Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
Data Science
Kanalga Telegram’da o‘tish
DS По всем вопросам- @haarrp @ai_machinelearning_big_data - machine learning @pythonl - Python @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ArtificialIntelligencedl - AI @pythonlbooks-📚 @programming_books_it -📚 Реестр РКН: https://clck.ru/3Fk3zS
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Data Science analitikasi
Data Science (@datascienceiot) kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 41 840 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 3 228-o'rinni va Rossiya mintaqasida 15 282-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 41 840 obunachiga ega bo‘ldi.
22 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -61 ga, so‘nggi 24 soatda esa -12 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.30% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 2.50% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 3 893 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 046 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 0 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent llm, агентов, api, октября, разработчиков kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“DS
По всем вопросам- @haarrp
@ai_machinelearning_big_data - machine learning
@pythonl - Python
@itchannels_telegram - 🔥 best it channels
@ArtificialIntelligencedl - AI
@pythonlbooks-📚
@programming_books_it -📚
Реестр РКН: https://clck.ru/3...”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 23 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
41 840
Obunachilar
-1224 soatlar
-697 kunlar
-6130 kunlar
Postlar arxiv
41 841
Математика дата саентиста - здесь мы публикуем математические задачи и гайды для машинного обучения с упором на практику. Проверяем ваши знания, а затем на основе ошибок предлагаем статьи и уроки.
Если хочешь познать дзен и понимать как работают алгоритмы, а не просто импортировать их, подписывайся. Здесь реально учат.
@ds_math
41 841
В анализ данных переходят из самых разных сфер. Например, спикеры нашего вебинара — это бывшие сисадмин, врач и выпускник философского факультета МГУ. А сейчас они работают с данными в известных компаниях. На вебинаре они расскажут, как освоили профессии в аналитике данных.
→ Бесплатно, 20 марта в 15:00
Ваши проводники в анализ данных:
◾️Игорь Алдабаев,- Руководитель группы анализа данных в СберМаркете
◾️Ольга Мазур, руководительница практики бизнес-анализа в Samokat.tech
◾️ Антон Гаврюшин, старший системный аналитик в Positive Technologies
◾️Эдуард Григорян, Head of Data Science в Ленте
◾️Артём Исакин, руководитель трудоустройства в направлении анализа данных Яндекс Практикума
Поговорим о четырёх профессиях: бизнес-аналитика, системного аналитика, аналитика данных и специалиста по Data Science. Вы узнаете:
— в чём заключается их работа,
— кому подходят эти профессии,
— нужно ли хорошее знание математики,
— на что обращать внимание при поиске первой работы,
— какие перспективы роста.
Вы сможете задать спикерам вопросы о смене профессии и старте карьеры.
→ Зарегистрироваться на вебинар
41 841
🔥 В чем суть методов ансамблирования Bagging, Random Forest и Gradient Boosting?
Узнайте и примените их на практике 22 марта в 18:00 на открытом уроке онлайн-курса «Machine Learning. Professional» в OTUS.
Тема: «Один в поле не воин: методы ансамблирования в машинном обучении»
💻 На уроке разберем:
— Основные подходы к ансамблированию, которые сегодня используют в ML.
— Популярные техники ансамблирования: Bagging, Random Forest и Gradient Boosting
— Когда и как их стоит применять для решения ML-задач
Урок будет полезен IT-специалистам, которые хотят освоить продвинутые методы ML и перейти в Data Science.
👉 РЕГИСТРАЦИЯ
https://otus.pw/fWFg/
41 841
💻 Что нужно знать, чтобы без проблем выгружать данные из внешних систем?
👉 Расскажет Алексей Железной, дата-инженер Wildberries, 16 марта в 20:00 мск на открытом уроке онлайн-курса «Data Engineer» в OTUS.
✅ На вебинаре мы:
— Изучим существующие источники данных, разберем их особенности и применимость к различным задачам
— Узнаем, какие из универсальных инструментов выгрузки данных актуальны сегодня (Airflow, Airbyte, Airan и другие)
— Поймем, чем так хорош Apache NiFi, и стоит ли его внедрять в вашей команде
— Научимся настраивать Data Ingestion пайплайны с помощью NiFi
📌 Урок подойдет начинающим и продолжающим специалистам в области Аналитики данных, Data Engineering, всем, кому интересна сфера Big Data. Продолжить обучение на курсе можно в рассрочку.
🔥 Для участия пройдите вступительный тест: https://otus.pw/7zPi/
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте otus.ru
41 841
🔥 Top it channels
⭐️ Нейронные сети
@data_analysis_ml - data science
@vistehno - chatgpt ведет блог, решает любые задачи и отвечает на любые ваши вопросы.
@aigen - сети для генерации картинок. видео, музыки и многого другого.
@neural – погружение в нейросети.
🖥 SQL базы данных
@sqllib - библиотека баз данных
@sqlhub - повышение эффективности кода с грамотным использованием бд.
@chat_sql - чат изучения бд.
🖥 Machine learning
@ai_ml – погружение в нейросети, ai, Chatgpt, midjourney, машинное обучение.
@machinelearning_ru – машинное обучении на русском от новичка до профессионала.
@machinelearning_interview – подготовка к собеседованию.
@datascienceiot – бесплатные книги Machine learning
@ArtificialIntelligencedl – канал о искусственном интеллекте
@machinee_learning – чат о машинном обучении
@datascienceml_jobs - работа ds, ml
@Machinelearning_Jobs - чат работы мл
🖥 Python
@pythonl - главный канал самого популярного языка программирования.
@pro_python_code – учим python с ментором.
@python_job_interview – подготовка к Python собеседованию.
@python_testit - проверочные тесты на python
@pythonlbooks - современные книги Python
@python_djangojobs - работа для Python программистов
@python_django_work - чат обсуждения вакансий
🖥 Javascript / front
@react_tg - - 40,14% разработчиков сайтов использовали React в 2022 году - это самая популярная библиотека для создания сайтов.
@javascript -канал для JS и FrontEnd разработчиков. Лучшие практики и примеры кода. Туториалы и фишки JS
@Js Tests - каверзные тесты JS
@hashdev - погружение в web разработку.
@javascriptjobjs - отборные вакансии и работа FrontEnd.
@jsspeak - чат поиска FrontEnd работы.
🖥 Java
@javatg - выучить Java с senior разработчиком по профессиональной методике.
@javachats - чат для ответов на вопросы по Java
@java_library - библиотека книг Java
@android_its - Android разработка
@java_quizes - тесты Java
@Java_workit - работа Java
@progersit - шпаргалки ит
👣 Golang
@Golang_google - восхитительный язык от Google, мощный и перспективный.
@golang_interview - вопросы и ответы с собеседований по Go. Для всех уровней разработчиков.
@golangtests - интересные тесты и задачи GO
@golangl - чат изучающих Go
@GolangJobsit - отборные вакансии и работа GO
@golang_jobsgo - чат для ищущих работу.
@golang_books - полезные книги Golang
@golang_speak - обсуждение языка Go
🖥 Linux
@linux -топ фишки, гайды, уроки по работе с Linux.
@linux chat - чат linux для обучения и помощи.
@linux_read - бесплатные книги linux
👷♂️ IT работа
@hr_itwork -кураторский список актуальных ит-ваканнсии
🤡It memes
@memes_prog - ит-мемы
⚙️ Rust
@rust_code - Rust избавлен от болевых точек, которые есть во многих современных яп
@rust_chats - чат rust
#️⃣ c# c++
C# - объединяет лучшие идеи современных языков программирования
@csharp_cplus чат
С++ - Универсальность. Возможно, этот главный плюс C++.
📓 Книги
@programming_books_it - большая библиотека. программиста
@datascienceiot -ds книги
@pythonlbooks - python библиотека.
@golang_books - книги Golang
@frontendbooksit - front книги
@progersit - ит-шпаргалки
@linux_read - Linux books
@java_library - Java books
🖥 Github
@github_code - лучшие проекты с github
@bigdatai - инструменты по работе с данными
🖥 Devops
Devops - специалист общего профиля, которому нужны обширные знания в области разработки.
📢 English for coders
@english_forprogrammers - Английский для программистов
💡 ChatGpt bot
@Chatgpturbobot - бесплатный бот ChatGpt
41 841
The Oxford Handbook of Computational and Mathematical Psychology
📖 Book
@datascienceiot
41 841
🧬 Примите участие в международной конференции Data Fusion 2023 от ВТБ, которая пройдёт 13-14 апреля.
Конференция будет полезна разработчикам и специалистам в области Data Science, CDO, бизнес-заказчикам DS-продуктов и сервисов, представителям государства и науки.
Первый день конференции будет посвящен аспектам управления данными, практикам перехода на доверенные технологии, доступности дата-сетов для ИИ и другим темам, актуальным для CDO и руководителей бизнес-подразделений.
Программа 14 апреля адресована data science специалистам и исследователям. Темы докладов и сессий распределены по трем стримам: «ML+», «AI Classic», «ML Environment».
На конференции представят новейшие технологии и инструменты, а также будут проведены практические сессии и выступления ведущих предприятий. Не пропустите возможность улучшить свои навыки и расширить свои знания в области Data Science.
Участие в конференции бесплатное. Успейте зарегистрироваться по ссылке: https://cnrlink.com/datafusion3
