Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
Курсы Data Science
Kanalga Telegram’da o‘tish
Курсы по аналитике и Data Science Чат канала: https://t.me/edu_cours Канал об обучении цифровым профессиям онлайн в любом возрасте: https://t.me/u4uon Администратор: @olegziul
Ko'proq ko'rsatish2 406
Obunachilar
+124 soatlar
-17 kunlar
+730 kunlar
Ma'lumot yuklanmoqda...
O'xshash kanallar
Kirish va chiqish esdaliklari
---
---
---
---
---
---
Obunachilarni jalb qilish
Iyun '26
Iyun '26
+22
0 kanalda
May '26
+23
0 kanalda
Get PRO
Aprel '26
+27
0 kanalda
Get PRO
Mart '26
+56
0 kanalda
Get PRO
Fevral '26
+190
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '26
+125
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '25
+265
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '25
+55
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '25
+93
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '25
+275
0 kanalda
Get PRO
Avgust '25
+7
0 kanalda
Get PRO
Iyul '25
+15
0 kanalda
Get PRO
Iyun '25
+20
0 kanalda
Get PRO
May '25
+17
0 kanalda
Get PRO
Aprel '25
+22
0 kanalda
Get PRO
Mart '25
+49
2 kanalda
Get PRO
Fevral '25
+98
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '25
+105
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '24
+53
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '24
+43
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '24
+135
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '24
+434
1 kanalda
Get PRO
Avgust '24
+24
1 kanalda
Get PRO
Iyul '24
+60
1 kanalda
Get PRO
Iyun '24
+18
0 kanalda
Get PRO
May '24
+20
0 kanalda
Get PRO
Aprel '24
+24
0 kanalda
Get PRO
Mart '24
+24
0 kanalda
Get PRO
Fevral '24
+26
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '24
+26
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '23
+26
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '23
+24
1 kanalda
Get PRO
Oktabr '23
+92
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '23
+16
0 kanalda
Get PRO
Avgust '23
+22
0 kanalda
Get PRO
Iyul '23
+18
0 kanalda
Get PRO
Iyun '23
+21
0 kanalda
Get PRO
May '23
+28
0 kanalda
Get PRO
Aprel '23
+39
0 kanalda
Get PRO
Mart '23
+61
0 kanalda
Get PRO
Fevral '23
+96
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '23
+37
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '22
+320
0 kanalda
| Sana | Obunachilarni jalb qilish | Esdaliklar | Kanallar | |
| 24 Iyun | 0 | |||
| 23 Iyun | +1 | |||
| 22 Iyun | 0 | |||
| 21 Iyun | +1 | |||
| 20 Iyun | 0 | |||
| 19 Iyun | +2 | |||
| 18 Iyun | +1 | |||
| 17 Iyun | 0 | |||
| 16 Iyun | +1 | |||
| 15 Iyun | 0 | |||
| 14 Iyun | +1 | |||
| 13 Iyun | +2 | |||
| 12 Iyun | +1 | |||
| 11 Iyun | 0 | |||
| 10 Iyun | +1 | |||
| 09 Iyun | +1 | |||
| 08 Iyun | +1 | |||
| 07 Iyun | +5 | |||
| 06 Iyun | 0 | |||
| 05 Iyun | +1 | |||
| 04 Iyun | 0 | |||
| 03 Iyun | 0 | |||
| 02 Iyun | +1 | |||
| 01 Iyun | +2 |
Kanal postlari
Курс "Системный дизайн". MLinside
Преподаватель: Валерий Бабушкин
Партнерский промокод на скидку: referal3C09F3E6
| 2 | https://github.com/justxor/Pythonparsing-/tree/main | 421 |
| 3 | Как подготовиться к ML System Design на собеседованиях в Big Tech?
На позиции Middle+/Senior Data Scientist и ML Engineer всё чаще спрашивают не только модели и алгоритмы, но и проектирование ML-систем:
• Как спроектировать рекомендательную систему?
• Как построить антифрод?
• Как организовать обучение и инференс модели?
• Как масштабировать решение на миллионы пользователей?
• Какие метрики и компромиссы учитывать?
Курс «ML System Design: как проходить собеседования в Big Tech» основан на реальных вопросах и кейсах из индустрии.
Внутри:
✓ 180+ задач с собеседований в Big Tech
✓ Senior-инсайты и практические рекомендации
✓ Проверка и обратная связь от автора
✓ Разбор популярных архитектурных задач
✓ Системный подход к ответам
✓ Фреймворки для проектирования решений
✓ Типичные ошибки кандидатов
✓ Материалы для подготовки к интервью уровня Middle+/Senior
Автор курса - Лев Ушков, Senior ML Engineer в Wildberries.
🎁 Для подписчиков канала действует промокод MLSD10 на скидку 10%.
Промокод активен до 29 июля. | 573 |
| 4 | ИИ для менеджеров. Степик | 622 |
| 5 | https://langchain-opentutorial.gitbook.io/langchain-opentutorial/17-langgraph/03-use-cases/01-langgraph-agent-simulation | 896 |
| 6 | https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/translations/ru/README.md | 971 |
| 7 | Machine Learning и Data Science: подготовка к собеседованиям
Курс для тех, кто уже знаком с ML и хочет привести знания в порядок перед техническими интервью.
Внутри: линейные модели, метрики, деревья решений, ансамбли и типовые вопросы с ML / DS-собеседований.
- Посмотреть программу курса
- Купить курс со скидкой 10%
- Бесплатный тренажёр для знакомства с форматом
- Канал автора | 907 |
| 8 | Обучить модель в ноутбуке — это только часть работы.
В реальном ML-проекте нужно пройти весь контур: понять задачу, проверить данные, собрать признаки, обучить модель, оценить ошибки, завернуть inference в API, настроить проверки и следить за качеством после релиза.
Data Scientist: от данных до деплоя моделей — практический курс про полный цикл Data Science: от постановки ML-задачи и EDA до CI/CD, inference API и мониторинга моделей в продакшне.
Внутри курса:
🔹 Данные и признаки — EDA, качество данных, data leakage, feature engineering
🔹 Модели — baseline, gradient boosting, валидация, метрики и error analysis
🔹 Experiment tracking — MLflow / Weights & Biases, сравнение экспериментов и версионирование
🔹 Deployment — FastAPI-сервис, inference API, batch-inference и обработка ошибок
🔹 CI/CD и мониторинг — тесты, quality gates, data drift, prediction drift и дашборды
Курс для тех, кто хочет не просто обучать модели, а доводить ML-решения до рабочего состояния: с воспроизводимостью, API, проверками и мониторингом.
На Latorn можно начать бесплатно: откройте бесплатные уроки и посмотрите первые практические шаги.
Сейчас полный доступ со скидкой 25% — 48 часов.
👉 Открыть бесплатные уроки и забрать курс | 1 041 |
| 9 | https://zero2claude.dev/ | 906 |
| 10 | Обучить модель в ноутбуке — это только часть работы.
В реальном ML-проекте нужно пройти весь контур: понять задачу, проверить данные, собрать признаки, обучить модель, оценить ошибки, завернуть inference в API, настроить проверки и следить за качеством после релиза.
Data Scientist: от данных до деплоя моделей — практический курс про полный цикл Data Science: от постановки ML-задачи и EDA до CI/CD, inference API и мониторинга моделей в продакшне.
Внутри курса:
🔹 Данные и признаки — EDA, качество данных, data leakage, feature engineering
🔹 Модели — baseline, gradient boosting, валидация, метрики и error analysis
🔹 Experiment tracking — MLflow / Weights & Biases, сравнение экспериментов и версионирование
🔹 Deployment — FastAPI-сервис, inference API, batch-inference и обработка ошибок
🔹 CI/CD и мониторинг — тесты, quality gates, data drift, prediction drift и дашборды
Курс для тех, кто хочет не просто обучать модели, а доводить ML-решения до рабочего состояния: с воспроизводимостью, API, проверками и мониторингом.
На Latorn можно начать бесплатно: откройте бесплатные уроки и посмотрите первые практические шаги.
Сейчас полный доступ со скидкой 25% — 48 часов.
👉 Открыть бесплатные уроки и забрать курс | 597 |
| 11 | Machine Learning и Data Science: тренажёр для собеседований. Степик | 212 |
| 12 | Agentic AI A Complete Learning Guide .pdf | 1 529 |
| 13 | Искусственный интеллект (ботаем алгоритмы кластеризации). Степик | 1 471 |
| 14 | Искусственный интеллект (ботаем алгоритмы кластеризации). Степик | 1 |
| 15 | OVER (оконки): SQL для Избранных. Степик | 1 575 |
| 16 | https://github.com/affaan-m/ECC | 1 726 |
| 17 | Комбинаторика на пальцах. Степик | 1 517 |
| 18 | Статистика для (не) аналитиков. Степик | 1 583 |
| 19 | Python Списки: Методы и магические методы. Степик | 1 664 |
| 20 | https://github.com/NirDiamant/agents-towards-production | 1 778 |
