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 14 054 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, 14 054 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.
14 054
Obunachilar
+324 soatlar
+27 kunlar
-5230 kunlar
Postlar arxiv
📌 Зачем программисту нужна математика?
Многие считают, что если предметная область не требует знаний математики, то она не нужна. Тем не менее существуют много фундаментальных ограничений, прямо вытекающих из математической теории, которые оказывают непосредственное влияние на код.
🔹 Приглашаем вас на открытый урок «Факты из математики, которые могут облегчить жизнь разработчику», где разберем факты и рассмотрим, как они помогают принимать проектные решения.
Урок посвящен курсу «Математика для программистов» от Otus — лучшие практики, после изучения которых вы сможете быстрее изучать новые языки программирования и фреймворки.
👉 Регистрация и подробности
https://otus.pw/acQX/?erid=LjN8KaCbi
+2
🌟 Мощный учебник по использованию Julia в ML и Deep Learning
Здесь приведено много практических примеров, таких как реализация LSTM, реализация классического перцептрона, использование линейной/логистической регрессии и много других примеров.
Показывается, как работать с последовательностями, как корректно обрабатывать файлы, как использовать GPU.
Отличный материал, если планируете использовать Julia в работе
🟡 Deep Learning with Julia
@machinelearning_interview
Научитесь эффективно использовать нейросети в своей работе. Приглашаем на бесплатный мини-курс Skillbox «Data Science с нуля: пробуем профессии на практике за 5 дней». Окунитесь в сферу IT и решите, какая специальность вам ближе.
🎁 Регистрация по ссылке: https://epic.st/piirP?erid=2VtzqwQgC4p
Чем займётесь на мини-курсе? Узнаете, где востребована наука о данных, и разберётесь в различиях её основных направлений. Освоите азы главного языка Data Science — Python, а также визуализируете с помощью него данные. Изучите базовые конструкции языка SQL и наконец поймёте, как же работают нейросети.
В знакомстве с профессиями вас будет сопровождать Анастасия Борнева — руководитель направления по исследованию данных в «Сбере». В финале мини-курса в прямом эфире она разберёт практические задания и ответит на все вопросы.
🎉 Все участники получат крутые бонусы и подарки!
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880
🚀 Популярный учебник по машинному обучению ШАДа, то спешим сообщить —недавно там появились новые главы.
В частности:
▪Обучение представлений и Дистилляция знаний
▪Целый раздел про генеративные модели
▪Раздел про рекомендательные системы
▪Временные ряды
▪Теория глубокого обучения
▪Онлайн-обучение
▪Вероятностные распределения, параметрические оценки, энтропия
@data_math
👨🎓 Приглашаем на День открытых дверей Сколтеха в Telegram.
Всё просто: 2 июля заходите в уютный чатик, студенты рассказывают о поступлении, обучении, научной работе, практике в индустрии, профессорах, лабораториях и жизни в Сколтехе.
Университет входит в ТОП-100 лучших молодых университетов мира по версии Nature Index. Учёба в Сколтехе — это:
- 12 программ магистратуры: Науки о данных, Прикладная вычислительная механика, Инженерные системы, весь список тут
- Доступ к высокотехнологичным лабораториям
- Профессора с мировым именем
- Широкие возможности: карьера в ведущих компаниях, наука или свой стартап
Если хотите больше узнать об учёбе в Сколтехе — регистрируйтесь.
⚡️ Полезные гайды по математике для машинного обучения
Большой ресурс авторов книги Mathematics for Machine Learning. Эта крутая книга доступна бесплатно.
И к ней доступно множество упражнений:
▪Математика за линейной регрессией
▪Метод главных компонент (PCA)
▪ Модели гауссовой смеси
🔗 Репозиторий проекта на GitHub
@data_math
🎓Эффективный ML (MIT)
Одной из самых важных тем в области искусственного интеллекта на сегодняшний день является эффективность работы алгоритмов ИИ.
Это важная тема, учитывая большие объемы вычислительных ресурсов, требуемых современными системами ML.
В этом курсе представлен подробный обзор методов, позволяющих создавать эффективные системы ML. Включает лекции по:
- Сжатию
- Сокращение
- Квантование
- Поиск нейронной архитектуры
- Распределенное обучение
- Параллелизм данных и моделей
- Тонкая настройка
... и многое другое.
https://www.youtube.com/playlist?list=PL80kAHvQbh-pT4lCkDT53zT8DKmhE0idB
@data_math
Как стать инженером данных: какие навыки нужны, как найти работу и зачем нужны алгоритмы?
Ответы на все эти вопросы можно получить на серии вебинаров от факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. Впереди еще 2 вебинара:
1️⃣ Как поменять работу: личный опыт и рекомендации
📆 Когда: 27 июня, 19:00
В рамках профориентационного вебинара участники получат рекомендации по подготовке к собеседованиям и чеклист «Что сделать, чтобы начать искать работу?». Вебинар поможет всем, кто ищет работу или задумывается о смене карьеры.
🎙️ Спикер:
➖ Влад Бояр, инженер данных во Вкусно и точка;
2️⃣ Основы алгоритмов
📆 Когда: 1 июля, 19:00
На вебинаре спикер расскажет основы построения алгоритмов. Вы узнаете, что такое асимптотика, и разберете некоторые популярные алгоритмы.
🎙️ Спикер:
➖ Мария Горденко, преподаватель программы;
📕 Для участия регистрируйтесь по ссылке
Реклама ЗАО ГК Аккорд
2SDnjbw6ZhC
🖥 AI Math Notes - это интерактивное приложение, которое позволяет рисовть математические формулы на доске и получитать решения.
Как только уравнение написано, приложение использует мультимодальный LLM для его решения.
Приложение построено с использованием Python с библиотекой Tkinter для графического интерфейса пользователя и PIL для обработки изображений.
▪ Github
@pythonl
⚡️ На канале института Саймонса есть много интересного мл-контента на английском языке.
Много крутых и актуальных лекций, рекомендую
https://youtube.com/@SimonsInstituteTOC
@data_math
+4
🌟 Бесценный репозиторий с практическими Colab'ами по ML
Здесь собраны Colab'ы, в которых подробно на примерах разбираются такие темы как
— обучение без учителя, кластеризация, рекомендательные системы
— полносвязные нейросети, функции активации, кросс-валидация
— линейная алгебра, вектора, матрицы, преобразования
— линейная регрессия
(и много других тем)
🖥 GitHub
@data_math
⚡️Лучший способ получать свежие обновлении и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
C#: t.me/csharp_ci
Машинное обучение: t.me/ai_machinelearning_big_data
АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml
Хакинг: t.me/linuxkalii
Linux: t.me/linuxacademiya
Базы данных: t.me/sqlhub
C++ t.me/cpluspluc
Golang: t.me/Golang_google
Java: t.me/javatg
React: t.me/react_tg
Javascript: t.me/javascriptv
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/+0WdB4uvOwCY0Mjdi
Python: t.me/pythonl
Rust: t.me/rust_code
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Big Data: t.me/bigdatai
Devops: t.me/devOPSitsec
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
Python подготовка с собесу: t.me/python_job_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
+4
🌟 Математика для ML
Это open-source книга для объяснения математических основ Machine Learning
Особенно актуально, чтобы освежить основные моменты перед собеседованием
📎 PDF
@data_math
Решение задач C++
1. Массивы в C++
2. Двумерные массивы в C++ | Главная и побочная диагональ матрицы
3. Рекурсия C++
4. Двумерный массив C++. Элементы над главной и под главной диагональю
5. Динамические массивы C++
6. Объектно-ориентированное программирование в C++ за 10 минут!
#video #cpp
https://www.youtube.com/watch?v=prPD-uZfUOc&list=PLvtDMRr_B4sQ-Z6Jd79mqAjK8zC-x6rX7&ab_channel=IT-Science
⚡️Как устроены ChatGPT, Siri, Алиса и Маруся — и какие навыки нужны, чтобы запускать такие продукты?
Узнайте у Владимира Васильева, руководителя направления из Сбера, разрабатывающего русскую версию ChatGPT.
Приходите на бесплатный онлайн-практикум от ТГУ и Skillfactory 27 июня в 19:00 мск.
За 1,5 часа эксперт расскажет:
— что такое обработка естественного языка;
— как использовать ее для анализа текстов, проверки бизнес-идей и научных гипотез;
— какие технологии сейчас востребованы на рынке.
Регистрируйтесь бесплатно по ссылке: https://go.skillfactory.ru/&erid=2Vtzqw3YVqh
Получите в подарок курс по математике.
Реклама ООО "Скилфэктори", ИНН 9702009530
Теория множеств - для программиста
1 (продвинутый) ➤ ОСНОВЫ
2. ПРАКТИКА
3. ПРАКТИКА - 2
4. ПРАКТИКА - 3
5. ЗАДАЧИ С ЗАКОВЫРОЧКОЙ -4
6. ПРАКТИКА - 5
7. МЕТОД ДВУХ ВКЛЮЧЕНИЙ - ПРИМЕР
8. МЕТОД ДВУХ ВКЛЮЧЕНИЙ - ПРАКТИКА
9. МЕТОД ДВУХ ВКЛЮЧЕНИЙ - ПРАКТИКА
10. МЕТОД ДВУХ ВКЛЮЧЕНИЙ - ПРАКТИКА
#video #math
https://www.youtube.com/watch?v=xRjm-PqklFk&list=PLe-iIMbo5JOJlDz3wWfMF40A8Id8Nll0b&ab_channel=%D0%9F%D1%80%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5Python
Курс “Основы нейронных сетей: создание и настройка" стартует 1 июля. Получите самые востребованные в 2024 году скиллы.
Что вы освоите на курсе?
- разработку продвинутых архитектур нейронных сетей и их применение в Data Science и решение типичных проблем при обучении сетей
Курс будет полезен, если вы:
- Аналитик данных и хотите освоить продвинутые инструменты, чтобы выйти на новый уровень
- Разработчик с опытом программирования и хотите применить свои знания в новой области
- Руководитель IT-проектов и хотите лидировать современные бизнес-процессы
Пишите нам @Codeby_Academy
Подробнее о курсе
+4
🌟 Математика для ML
Это open-source книга для объяснения математических основ Machine Learning
Особенно актуально, чтобы освежить основные моменты перед собеседованием
📎 PDF
@machinelearning_interview
