Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
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 50 259 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 650-o'rinni va Rossiya mintaqasida 12 436-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 50 259 obunachiga ega bo‘ldi.
27 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 45 ga, so‘nggi 24 soatda esa 0 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 10.21% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 6.59% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 5 131 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 3 311 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 30 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 28 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.
50 259
Obunachilar
Ma'lumot yo'q24 soatlar
-27 kunlar
+4530 kunlar
Postlar arxiv
Команда ЮMoney делает свой уютный, но хардовый митап про системную аналитику.
Темы докладов:
• Репозиторий архитектуры: 20 лет развития системы
• Documentation As Code, или "Легкий способ бросить вести документацию на wiki"
• Про сломанные грабли и разбитые лбы: проектирование в финтехе
Ждём всех 25 октября в 18:00 мск
Поделитесь с друзьями и обязательно зарегистрируйтесь: http://sber.me/?p=zwdtC
Сколько нужно ждать, чтобы получить действительно стоящий оффер? Ждать не придётся — всё происходит за один день: интервью, этап отбора, предложение о работе.
Если это One Day Offer от Сбера🏃
Команда по работе с данными Сбера в поиске Data Scientists. Заявите о себе на фаст-интервью и получите работу в крупнейшем банке страны, если вы:
• Data Scientist, Data Analyst или Data Engineer c опытом работы от 1 года (рассмотрят все кандидатуры — от уровня Junior до руководителей подразделений);
• готовы к решению масштабных задач на основе данных, аналитики, машинного обучения и искусственного интеллекта.
Чем предстоит заниматься? Создавать информационные продукты для принятия решений во всех подразделениях Сбера.
Когда: 22 октября.
Где: онлайн.
Узнайте больше и заполните заявку ✅
Есть такой тип статей, когда собирают много советов/триков/твиков/мудростей по обучению нейросетей и проверяют их влияние на метрики в различных задачах.
Одна из таких работ — это ResNet Bag Of Tricks. Статья выступает в роли такого бывалого коллеги сеньёра, который накидывает вам “А вот ты у батчнормов, которые в конце блока, гамму в ноль поставь, тогда у тебя сетка круто по началу сходиться начнёт”. В ней подробно описано как учить, что менять в +- современном мире (конечно у нас уже трансформеры, потом собрали ConvNeXt, но Bag Of Tricks всё ещё актуален). Статья удобна тем, что можно кусочками к себе в пайплайн тянуть всякие улучшения, и не пересобирать всё своё решение.
Ребята из канала DeepSchool делали подробный разбор статьи, где выписали каждый пункт с краткими пояснениями почему это улучшило перфоманс. Переходите по ссылке, чтобы изучить подробнее.
Также помимо разборов статей в их канале вы найдете короткие посты с теорией ML/DL, вопросы с собеседований и другие советы по обучению сетей. Подписывайтесь, чтобы развиваться в ML и DL вместе!
Есть такой тип статей, когда собирают много советов/триков/твиков/мудростей по обучению нейросетей и проверяют их влияние на метрики в различных задачах.
Одна из таких работ — это ResNet Bag Of Tricks. Статья выступает в роли такого бывалого коллеги сеньёра, который накидывает вам “А вот ты у батчнормов, которые в конце блока, гамму в ноль поставь, тогда у тебя сетка круто по началу сходиться начнёт”. В ней подробно описано как учить, что менять в +- современном мире (конечно у нас уже трансформеры, потом собрали ConvNeXt, но Bag Of Tricks всё ещё актуален). Статья удобна тем, что можно кусочками к себе в пайплайн тянуть всякие улучшения, и не пересобирать всё своё решение.
Ребята из канала DeepSchool делали подробный разбор статьи, где выписали каждый пункт с краткими пояснениями почему это улучшило перфоманс. Переходите по ссылке, чтобы изучить подробнее.
Также помимо разборов статей в их канале вы найдете короткие посты с теорией ML/DL, вопросы с собеседований и другие советы по обучению сетей. Подписывайтесь, чтобы развиваться в ML и DL вместе!
⚡️ Старт набора на продвинутый онлайн-курс «Machine Learning Advanced»
Редкая возможность для тех, кто занимается машинным обучением!
Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на углубленном курсе - «Machine Learning. Advanced» от OTUS и его партнера — Сбера.
📌 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА:
Вы освоите продвинутые приемы машинного обучения, которые позволят вам уверенно себя чувствовать на ведущих Middle/ Senior позициях и справляться даже с нестандартными задачами.
Открытые уроки курса:
💻 Байесовский взгляд на машинное обучение, 31 октября в 20:00 — https://otus.pw/mATL/
💻 Recommend or not Recommend? Препарируем рекомендательные системы, 16 ноября в 18:00 — https://otus.pw/RruLg/
Время прохождения теста ограничено 20 минут
👉 Пройдете вступительный тест — сможете занять место в группе по спец.цене
https://otus.pw/izwG/
Стартует одно из самых крупных в стране соревнований по решению задач в области машинного обучения и AI — AI Journey Contest 2022. Призовой фонд составляет 5.500.000 рублей
💰Победители получат крупные денежные призы. В этом году соревнование проходит при поддержке Института искусственного интеллекта AIRI.
Познакомиться с DS Works, соревновательной платформой Cloud (самый быстрорастущий провайдер России и владелец двух суперкомпьютеров), можно будет на вебинаре 18 октября. Вы узнаете:
✅ Как получить доступ к ресурсам суперкомпьютера для обучения модели (46 место в топе самых мощных суперкомпьютеров мира);
✅ Как зарегистрироваться в DS Works и что обязательно стоит указать в своем профиле;
✅ Как принять участие в соревновании и загрузить свое решение;
✅ По каким критериям оцениваются решения (опыт предыдущих соревнований);
✅ Как выглядят публичная и приватная турнирные таблицы.
Бесплатный вебинар будет полезен всем, кто знаком с AI/ML и хочет попробовать свои силы в борьбе за призы.
Регистрируйтесь тут
Первое реалити по AI в русскоязычном мире💥
На ваших глазах команда новичков создает свой первый AI проект, проходя все этапы IT разработки. Получится ли у них?
Узнай сам, старт уже скоро.
Занять место
- 12 новичков, без опыта в AI разработке
- 10 дней на запуск проекта с нуля
- в реальном времени: 4 живых вебинара в ZOOM
18, 21, 24, 27 ОКТЯБРЯ в 19:00 Мск во всех зумах страны.
Присоединиться
О проекте: Искусственный интеллект для классификации типа поверхности по снимкам со спутника.
Чем круто смотреть реалити:
🔥Живое создание AI проекта на ваших глазах 💪
🔥Вы увидите, как создают нейронную сеть те, кто никогда этим не занимался. Смогут ли новички написать нейронку меньше, чем за 2 недели? 🤯
Часто системный аналитик работает в связке с архитектором. Чтобы совместная работа была эффективной, им нужно найти общий язык. 19 октября в 20:00 (мск) OTUS проведет открытый урок «Как аналитику подружиться с архитектором?».
💬Вместе с Анной Вязанкиной, руководителем отдела системного анализа в ВТБ, мы:
— разберемся, какие бывают архитекторы в IT, какие перед ними стоят задачи;
— рассмотрим типовые артефакты на выходе у IT-архитектора;
— разделим зоны ответственности: кто что делает и кто кому и чем может помочь.
🔥Это уникальная возможность познакомиться с продвинутым онлайн-курсом «Системный аналитик. Advanced» и преподавателем.
👉Для регистрации пройдите вступительный тест https://otus.pw/cMAX/
