Data science — July 2026

🐸 Библиотека задач по Data Science

Data Science Roadmap | |-- Core Foundations | |-- Mathematics | | |-- Linear Algebra | | |-- Calculus Basics | | |-- Probability | | |-- Statistics | | | |-- Programming | | |-- Python | | | |-- NumPy | | | |-- Pandas | | | |-- Matplotlib | | | |-- Seaborn | | |-- R | | |-- SQL | |-- Data Handling | |-- Data Collection | | |-- APIs | | |-- Web Scraping | | |-- Database Queries | | | |-- Data Cleaning | | |-- Missing Values | | |-- Outliers | | |-- Feature Scaling | | |-- Encoding | |-- Exploratory Data Analysis | |-- Summary Statistics | |-- Univariate Analysis | |-- Bivariate Analysis | |-- Visualizations | |-- Correlation Checks | |-- Machine Learning | |-- Supervised Learning | | |-- Regression | | |-- Classification | | | |-- Unsupervised Learning | | |-- Clustering | | |-- PCA | | | |-- Model Selection | | |-- Train Test Split | | |-- Cross Validation | | |-- Hyperparameter Tuning | |-- Advanced Machine Learning | |-- Ensemble Methods | | |-- Random Forest | | |-- XGBoost | | |-- LightGBM | | | |-- Time Series | | |-- ARIMA | | |-- LSTM | | | |-- NLP | | |-- Text Preprocessing | | |-- TF IDF | | |-- Word Embeddings | | | |-- Deep Learning | | |-- Neural Networks | | |-- CNN | | |-- RNN | | |-- Transformers | |-- Big Data | |-- PySpark | |-- Hadoop | |-- Distributed Processing | |-- Model Deployment | |-- Flask | |-- FastAPI | |-- Streamlit | |-- Docker | |-- Cloud Deployment | |-- MLOps | |-- Experiment Tracking | |-- Model Monitoring | |-- CI CD | |-- Domain Knowledge | |-- Finance | |-- Healthcare | |-- Retail | |-- Marketing | |-- Ethics | |-- Bias | |-- Interpretability | |-- Fairness

Free Resources to learn Data Science 👇👇

Python • https://t.me/pythonproz • https://www.learnpython.org/ • https://pythonprogramming.net • https://pandas.pydata.org/docs/

Statistics • https://whatsapp.com/channel/0029Vat3Dc4KAwEcfFbNnZ3O • https://www.khanacademy.org/math/statistics-probability • https://statquest.org

Machine Learning • https://whatsapp.com/channel/0029VawtYcJ1iUxcMQoEuP0O • https://t.me/datasciencefree • https://scikit-learn.org/stable/tutorial • https://www.freecodecamp.org/learn/machine-learning-with-python • https://course.fast.ai

Deep Learning • https://www.deeplearning.ai • https://playground.tensorflow.org

Data Visualization • https://matplotlib.org/stable/tutorials • https://whatsapp.com/channel/0029VaxaFzoEQIaujB31SO34 • https://seaborn.pydata.org/tutorial.html

SQL • https://mode.com/sql-tutorial/introduction-to-sql • https://t.me/mysqldata

Big Data • https://spark.apache.org/docs/latest • https://hadoop.apache.org

Deployment • https://docs.streamlit.io • https://fastapi.tiangolo.com

Like for more ❤️

ENJOY LEARNING 👍👍

If you are interested to learn SQL for data analytics purpose and clear the interviews, just cover the following topics

1)Install MYSQL workbench 2) Select 3) From 4) where 5) group by 6) having 7) limit 8) Joins (Left, right , inner, self, cross) 9) Aggregate function ( Sum, Max, Min , Avg) 9) windows function ( row num, rank, dense rank, lead, lag, Sum () over) 10)Case 11) Like 12) Sub queries 13) CTE 14) Replace CTE with temp tables 15) Methods to optimize Sql queries 16) Solve problems and case studies at Ankit Bansal youtube channel

Trick: Just copy each term and paste on youtube and watch any 10 to 15 minute on each topic and practise it while learning , By doing this , you get the basics understanding

17) Now time to go on youtube and search data analysis end to end project using sql

18) Watch them and practise them end to end.

17) learn integration with power bi

In this way , you will not only memorize the concepts but also learn how to implement them in your current working and projects and will be able to defend it in your interviews as well.

Like for more

Here you can find essential SQL Interview Resources👇 https://t.me/DataSimplifier

Hope it helps :)

How to master Python from scratch🚀

1. Setup and Basics 🏁    - Install Python 🖥️: Download Python and set it up.    - Hello, World! 🌍: Write your first Hello World program.

2. Basic Syntax 📜    - Variables and Data Types 📊: Learn about strings, integers, floats, and booleans.    - Control Structures 🔄: Understand if-else statements, for loops, and while loops.    - Functions 🛠️: Write reusable blocks of code.

3. Data Structures 📂    - Lists 📋: Manage collections of items.    - Dictionaries 📖: Store key-value pairs.    - Tuples 📦: Work with immutable sequences.    - Sets 🔢: Handle collections of unique items.

4. Modules and Packages 📦    - Standard Library 📚: Explore built-in modules.    - Third-Party Packages 🌐: Install and use packages with pip.

5. File Handling 📁    - Read and Write Files 📝    - CSV and JSON 📑

6. Object-Oriented Programming 🧩    - Classes and Objects 🏛️    - Inheritance and Polymorphism 👨‍👩‍👧

7. Web Development 🌐    - Flask 🍼: Start with a micro web framework.    - Django 🦄: Dive into a full-fledged web framework.

8. Data Science and Machine Learning 🧠    - NumPy 📊: Numerical operations.    - Pandas 🐼: Data manipulation and analysis.    - Matplotlib 📈 and Seaborn 📊: Data visualization.    - Scikit-learn 🤖: Machine learning.

9. Automation and Scripting 🤖    - Automate Tasks 🛠️: Use Python to automate repetitive tasks.    - APIs 🌐: Interact with web services.

10. Testing and Debugging 🐞     - Unit Testing 🧪: Write tests for your code.     - Debugging 🔍: Learn to debug efficiently.

11. Advanced Topics 🚀     - Concurrency and Parallelism 🕒     - Decorators 🌀 and Generators ⚙️     - Web Scraping 🕸️: Extract data from websites using BeautifulSoup and Scrapy.

12. Practice Projects 💡     - Calculator 🧮     - To-Do List App 📋     - Weather App ☀️     - Personal Blog 📝

13. Community and Collaboration 🤝     - Contribute to Open Source 🌍     - Join Coding Communities 💬     - Participate in Hackathons 🏆

14. Keep Learning and Improving 📈     - Read Books 📖: Like "Automate the Boring Stuff with Python".     - Watch Tutorials 🎥: Follow video courses and tutorials.     - Solve Challenges 🧩: On platforms like LeetCode, HackerRank, and CodeWars.

15. Teach and Share Knowledge 📢     - Write Blogs ✍️     - Create Video Tutorials 📹     - Mentor Others 👨‍🏫

I have curated the best interview resources to crack Python Interviews 👇👇 https://topmate.io/coding/898340

Hope you'll like it

Like this post if you need more resources like this 👍❤️

✅ Python Project Ideas 📽️

1️⃣ Web Development 🌐 ⦁ Blog CMS using Django ⦁ Portfolio website with Flask ⦁ URL Shortener ⦁ E-commerce backend API ⦁ Chat application (WebSocket + Flask-SocketIO) ⦁ Real-time chat app with user auth

2️⃣ Data Science & ML 📊🧠 ⦁ Movie recommendation system ⦁ Stock price predictor ⦁ Resume parser + job matcher ⦁ Customer churn prediction ⦁ Fake news detector ⦁ Sentiment analysis on tweets

3️⃣ Automation & Scripting ⚙️ ⦁ Auto rename/sort files by type/date ⦁ Email automation (with attachments) ⦁ Instagram bot (follow/unfollow/post) ⦁ PDF merger/watermark tool ⦁ Screenshot & clipboard monitor ⦁ Web scraper for news articles

4️⃣ Game Development 🎮 ⦁ Tic Tac Toe (with AI) ⦁ Snake Game (Pygame) ⦁ Flappy Bird clone ⦁ Memory Puzzle ⦁ Platformer game ⦁ Number guessing game

5️⃣ Computer Vision & OpenCV 📷 ⦁ Face detection & blurring ⦁ Virtual mouse using hand gestures ⦁ Document scanner ⦁ Mask detection (ML-based) ⦁ Real-time object tracking ⦁ Image classifier

6️⃣ NLP & Chatbots 🗣️ ⦁ Chatbot using Rasa or NLTK ⦁ Email classifier ⦁ Sentiment analyzer ⦁ Text summarizer ⦁ Voice-controlled assistant ⦁ Basic chatbot with AI

7️⃣ Cybersecurity 🔐 ⦁ Password strength checker ⦁ Keylogger (for ethical use) ⦁ File encryption/decryption tool ⦁ Port scanner ⦁ Secure login system with 2FA ⦁ Log analyzer for security

8️⃣ IoT & Hardware 💡 ⦁ Home automation with Raspberry Pi ⦁ Weather station using sensors ⦁ Smart doorbell (camera + notifier) ⦁ IoT dashboard in Flask ⦁ Real-time motion detector ⦁ Simple weather app

Credits: https://whatsapp.com/channel/0029VaiM08SDuMRaGKd9Wv0L

💬 Double Tap ♥️ For More!

🎯 Skills Required for a Career in AI, ML & Data Science 🧠💡

📊 Data Science: Python, Pandas, NumPy, SQL, Matplotlib, Seaborn, Jupyter, Scikit-learn—plus big data tools like Spark for handling massive datasets in 2025 pipelines. Focus on exploratory data analysis (EDA) to uncover insights from raw data.

🤖 Machine Learning: Python, Scikit-learn, TensorFlow, Keras, XGBoost, Statistics, Linear Algebra—add model evaluation metrics (accuracy, F1-score) and basics of supervised/unsupervised learning. Ethical AI like bias detection is a must now for fair models.

🧠 Deep Learning: TensorFlow, PyTorch, CNNs, RNNs, GANs, Neural Networks—dive into interpretability techniques so you can explain why models make decisions, a hot skill for trustworthy AI.

🗣️ Natural Language Processing (NLP): spaCy, NLTK, Transformers, BERT, GPT, Text Classification, Sentiment Analysis—pair with prompt engineering for generative tasks, booming in chatbots and content analysis.

👁️ Computer Vision: OpenCV, YOLO, CNNs, Image Segmentation, Object Detection—essential for apps like autonomous driving or medical imaging, with edge AI for on-device processing.

📈 AI Tools & Platforms: Google Colab, AWS SageMaker, MLflow, Hugging Face, DVC—include cloud literacy (AWS, GCP) and AutoML for faster prototyping, plus version control like Git for team workflows.

⚙️ Math for AI: Probability, Statistics, Calculus, Linear Algebra—build on these for advanced topics like optimization in neural nets, and don't skip domain knowledge to tie math to real problems.

✅ Pick your interest → Learn step-by-step → Apply it to real-world projects like fraud detection or personalized recs to build a portfolio that stands out in interviews!

💬 Tap ❤️ for more!

✅ Top Python Libraries for Data Analytics & AI 🧠📊

If you're working in data science, machine learning, or AI, these Python libraries are essential. Each one plays a specific role — from handling data to building deep learning models.

🔹 1. NumPy Core library for numerical computations. ⦁ Supports arrays, matrices, and high-performance math functions. ⦁ Foundation for most other data libraries. import numpy as np a = np.array() 🔹 2. Pandas Used for data manipulation and analysis. ⦁ Works with tabular data (DataFrames). ⦁ Easily read/write CSV, Excel, SQL, etc. import pandas as pd df = pd.read_csv("data.csv") 🔹 3. Matplotlib & Seaborn For data visualization. ⦁ Matplotlib: Custom plots (bar, line, scatter). ⦁ Seaborn: Statistical plots with better aesthetics. import seaborn as sns sns.histplot(df['age']) 🔹 4. Scikit-learn Key ML library. ⦁ Algorithms: regression, classification, clustering. ⦁ Tools: model evaluation, pipelines. from sklearn.linear_model import LogisticRegression model = LogisticRegression().fit(X, y) 🔹 5. TensorFlow & Keras For deep learning and neural networks. ⦁ TensorFlow: Low-level control, scalable. ⦁ Keras: High-level API built on TensorFlow. from tensorflow import keras model = keras.Sequential([...]) 🔹 6. PyTorch An alternative deep learning framework (popular in research). ⦁ Dynamic computation graphs ⦁ Easy debugging import torch x = torch.tensor([1.0, 2.0]) 🔹 7. OpenCV Computer vision tasks (image processing, face detection, etc). import cv2 img = cv2.imread("image.jpg") 🔹 8. NLTK / spaCy / Transformers For Natural Language Processing (NLP). ⦁ NLTK: Text preprocessing ⦁ spaCy: Fast NLP pipelines ⦁ HuggingFace Transformers: Use BERT, GPT, etc.

🔹 9. Statsmodels For statistical modeling & hypothesis testing. import statsmodels.api as sm model = sm.OLS(y, X).fit() 🔹 10. Plotly / Bokeh For interactive data visualizations on the web. ⦁ Great for dashboards ⦁ Export as HTML

💡 Tip: Start with NumPy, Pandas, Matplotlib, and Scikit-learn. Master those first — they're used in 90% of analytics work.

💬 Double Tap ❤️ for more!

This adds new content without removing existing data.

🔹 10. Using the "with" Statement ⭐

The recommended way to work with files is by using the "with" statement.

It automatically closes the file after use. with open("sample.txt", "r") as file:     print(file.read()) You don't need to call close() manually.

🔹 11. Reading a File Line by Line with open("sample.txt", "r") as file:     for line in file:         print(line.strip()) This is useful for processing large files efficiently.

🔹 12. Real-World Data Science Example

Suppose you have a text file containing sales data: 100 250 175 300 Python code: total = 0 with open("sales.txt", "r") as file:     for line in file:         total += int(line) print(total) Output: 825 In real-world projects, similar logic is used to process datasets before loading them into Pandas.

🔹 13. Common Mistakes

❌ Forgetting to Close the File file = open("sample.txt", "r") print(file.read()) Always use: with open("sample.txt", "r") as file:     print(file.read()) ❌ Opening a Non-Existent File open("data.txt", "r") If the file doesn't exist, Python raises a FileNotFoundError .

Always verify that the file exists or handle exceptions appropriately.

🎯 Practice Questions

1. Create your own Python module with two functions and import it into another file.

2. Import the "math" module and calculate the square root of 144.

3. Create a text file and write five lines into it.

4. Read a text file line by line using the "with" statement.

5. Read a file containing numbers and calculate their average.

🎯 Key Takeaways

✅ A module is a reusable Python file containing code.

✅ A package is a collection of related modules.

✅ Use "import" to access modules and their functions.

✅ Use "open()" to read and write files.

✅ Prefer the "with" statement because it automatically closes files.

✅ File handling is a fundamental skill for reading datasets, logs, configuration files, and other real-world data sources.

Mastering modules, packages, and file handling will prepare you for working with Python libraries like Pandas, NumPy, and Scikit-learn, where data is frequently loaded from external files.

Double Tap ❤️ For More

🚀 Data Science Roadmap 2026

📘 Phase 1: Programming Fundamentals

🐍 Topic 10: Python Modules, Packages & File Handling

Welcome back! 👋

So far, you've learned Python fundamentals, functions, data structures, list comprehensions, and functional programming. In this lesson, you'll learn how to organize your code into modules and packages and how to read from and write to files.

These skills are essential for every Data Scientist because real-world projects involve working with multiple Python files, libraries, and datasets stored in files.

🔹 1. What is a Module?

A module is a Python file (".py") that contains functions, variables, or classes that can be reused in other Python programs.

Instead of writing the same code repeatedly, you can create a module once and import it wherever needed.

Example:

Suppose you have a file named calculator.py

def add(a, b): return a + b

def subtract(a, b): return a - b

Now use it in another file:

import calculator

print(calculator.add(10, 5))

Output: 15

🔹 2. Importing Modules

Python provides different ways to import modules.

Import the Entire Module

import math print(math.sqrt(25))

Output: 5.0

Import Specific Functions

from math import sqrt print(sqrt(49))

Output: 7.0

Import with an Alias

Aliases make long module names easier to use.

import math as m print(m.pi)

Output: 3.141592653589793

🔹 3. Common Built-in Modules

Some commonly used Python modules are:

• "math" → Mathematical operations

• "random" → Generate random numbers

• "datetime" → Work with dates and times

• "os" → Interact with the operating system

• "sys" → Access system-specific information

• "statistics" → Perform statistical calculations

Example:

import random print(random.randint(1, 10))

This generates a random integer between 1 and 10.

🔹 4. What is a Package?

A package is a collection of related modules organized into folders.

Example:

project/ │ ├── main.py ├── utilities/ │ ├── init.py │ ├── calculator.py │ └── helper.py

Packages help organize large Python projects into manageable sections.

🔹 5. File Handling

Most Data Science projects involve reading data from files such as:

• CSV files

• Text files

• Excel files

• JSON files

Python provides built-in functions for file handling.

🔹 6. Opening a File

Syntax: open(file_name, mode)

Common modes:

Mode | Description

"r" | Read

"w" | Write (overwrites existing content)

"a" | Append

"x" | Create a new file

"rb" | Read binary files

"wb" | Write binary files

🔹 7. Reading a File

Suppose sample.txt contains:

Welcome to Python Learning File Handling

Python code:

file = open("sample.txt", "r") print(file.read()) file.close()

Output:

Welcome to Python Learning File Handling

🔹 8. Writing to a File

file = open("sample.txt", "w") file.write("Hello Data Science!") file.close()

This replaces the previous contents of the file.

🔹 9. Appending to a File

file = open("sample.txt", "a") file.write("\nPython is awesome!") file.close()

🌟 Bonus Features

Upgrade your Restaurant Management System with:

🌙 Dark Mode

📱 QR Code Menu

🤖 AI Food Recommendations

🍽️ Self-Service Ordering Kiosk

🚚 Home Delivery Module

📍 Live Delivery Tracking

🎁 Loyalty Rewards Program

📊 Sales Analytics Dashboard

🔔 Push Notifications

💬 Customer Feedback System

💻 Skills You'll Learn

React Components

Node.js

Express.js

PostgreSQL/MongoDB

JWT Authentication

Role-Based Access Control

Socket.IO

CRUD Operations

Payment Gateway Integration

REST API Development

Dashboard Development

Responsive UI Design

📚 Challenges

1. Prevent double table bookings.

2. Build a real-time kitchen dashboard.

3. Implement online payment securely.

4. Automatically update inventory.

5. Generate downloadable invoices.

6. Build advanced menu search and filtering.

7. Create role-based permissions.

8. Optimize database queries.

9. Build analytics dashboards.

10. Deploy the application online.

🎯 Learning Outcome

After completing this project, you'll be able to:

• Build enterprise restaurant management software.

• Handle real-time communication using Socket.IO.

• Integrate secure payment gateways.

• Manage inventory and restaurant operations.

• Design scalable databases.

• Build production-ready REST APIs.

🚀 Project Enhancement Ideas

Once the core system is complete, upgrade it with:

AI-powered demand forecasting.

Voice-based food ordering.

Kitchen inventory prediction.

Employee shift scheduling.

Multi-branch restaurant support.

Progressive Web App (PWA).

Customer mobile application.

Unit and integration testing.

Audit logs for all activities.

CI/CD pipeline using GitHub Actions.

📁 Portfolio Value

This project demonstrates:

Enterprise-level full-stack development

Authentication and authorization

Role-based access control

Real-time communication with Socket.IO

Payment gateway integration

Inventory management

Dashboard development

REST API development

Database design

Production deployment

A Restaurant Management System is an excellent enterprise portfolio project because it combines customer management, real-time operations, inventory control, online payments, and business analytics into a single scalable application, making it highly attractive to recruiters for full-stack developer roles.

Double Tap ❤️ For More

🚀 SQL Project Series #22

Digital Marketing Campaign Analytics 📢

Analyze marketing campaigns, customers, leads, conversions, and advertising performance using SQL to optimize ROI and improve campaign effectiveness.

🎯 Business Objectives ✅ Analyze marketing campaign performance ✅ Track leads and conversions ✅ Measure campaign ROI ✅ Optimize advertising spend ✅ Analyze customer acquisition ✅ Measure conversion funnel ✅ Evaluate marketing channels ✅ Build executive marketing dashboards

📂 Step 1: Create Database CREATE DATABASE marketing_analytics_db; USE marketing_analytics_db;

📂 Step 2: Create Campaigns Table CREATE TABLE campaigns ( campaign_id INT PRIMARY KEY, campaign_name VARCHAR(100), marketing_channel VARCHAR(50), campaign_start DATE, campaign_end DATE, budget DECIMAL(12,2) );

📂 Step 3: Create Customers Table CREATE TABLE customers ( customer_id INT PRIMARY KEY, customer_name VARCHAR(100), city VARCHAR(50), acquisition_channel VARCHAR(50), signup_date DATE );

📂 Step 4: Create Leads Table CREATE TABLE leads ( lead_id INT PRIMARY KEY, campaign_id INT, customer_id INT, lead_date DATE, lead_status VARCHAR(30), conversion_date DATE, FOREIGN KEY (campaign_id) REFERENCES campaigns(campaign_id), FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(customer_id) );

📂 Step 5: Insert Sample Campaigns INSERT INTO campaigns VALUES (101,'Summer Sale','Google Ads','2025-01-01','2025-01-31',500000), (102,'New Year Offer','Facebook Ads','2025-01-05','2025-01-25',350000), (103,'Email Promotion','Email','2025-01-10','2025-01-30',100000), (104,'Influencer Campaign','Instagram','2025-01-15','2025-02-05',450000);

📂 Step 6: Insert Sample Customers INSERT INTO customers VALUES (1,'Rahul Sharma','Mumbai','Google Ads','2025-01-08'), (2,'Priya Verma','Delhi','Facebook Ads','2025-01-10'), (3,'Amit Patel','Pune','Email','2025-01-12'), (4,'Sneha Joshi','Bangalore','Instagram','2025-01-18'), (5,'Rohan Gupta','Hyderabad','Google Ads','2025-01-22');

📂 Step 7: Insert Sample Leads INSERT INTO leads VALUES (1001,101,1,'2025-01-03','Converted','2025-01-08'), (1002,102,2,'2025-01-06','Converted','2025-01-10'), (1003,103,3,'2025-01-12','Open',NULL), (1004,104,4,'2025-01-18','Converted','2025-01-21'), (1005,101,5,'2025-01-22','Lost',NULL);

🧠 SQL Concepts You'll Practice ✔ DDL & DML ✔ Joins ✔ Aggregate Functions ✔ GROUP BY ✔ HAVING ✔ CASE WHEN ✔ CTEs ✔ Window Functions ✔ Date Functions ✔ Marketing KPI Analysis

📊 Business KPIs You Can Build 📈 Total Campaigns 📈 Total Leads 📈 Total Conversions 📈 Conversion Rate 📈 Cost Per Lead (CPL) 📈 Cost Per Acquisition (CPA) 📈 Campaign ROI 📈 Campaign Spend vs Revenue 📈 Leads by Marketing Channel 📈 Conversions by Marketing Channel 📈 Customer Acquisition by Channel 📈 Monthly Lead Trend 📈 Monthly Conversion Trend 📈 Average Conversion Time 📈 Top Performing Campaigns 📈 Lowest Performing Campaigns 📈 Budget Utilization 📈 Revenue by Campaign 📈 Revenue by Marketing Channel 📈 Customer Acquisition Cost (CAC) 📈 Funnel Drop-off Analysis 📈 Channel-wise Performance Dashboard 📈 Campaign Performance Dashboard 📈 Marketing Executive Dashboard

🎯 This project reflects real-world SQL analysis performed by Marketing Analysts, Growth Analysts, Performance Marketing teams, Product Analysts, and Business Intelligence professionals to optimize campaign performance and maximize return on investment.

Double Tap ❤️ For More

BI (Analytics) Engineer https://visasponsor.jobs/api/jobs/9029c9e000074ff19d71590c08afced8/BI-(Analytics)-Engineer

Support our community—get a pre-approval for a Capital One credit card. No credit score impact. No previous credit score required, ITIN (tax number) accepted. 0 annual fee. 100% online. $200 bonus eligible. https://i.capitalone.com/J8QddtJQ5

No ITIN (American tax number)? Get an ITIN online https://get-itin-online.com coupon $50 off move2usajobs

With an ITIN, you can get American credit cards, checking and savings accounts with 4% on savings, get your American Credit Score, rent an apartment with no issues in the US, and land a remote contractor job in the USA!

Урожай гороха в России в этом году может сократиться на 10–15% по сравнению с рекордным валовым сбором прошлого года. Такую оценку журналу Поле.рф озвучил руководитель аналитического агентства Russian Pulses Analytics Сергей Плужников. По его словам, окончательный результат будет зависеть в том числе от уборки в центральной части России и Сибири. «Прошлогодние цены не поразили воображение производителей, и я предполагаю сдвиг площадей в сторону масличных. Некоторые фермеры решили не продавать в прошлом сезоне и до сих пор держат сток — на этом фоне они не расширяли посевы, чтобы не увеличивать давление урожая сразу двух сезонов», — пояснил аналитик.

В прошлом году, по данным Росстата, Россия собрала рекордные 5,7 млн т гороха, что на 50,3% больше показателя 2024 года. По мнению Плужникова, сокращение производства может помочь рынку вернуться к более сбалансированному состоянию и поддержать цены и спрос.

Подписывайтесь на Агроинвестор | Новости АПК ВКонтакте

⚡️Head of Affiliates (iGaming)⚡️

Мы — международная продуктовая компания в сфере iGaming, развивающая собственный онлайн-казино продукт. Ищем Head of Affiliates, который возглавит партнерское направление, выстроит эффективную affiliate-стратегию и обеспечит стабильный рост качественного трафика на международных рынках.

Обязанности

• Разработка и реализация affiliate-стратегии для масштабирования продукта на международных рынках. • Построение, развитие и управление командой Affiliate Managers. • Привлечение, развитие и удержание ключевых партнеров, аффилиатов, медиабаинговых команд и партнерских сетей. • Проведение переговоров, согласование коммерческих условий и развитие стратегических партнерств. • Выполнение KPI по объему, качеству и прибыльности партнерского трафика. • Анализ эффективности канала (FTD, CPA, RevShare, Hybrid, ROI, LTV, Retention) и принятие решений на основе данных. • Оптимизация партнерских условий, бюджетов и моделей сотрудничества. • Поиск новых GEO, источников трафика и возможностей для масштабирования. • Взаимодействие с командами Product, CRM, Marketing, Payments, Fraud и Analytics для роста эффективности affiliate-канала. • Контроль качества трафика, соблюдения антифрод-политик и регулярная отчетность по результатам направления.

Требования

• От 3 лет опыта в Affiliate Marketing в iGaming. • Опыт управления affiliate-направлением или командой Affiliate Managers. • Глубокое понимание моделей CPA, RevShare, Hybrid и экономики партнерского маркетинга. • Практический опыт масштабирования партнерского канала и достижения бизнес-показателей. • Опыт работы с международными рынками (LATAM, Tier-1, Tier-2 и др.). • Сильные навыки ведения переговоров и заключения коммерческих соглашений. • Умение анализировать метрики трафика и принимать решения на основе данных. • Понимание антифрод-практик, оценки качества трафика и ключевых метрик iGaming. • Английский язык — Intermediate (B1) и выше. • Наличие собственной базы партнеров будет преимуществом.

Условия

• Полностью удаленный формат работы. • График 5/2 с гибким началом рабочего дня. • Заработная плата от $3,500 (фикс) + бонусная система по результатам работы. • Возможность влиять на стратегию развития продукта и масштабирование affiliate-направления. • Международная продуктовая компания, быстрое принятие решений и отсутствие бюрократии.

Откликнуться: HRD @darihrd 📩

#вакансии

🇮🇳🇯🇵🇮🇩🇦🇺🇳🇿 В Маниле на полях саммита АСЕАН прошла уже вторая в 2026 году встреча министров иностранных дел стран — членов Quad. Совсем недавно в мае 2026 года в подобном составе представители объединения встречались в Нью-Дели. С чем может быть связана подобная активность? Предположительно, данный момент ее катализатором выступает Индия.

В индийской столице все чаще задаются вопросом, насколько можно рассчитывать на помощь США в вопросах региональной безопасности. Учитывая непредсказуемость США и собственные геополитические интересы, Индия пытается выстраивать многосторонние форматы сотрудничества через укрепление существующих объединений, в которых зачастую стремится занять лидирующую роль. Очевидно, что в Quad лидерство отводится США, но определенное охлаждение отношений с Вашингтоном не мешает Индии укреплять двусторонние отношения с Японией и Австралией. В этом смысле можно сказать, что июльская внешнеполитическая повестка Дели получилась Индо-Тихоокеанской.

В начале месяца визит японского премьера Такаити, сопровождаемой несколькими десятками ведущих бизнесменов, был призвал продемонстрировать Нью-Дели серьезность намерений Токио в укреплении сотрудничества не только в инвестиционной и экономической сфере, но и в области безопасности. Сразу после встречи с Такаити Моди отправился в турне по Индонезии, Австралии и Новой Зеландии. Причем если с Канберрой Нью-Дели выстраивает плотные отношения и обменивается визитами довольно регулярно, то Веллингтон долгое время был лишен подобного внимания со стороны Индии. Визит Моди стал первым на уровне главы государства за последние 40 лет. Результатом турне стало заключение ряда соглашений в области обороны и морской безопасности, энергетики и критически важных элементов.

Бурно развивающаяся экономика, потребность в собственной безопасности, амбициозное желание выступать «рупором глобального Юга» подталкивают Индию к интенсивным действиям на огромной территории от Сейшельских островов и Маврикия до Японии и Новой Зеландии. На случай охлаждения отношений с США Индия выстраивает собственную систему региональной безопасности на базе существующих экономических связей, активизируя отношения со странами региона для построения многополярной Азии.

Елена Ремизова, руководитель @russianhousenewdelhi, о политике Индии в Индийском и Тихом океанах. https://russiancouncil.ru/analytics-and-comments/analytics/indiya-v-indiyskom-i-tikhom-okeanakh-mnogostoronnyaya-stabilnost/

Плохо помните математику и боитесь её, но она нужна для работы? Присмотритесь к курсу «Математика для анализа данных» от Практикума PRO.

В рамках курса вы решите 100+ практических задач и подготовитесь к математической части собеседований аналитиков и специалистов по data science. А для этого погрузитесь в четыре раздела математики:

1. Линейная алгебра: векторы, матрицы, скалярное произведение, нормы, определители, смена базиса.

Зачем. Работа с данными держится на линейной алгебре. Вектор — это просто строка с характеристиками объекта (например, клиент с параметрами: возраст, доход, количество покупок). Матрица — это вся таблица с данными. Линейная алгебра учит превращать текст или картинки в наборы чисел и вычислять, насколько объекты похожи друг на друга (например, для рекомендательных систем или поисковиков).

2. Функции: линейные и полиномиальные, логарифмы, модули, композиции функций, графики.

Зачем. Показывает, как описывать реальные процессы формулами. Например, как цена квартиры зависит от её площади или как меняется спрос на товар. Логарифмы позволяют работать с огромными разбросами значений (когда у одного пользователя 2 подписчика, а у другого — 10 миллионов), приводя их к удобному масштабу.

3. Матанализ: пределы, производные, интегралы, функции нескольких переменных и градиентный спуск.

Зачем. Помогает находить наилучшие (оптимальные) решения и обучать алгоритмы. Производная показывает скорость и направление изменений. Алгоритм градиентного спуска использует производные, чтобы заставлять нейросети и модели машинного обучения совершать всё меньше ошибок. Это главный механизм «обучения» ИИ.

4. Теорвер и матстат: дискретные и непрерывные случайные величины, распределения, теорема Байеса, корреляция, центральная предельная теорему, А/B-тестирование, гипотезы, p-value.

Зачем. Учит принимать обоснованные решения в условиях неопределенности. Статистика нужна, чтобы измерять взаимосвязи через A/B-тесты (например, действительно ли новая кнопка на сайте увеличила продажи или это просто случайность) и оценить надежность выводов.

Можно прийти даже с забытыми школьными знаниями. Формулы разбирают на понятных жизненных задачах с кодом на Python и визуализациями. Есть преподаватель математики, который отвечает на вопросы по сложным задачам, а встроенный ИИ-помощник объяснит одну и ту же формулу разными словами.

💻 Протестировать платформу и формат обучения, а также пройти первый урок бесплатно: https://tprg.ru/WcrJ

👍 Срок: 176 дней 💵 Оффер: 500000 руб. gross

Отзыв на ментора: @tv_product #tv_product

Специальность: Аналитик данных / Продуктовая аналитика #аналитик_данных Услуга: С коммерческим опытом #c_коммерческим_опытом

TL;DR: Программа PA TL, оффер 500k+ в топовый Биг Тех за 4.5 мес, испытательный срок успешно закрыт 🚀

Обратилась к Владимиру с запросом подготовится к собеседованиям на лида, провести разбор резюме, хорошо упаковать опыт и в целом помочь сформировать дальнейший карьерный трек. Ментор детально разобрал мой кейс, помог выстроить понятный план и мы планомерно двигались по нему от доработки резюме и подготовки к собеседованиям до выбора между офферов.

В результате я получила ровно тот оффер который и хотела, буквально ИДЕАЛЬНЫЙ оффер (компания, продукт, зп). Уже тружусь на новом месте более 6+ месяцев. Помимо основной цели, мы также много времени уделили общему карьерному консультированию, что заметно расширило мой кругозор.

Владимир всегда был на связи, трекал процесс, делился полезными материалами. По каждой сессии Владимир присылал подробный конспект. Была удивлена настолько системным подходом. Благодаря огромному опыту и широкой экспертизе Владимира можно быстро понять свои слабые места и прицельно работать над ними, чтобы выйти на новый уровень, не убив на это несколько лет. От всей души рекомендую Владимира как ментора!

Контакт автора отзыва

✅ Этот отзыв верифицирован платформой. Автор отзыва показал нам факты, которые подтверждают всё изложенное в отзыве. Подробнее о верификации

👉 Найти/стать ментором 👈

Канал с отзывами на консультации

🎟 расписание клуба | понедельный план

готовимся использовать сезон найма по максимуму. август и сентябрь — хороший момент, чтобы выходить на рынок: компании продолжают нанимать, закрывают роли перед концом года и часто готовы делать хорошие офферы, когда видят точное попадание в задачу.

если вдруг откладывали момент, чтобы присоединиться, вот что ждёт резидентов в ближайшие недели в карьерном клубе:

🗓3-9 августа • как подготовить поиск к активному найму в августе и сентябре • что чаще всего спрашивают на мотивационных интервью: why this role, why now, why this company, what are you optimising for next • как связать прошлый опыт, текущий момент и следующий карьерный шаг логично и последовательно

🗓10-16 августа • 3 шаблона сообщений рекрутеру до отклика: когда опыт хорошо совпадает с ролью, когда есть сильный результат под конкретную задачу и когда нет прямого опыта в индустрии • 3 шаблона сообщений в процессе найма: follow-up после отклика, сообщение после интервью и напоминание, когда обещанный срок ответа уже прошёл • разбор вакансий и откликов резидентов

✌️ фидбек резидентов клуба: @LYT_feedback

🗓17–23 августа • career coffee break со мной — прямой эфир с ответами на ваши вопросы по поиску, интервью, позиционированию, откликам и стратегии на вторую половину лета • как понять, на каком этапе поиска теряется конверсия: CV, HR-скрининг, встреча с нанимающим менеджером, кейсы или финальное интервью • как объяснять карьерный переход: почему вы меняете функцию, индустрию, страну или уровень роли и почему этот шаг имеет смысл сейчас

🗓24-30 августа • новые AI-роли и откуда они появились: AI Engineer, Product Engineer, Product AI, DevRel и Business BI AI Analyst — из каких привычных функций в них можно перейти и какой опыт уже может быть релевантен • prompt engineering и AI automation для специалистов: как product, operations, marketing, analytics, customer success и engineering уже используют промпты, AI workflows и автоматизацию в своей работе, что можно добавить в CV и какие примеры подготовить к интервью • как показать AI-опыт и всем ли он нужен: какие задачи вы автоматизировали, сколько времени сэкономили, как изменился процесс, что осталось под контролем человека и какой эффект это дало команде или бизнесу

🗓31-6 сентября • аудит LinkedIn-профилей резидентов • как искать людей внутри компании: рекрутер, hiring manager, будущий руководитель, сотрудник нужной команды и человек из смежного направления • english speaking club: мини-презентация о себе, будем готовить короткий self-introduction для первого звонка с рекрутером, networking и начала интервью

🤩жду вас в карьерном клубе, где ваш успех — вопрос времени, а не удачи.

👉🏼 узнать подробнее про клуб

берегу ваши классные офферы, Настя 💙

🖥 Никогда не писали код и думаете, что поступить на ИТ-направление не получится?

Ассистент кафедры информатики и вычислительной техники пищевых производств РОСБИОТЕХа Дмитрий Ивлиев рассказал, как устроено обучение и как освоить программирование с нуля в университете.

📝 Также в интервью — о том, как ИТ меняют биотехнологии, какие профессии будут востребованы в будущем, где применяются ИИ, Data Science и цифровые двойники, в каких крупных компаниях студенты проходят практику и как запустить собственный проект еще во время учебы.

Junior Developer pinned «Ну що, хто ставив вогники??? 🪩 Ось лінки на наші нові напрями, які стартують в серпні-вересні 💡Також хочемо додати пару слів, чому вони взагалі зʼявилися: ✅ MilTech Product Management ✅ MilTech Data Analytics ✅ MilTech Recruiter Чому? → Бо MilTech в 2026…»

Ну що, хто ставив вогники??? 🪩

Ось лінки на наші нові напрями, які стартують в серпні-вересні 💡Також хочемо додати пару слів, чому вони взагалі зʼявилися:

✅ MilTech Product Management ✅ MilTech Data Analytics ✅ MilTech Recruiter

Чому? → Бо MilTech в 2026 році — це вже не тільки для інженерів чи людей із військовим досвідом.

🪖 Тут потрібні цивільні спеціалісти, які вміють працювати з продуктом, даними, командами й наймом — а конкуренція поки не така шалена, як у багатьох перегрітих і попсових IT-напрямах (ми перевірили!).

✅Digital Marketing + AI

Чому? → Бо Marketing — не просто якийсь перспективний напрям на слуху. За даними DOU, у першому півріччі 2026 він увійшов у топ-5 категорій, які найбільше зросли, а в червні мав 740 вакансій.

🕺Тому Digital Marketing + AI запускаємо як один із найпростіших входів у tech без коду — але вже з актуальною базою: стратегія, контент, аналітика, реклама й AI-навички.

✅AI для бухгалтерів та фінансистів

Чому? → Бо бачимо попит. І якщо AI може забрати до 30 годин рутини на тиждень — гріх змушувати людей і далі вручну воювати з таблицями, звітами й однотипними задачами.

🏖 Краще ж працювати головою, а не жити у режимі Ctrl+C / Ctrl+V, правда?

⚡️ Якщо очі трохи розбіглися — ми розуміємо 😆 Залишай заявку на кар'єрну консультацію, і ми допоможемо обрати напрям.

⁣⁣‍​​WELCOME ALL NEW MEMBERS ON MY CHANNEL 👋

On my channel you will never see:

❌Correct Scores ❌Investments ❌Fixed matches

How is my channel different from other telegram channels?

✅Quality analytics ✅100% honest statistics ✅Wide analysis of matches

‼️My only contact is @Ra1nerz

🇩🇪👥 В конце июля 2026 г. федеральный канцлер Фридрих Мерц объявил о масштабной кадровой реконфигурации руководящих структур ХДС, парламентской фракции ХДС/ХСС и федерального правительства. Поводом стал уход Йенса Шпана с поста председателя фракции, однако принятые решения вышли далеко за пределы вынужденной замены одного политика.

Масштаб перестановок свидетельствует о том, что они не сводятся к обычной персональной ротации. Ф. Мерц стремится изменить механизмы координации между тремя основными центрами: федеральным правительством, парламентской фракцией и руководством ХДС. Главной задачей для него становится не формулирование новой программы, а повышение способности исполнительной и законодательной ветвей власти проводить уже объявленный реформаторский курс.

Перестановки имеют двойственный характер: они демонстрируют стремление канцлера перехватить политическую повестку в свою пользу, но одновременно выявляют слабые места в кадровых реформах и сохраняющиеся разногласия внутри ХДС.

В целом «кадровая операция» продемонстрировала ограниченность возможностей Ф. Мерца. Непоследовательность в процедуре смены министра транспорта, внутрипартийная критика и растущее давление со стороны АдГ свидетельствуют о том, что канцлер действует в условиях снижающегося доверия. Осенние выборы в двух восточногерманских землях и Берлине станут первым тестом эффективности кадровых изменений. Результаты голосования либо временно стабилизируют положение главы правительства, либо усилят дискуссию о его политических перспективах.

Владислав Белов в формате аналитической записки ИЕ РАН @instofeu анализирует кадровую реконфигурация в правительстве ФРГ.

https://russiancouncil.ru/analytics-and-comments/columns/europeanpolicy/kadrovaya-rekonfiguratsiya-f-mertsa-stavka-na-uskorenie-reform/