Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
Математика Дата саентиста
Kanalga Telegram’da o‘tish
@workakkk - админ @data_analysis_ml - ds https://gosuslugi.ru/snet/67b55bb01a1c5a6fb6ecc946
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Математика Дата саентиста analitikasi
Математика Дата саентиста (@data_math) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 14 055 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 9 185-o'rinni va Rossiya mintaqasida 47 321-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 14 055 obunachiga ega bo‘ldi.
19 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -52 ga, so‘nggi 24 soatda esa 3 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 17.50% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 6.82% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 459 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 958 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 51 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent llm, программирование, параметр, визуализация, stepik kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“@workakkk - админ
@data_analysis_ml - ds
https://gosuslugi.ru/snet/67b55bb01a1c5a6fb6ecc946”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 20 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.
14 055
Obunachilar
+324 soatlar
+27 kunlar
-5230 kunlar
Postlar arxiv
📚 Практическое введение в решение дифференциальных уравнений в Python Автор: Н. М. Ершов
Книга
@data_math
Практическое введение в решение дифференциальных уравнений в
Python
Автор: Н. М. Ершов
🪄 Бесплатное введение в линейную алгебру для машинного обучения с помощью Python.
Очень конкретное описание того, что вам нужно для обучения. Ничего лишнего.
Одно из лучших руководств, которое вы найдете в Интернете.
https://pabloinsente.github.io/intro-linear-algebra
@data_math
🖥Хороший визуальный Гайд по NumPy
Это подробное руководство поможет уложить в голове матричные операции.
📌 полное руководство на сайте
@data_math
Новый инструмент для тех, кто любит собирать и анализировать данные. Не так давно появились фитнес-трекеры, а теперь пришло время трекера мозга
Отслеживай свою когнитивную нагрузку в диапазоне от 0 до 100 %: чтобы понимать, что дается мозгу легко, а что нет
Знай, в каком ты состоянии: «в потоке» ли, застрессован или устал
⚡️ Получай подсказки от майнд-трекера и управляй своим состоянием: для максимальной продуктивности и концентрации
Узнай подробнее о майнд-трекере Neiry:
https://neiry.ru/mindtracker?utm_source=tg_in&utm_medium=2211mat&utm_term=ad13
Реклама. ООО "НЕЙРИ". ИНН 9701140612. erid: LjN8KA3SC
Φ-SO : Physical Symbolic Optimization - обучение физике на основе данных 🧠
Пакет Physical Symbolic Optimization использует глубокое обучение с подкреплением для обнаружения физических законов на основе данных. На гифке анимировано аналитическое выражение затухающего гармонического осциллятора.
🐱 Github: https://github.com/WassimTenachi/PhySO
👉 Paper: https://arxiv.org/abs/2303.03192
🔥 Подборка хороших задач с подробным разбором решений.
▪линейная алгебра
▪математическая статистика
@data_math
Lotereya mukofotlari
3 Telegram Premium obuna bo'lishi 3 oy
Tugash sanasi
📌 awesome matlab students
Список полезных ресурсов для студентов, изучающих MATLAB и Simulink. Список включает советы и рекомендации, учебные пособия, видео, шпаргалки и возможности для изучения MATLAB и Simulink.
https://github.com/mathworks/awesome-matlab-students
data_math
🎇 Создавайте потрясающие Фрактальные рисунки с помощью Python
Небольшое учебное пособие для начинающих и заядлых любителей математики.
В этой статье вы узнаете, как построить базовые (но очень красивые) множества Мандельброта, используя Matplotlib и NumPy.
▪ Читать
data_math
Курс по соревновательному Data Science👨💻
🏆 Хочешь покорить Kaggle и научиться выигрывать соревнования по анализу данных? Тогда курс "Введение в соревновательный Data Science" - это именно то, что тебе нужно!
🎯 В отличие от большинства курсов по машинному обучению, этот курс сконцентрирован на практике, а не на теории. Поэтому на нем будет более 200 практических заданий, интервью с Kaggle Grand Masters и, конечно же, внутренние соревнования для отработки техник.
⚡️В программе курса тебя ждет:
* Продвинутая работа с pandas и numpy
* Генерация, визуализация и фильтрация признаков
* Модуль про SOTA градиентные бустинги и то как их тюнить
* Стекинг и блендинг моделей
* Ускорение вычислений и оптимизация памяти
* Парсинг данных из открытых источников
* Работа с Kaggle Api и различными облачными вычислительными сервисам
* Нейронки для табличных данных
* Интервью с Kaggle Grand Masters и многое другое
🚀 Еще ребята проводят еженедельные открытые вебинары, на которых разбирают решения победителей с чемпионатов, делают обзоры предстоящих соревнование и рассказывают про необычные техники, с которыми сталкиваются на практике.
🔗 Подписывайся на их телеграмм канал, чтобы подробнее узнать про курс и следить за открытыми вебинарами.
Реклама. ИП Миленькин Александр Анатольевич. ИНН: 231850381935 erid: 2Vtzqx52imN
Пожалуй, лучший курс линейной алгебры для машинного обучения.
Преподаватель - профессор Массачусетского технологического института Гилберт Стрэнг.
И это БЕСПЛАТНО!
Создайте прочный фундамент математики для машинного обучения:
https://youtube.com/playlist?list=PL221E2BBF13BECF6C
Математика для глубокого обучения 🧑🎓
Лучший ресурс для изучения математических концепций для лучшего понимания концепций машинного обучения и глубокого обучения:
http://d2l.ai/chapter_appendix-mathematics-for-deep-learning/index.html
data_math
🚀 Бесплатный вебинар по Pandas в Python!
Хотите прокачать свои навыки Pandas в Python? Тогда приходите на наш бесплатный вебинар, где мы проведем аналитику рекламных кампаний!
📅 Дата: 8 ноября
⏰ Время: 19:00 по Мск
Будет очень много теории и еще больше практики:
◾️ Рассчитаем основные маркетинговые метрики: CR1, CPL, CPQL, CR2, CAC, ARPU;
◾️ Напишем код на Python с помощью библиотеки Pandas и проведем расчеты;
◾️ Проанализируем результаты рекламных кампаний с помощью статистики и графиков.
Вебинар подойдет всем — от новичков до тех, кто уже знаком с Python:
◾️ подробно объясним каждый свой шаг;
◾️ мы будем много говорить про аналитику и продуктовую составляющую на примере реальной бизнес-задачи — такой опыт точно будет вам полезен 😊
🔗 Залетайте на вебинар!
Реклама. ООО "Айти Резюме". ИНН 4025460134. Erid:LjN8KVwZi
⚡️ Простейший способ визуализации множества чисел. Очень полезная диаграмма!
https://abakcus.com/directory/the-set-of-numbers/
data_math
