успейте подать заявку до 29 мая.
Забронировать место сегодня > Регистрация
erid: LjN8KaKyg
Не представляете свою жизнь без математики и хотите применять её в работе над IT-проектами?
Научиться этому помогут короткие образовательные программы от экспертов-практиков. Плюсы таких форматов — большой объём полезной информации в короткий срок, фокус на узкие дисциплины, новые проекты в портфолио, а также активный нетворкинг и обмен идеями.
Где найти такие программы? Например, у Яндекс Образования. В июле у них стартует студкемп по математике в ИИ на базе Иннополиса. За две недели вы погрузитесь в актуальные вопросы машинного обучения и больше узнаете о математических методах в искусственном интеллекте.
На бесплатной программе ждут студентов старших курсов, обучающихся по направлению Computer Science. Подать заявку можно до 26 мая. Всем, кто успешно пройдёт отбор, организаторы оплатят дорогу и проживание. Переходите на сайт прямо сейчас и заполняйте анкету! Поторопитесь, количество мест ограничено.
