Учебные фильмы 🎞
Научные фильмы по физике, математике, науке и технике. Библиотека видеоуроков. Купить рекламу: https://telega.in/c/maths_lib Обратная связь: @physicist_i
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Учебные фильмы 🎞 analitikasi
Учебные фильмы 🎞 (@maths_lib) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 25 139 obunachidan iborat bo'lib, Maʼlumotlar toifasida 593-o'rinni va Rossiya mintaqasida 26 544-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 25 139 obunachiga ega bo‘ldi.
13 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 18 ga, so‘nggi 24 soatda esa -2 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 18.60% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.72% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 4 675 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 437 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 44 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent двигатель, физика, физик, механизм, электрон kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Научные фильмы по физике, математике, науке и технике. Библиотека видеоуроков.
Купить рекламу: https://telega.in/c/maths_lib
Обратная связь: @physicist_i”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 14 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Maʼlumotlar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
1️⃣ Вы будете учиться у лучших. Преподаватели курса — признанные эксперты в области ML, которые сами прошли путь от науки до R&D и знают, какие навыки востребованы на рынке. 2️⃣ Никакой теории в отрыве от реальности. Весь курс построен на практике 7 кейсов, предусмотрена работа в группах, имитирующая среду в реальной команде. Вы будете работать над кейсами, которые сразу можно добавить в резюме: Computer Vision: Создание нейронной сети для определения заболеваний по медицинским снимкам. Омиксные данные: Кластеризация результатов анализа RNA-seq и single-cell RNA-seq. Клинические данные: Предсказание рака молочной железы и анализ генотипов. 3️⃣ Вы получите системные знания. Программа выстроена от классического ML до Deep Learning и Computer Vision, чтобы вы уверенно ориентировались в "зоопарке" методов. 4️⃣ Это крупнейшая программа по ML с прицелом на биоданные на рынке.➡️ Начинаем 3 ноября. Готовы применить свои скиллы в сфере, где можно не только хорошо зарабатывать, но и двигать науку вперед? 👉 Изучить программу и присоединиться к потоку Скидка подпискам нашего канала 15% по промокоду STUDYFILM
Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
