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 50 258 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, 50 258 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.
50 258
Obunachilar
Ma'lumot yo'q24 soatlar
-27 kunlar
+4530 kunlar
Postlar arxiv
Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learning, Data Science, Алгоритмы, Python. Так же часто публикуются крутые 🔥 вакансии.
👉 Вам сюда: @devsp
А любителям читать статьи в оригинале вот сюда:
👉 @ds_international
Добро пожаловать!
Курс «Английский для аналитиков» от Яндекс Практикума
Для специалистов, которые хотят изменить свою профессиональную жизнь и работать в международной команде. Обучение построено вокруг рабочих ситуаций и полезных для карьеры навыков:
• Самопрезентация. Рассказ о своей роли, задачах, сфере ответственности на поведенческом интервью и в неформальной беседе.
• Работа в команде. Стендапы, планирование спринтов, демонстрация навыков командной работы на собеседовании.
• Общение с заказчиками и исполнителями. Сбор требований у стейкхолдеров и постановка задач для разработчиков.
• Презентация результатов работы. Выступление на митапах, неформальное общение с коллегами из отрасли.
• Обсуждение решений по проекту. Генерация и аргументация идей, участие в мозговых штурмах.
• Рефлексия и самоанализ. Ретроспектива, ревью, ответы на сложные вопросы.
Запишитесь на бесплатную консультацию. Определим ваш уровень языка, расскажем про обучение и ответим на все вопросы
Знаете Python и имеете базу в аналитике данных? Поможем освоить машинное обучение и выйти на новый уровень.
На курсе Start ML за 7 месяцев объясним, как устроены алгоритмы машинного обучения, и научим применять их на практике. Опытные аналитики и ML-инженеры из Яндекса и Райффайзен расскажут, как обучать модели и нейронные сети, а также оценивать их влияние на ключевые бизнес-метрики с помощью статистики и A/B-тестов.
Благодаря курсу вы расширите свои компетенции аналитика и сможете применять продвинутые методы для решения ваших рабочих задач. В конце обучения вы создадите собственный ML-сервис — рекомендательную систему социальной сети, которая поможет закрепить все полученные знания.
Попробуйте бесплатную демоверсию на сайте, а также записывайтесь на ближайший поток курса до 9 декабря —
по промокоду DAML15 дарим скидку 10%.
Системный аналитик и бизнес-аналитик — современные IT-профессии, в которых умение слушать и понимать людей нужнее, чем техническое образование. Узнайте, чем они отличаются и что вам больше подходит.
→ Бесплатные вебинары Яндекс Практикума, 5 и 6 декабря в 19:00
5 декабря обсудим системных аналитиков.
Вести вебинар будут эксперты:
◾️ Маргарита Нижельская
Ex-head of system analyst в компании МегаФон.
◾️ Дмитрий Столяров
Ведущий инженер-аналитик в компании Диасофт.
Они на понятных примерах расскажут:
— чем занимаются системные аналитики,
— почему они сейчас нужны на рынке,
— в каких компаниях работают,
— кому подойдёт профессия,
— какие навыки нужны младшему системному аналитику.
6 декабря обсудим бизнес-аналитиков.
Вебинар проведут
◾️ Екатерина Якимова
Руководитель группы аналитиков в компании «Цифровая индустриальная платформа»
◾️ Артём Исакин
Руководитель трудоустройства направления анализа данных.
На примере вакансий и тестовых заданий она разберёт задачи бизнес-аналитиков и расскажет, в чём их отличие от системных аналитиков. А ещё — обсудим, сколько получают бизнес-аналитики, нужны ли они сейчас на рынке и какие навыки освоить для старта в профессии.
После вебинаров можно будет задать вопросы спикерам.
→ Зарегистрироваться на вебинар
🟢 Как работать с большими данными? Сделайте первые шаги в изучении Big Data!
📊 Приходите 6 декабря в 20:00 на открытый урок «Использование коннекторов для Spark» в OTUS. А после вебинара сможете продолжить обучение на онлайн-курсе «Spark Developer».
🚀 На занятии вы узнаете, какие коннекторы используются Spark из коробки, какие подключаются из библиотек, а какие и когда надо писать самому.
🔥 Кому будет полезен урок?
- IT-специалистам, которые хотят перейти в Big Data
- Начинающим дата-инженерам, желающим углубиться в профессию
- Тем, кто самостоятельно изучает технологии Big Data
🦾 Лектор: Вадим Опольский, Scala Big Data разработчик в Luxoft DXC Technology.
✅ Пройдите вступительный тест для регистрации на урок
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru
Роудмэп Re+Ops, программа исследования, план и лайфхаки исследования пользователей, шаг за шагом. Организация исследовательской работы в команде - курс с практикой и домашними заданиями по процессу клиентских исследований.
На курсе вы найдете ответы на вопросы:
💡Как быстро запустить исследование? Люди, время?
💡Как сформировать программу исследования? Что за чем?
💡У нас есть конкретная задача - как выбрать подходящий метод исследования?
💡Мы получили кучу инсайтов из интервью - что дальше?
💡Как проверять гипотезы быстро и дешево на регулярной основе?
Курс будет полезен:
📌продуктологам и продакт-менеджерам
📌стартап-командам и предпринимателям
📌дизайнерам и проектировщикам
📌маркетологам
🌎Получайте знания из любой точки мира: https://dtcenter.ru/education/online_intensives/research_ops
