uz
Feedback
Анализ данных (Data analysis)

Анализ данных (Data analysis)

Kanalga Telegram’da o‘tish

Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp

Ko'proq ko'rsatish

📈 Telegram kanali Анализ данных (Data analysis) analitikasi

Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 50 256 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 658-o'rinni va Rossiya mintaqasida 12 450-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 50 256 obunachiga ega bo‘ldi.

26 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 46 ga, so‘nggi 24 soatda esa 6 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.29% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 6.48% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 4 671 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 3 258 ta ko‘rish yig‘iladi.
  • Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 29 ta reaksiya keladi.
  • Tematik yo‘nalishlar: Kontent llm, контекст, openai, архитектура, deepseek kabi asosiy mavzularga jamlangan.

📝 Tavsif va kontent siyosati

Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp

Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 27 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.

50 256
Obunachilar
+624 soatlar
+327 kunlar
+4630 kunlar
Postlar arxiv
Как работают облачные технологии и какой реальный эффект от искусственного интеллекта – эксперты показывают на конкретных кей
Как работают облачные технологии и какой реальный эффект от искусственного интеллекта – эксперты показывают на конкретных кейсах Команда облачного провайдера Cloud (ТОП-3 быстрорастущих it-компаний) пригласила своих заказчиков на интервью, чтобы из первых уст и в прямом эфире задать вопросы о том, каких результатов удалось достичь с помощью современных технологий в 2022 году. 24 января в 11:00 приходите на бесплатный вебинар «Облака и ML в бизнесе: истории клиентов Cloud», где вы узнаете: ✅ какие неочевидные возможности скрывают эти технологии; ✅ каких результатов достигли клиенты Cloud после успешного внедрения облаков и AI; ❗️а также все участники вебинара получат доступ к результатам масштабного исследования облачной зрелости, в котором приняло участие более 650 российских компаний (спойлер: по прогнозам Cloud, к 2025 году облака и AI будут применять более 130 тыс. компаний в России) Зарегистрироваться на вебинар

👉 Приглашаем на первое знакомство с машинным обучением! Бесплатный урок «Первичный анализ данных с Pandas» в OTUS в рамках з
👉 Приглашаем на первое знакомство с машинным обучением! Бесплатный урок «Первичный анализ данных с Pandas» в OTUS в рамках запуска специализации «Machine Learning». 💪 После занятия вы будете знать: - Зачем нужен первичный анализ данных в машинном обучении - Какие существуют инструменты для первичного анализа данных в Python - Как визуализировать данные и какая преобработка данных нужна в ML 👱‍♀️ Спикер: Тихонова Мария, руководитель онлайн-курса и Senior Data Scientist в SberDevices. 👉 Чтобы участвовать в прямом эфире, зарегистрируйтесь https://otus.pw/q3yn/

🌍 Как правильно использовать геоданные в аналитике и как это может повысить точность предиктивных моделей? Значительная част
🌍 Как правильно использовать геоданные в аналитике и как это может повысить точность предиктивных моделей? Значительная часть собираемых данных содержит географическую составляющую, которая зачастую не используется в анализе. В данном канале вы найдете информацию об инструментах обработки и визуализации геоданных, обзоры статей и библиотек, последние новости из мира Location Intelligence, открытые датасеты и примеры использования геоданных для решения практических задач. 👉 Читать

Если бы java-разработчика спросили, в чём сила, он бы ответил: «В надёжности». Java — надёжный язык, потому что помогает отла
Если бы java-разработчика спросили, в чём сила, он бы ответил: «В надёжности». Java — надёжный язык, потому что помогает отлавливать ошибки до запуска программы. Код состоит из маленьких блоков-объектов, как в конструкторе. Можно исправить кусочек кода в одном месте, чтобы поменять поведение целой системы. Такой подход идеален для разработки масштабных систем с высокой нагрузкой. Так что если вы мечтаете своими руками создавать крупные проекты вроде стримингов и маркет-плейсов с миллионами посетителей — вам в java-разработку. Проверьте, подходит ли вам Java. Напишите приложение для учёта финансов в бесплатной вводной части курса → P.S: в начале может быть сложновато, но как только разберётесь в базе, дело пойдёт быстрее!

Хотите выйти на новый уровень в аналитике данных и стать действительно крутым специалистом? Всему необходимому для решения своих рабочих задач можно научиться на курсе «Аналитик данных» от школы karpovꓸcourses. За 5 месяцев вы не только изучите теорию, но и на практических кейсах отточите навыки работы со всеми актуальными инструментами для анализа данных. В программу курса входят: – Python и SQL – Git и Airflow – Теория вероятностей – Статистика и A/B-тесты – Продуктовая аналитика – Визуализация данных Обучение построено на реальных задачах индустрии и проходит в формате буткемпа, когда максимум знаний даётся за минимальный срок. Вас будут учить специалисты с опытом работы в топовых IT-компаниях: вы сможете перенять их опыт и не допустить множество ошибок на старте. Записывайтесь на курс по ссылке до 23 января — по промокоду DAML37 вы получите скидку 10%. Также на сайте доступна бесплатная демоверсия — можете начать с неё.

💪🏻Прокачайте свои навыки в системном анализе! 🔵OTUS запускает поток хардового онлайн-курса «Системный аналитик. Advanced».
💪🏻Прокачайте свои навыки в системном анализе! 🔵OTUS запускает поток хардового онлайн-курса «Системный аналитик. Advanced». Программа рассчитана на ИТ и системных аналитиков с опытом работы от 1 года, желающих улучшить свои навыки и начать путь до уровня Senior. За 6 месяцев вы научитесь эффективно визуализировать требования, проектировать сервисы RESTFul API и сравнивать их с SOAP и gRPC. 🧑🏻‍💻Обучение проходит на живых вебинарах, где вам дают всю необходимую базу, а закрепление навыков происходит за счет практических домашних заданий и выпускного проекта — разработки информационной технологической и ресурсной модели (API) и проектирование архитектуры для нового приложения. 👉Пройдите вступительный тест, чтобы получить спец.цену на курс: https://otus.pw/0OVl/ 🗓Открытые уроки курса: 31 января — «Выбираем технологию для API» 16 февраля — «Нефункциональные требования глазами аналитика» Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru.

🔹Что такое Face Recognition и с помощью каких инструментов лучше подходить к задаче по распознаванию лиц? 💬Обсудим 23 январ
🔹Что такое Face Recognition и с помощью каких инструментов лучше подходить к задаче по распознаванию лиц? 💬Обсудим 23 января в 20:00 на открытом уроке онлайн-курса «Компьютерное зрение» в OTUS. На занятии мы разберем: - В чем заключается задача Face Recognition и из каких подзадач она состоит - Какие существуют основные подходы по решению задачи детекции лиц - С помощью каких алгоритмов решается задача распознавания лиц (EigenFaces, нейросетевые методы). - Как на практике решить задачу распознавания лиц с помощью метода EigenFaces. - Какие существуют датасеты, библиотеки и инструменты, необходимые для решения задачи распознавания лиц. 🔥Регистрируйтесь на мероприятие прямо сейчас и получите доступ к курсу по спец.цене! Записаться на урок

🧙‍♂️ 9 волшебных команд IPython, которые упростят вам процесс программирования IPython является ядром Jupyter Notebook и луч
🧙‍♂️ 9 волшебных команд IPython, которые упростят вам процесс программирования IPython является ядром Jupyter Notebook и лучшим другом специалистов по обработке данных. Конечно, мы можем просто использовать IPython как обычную утилиту Python, не прибегая к каким-либо специальным трюкам. Однако будет большим вашим преимуществом, если вы изучите “магические” трюки IPython ,а затем внедрите их в свою практику написания кода. В этой статье будут описаны 9 простых в использовании “волшебных” команд IPython с интуитивно понятными примерами. ▪ ЧитатьЗеркало @data_analysis_ml

щем учеников на бесплатное обучение по созданию искусственного интеллекта с нуля. Опыт программирования не важен!🤖 Всего за 3 вечера под руководством Дмитрия Романова - основателя Университета Искусственного Интеллекта, лидера обучения AI-разработке в РФ, вы с легкостью напишете свой первый искусственный интеллект👨‍💻 Какие нейронные сети вы создадите? ▫️Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса ▫️Обнаружение возгораний ▫️Оценка стоимости квартир ▫️Оценка резюме соискателей ▫️Прогнозирование стоимости полиметаллов ▫️Сегментация изображений самолетов ▫️Распознавание команд умного дома⠀ Лучше освоить навыки создания нейронных сетей вам помогут домашние задания с проверкой от кураторов.⠀ Приходите на бесплатное обучение и напишите искусственный интеллект за 3 вечера💪 Регистрация по ссылке