@mouse-ml — аналитика и рост
Обзор канала: тематика, динамика аудитории, эффективность контента и точки роста.
Обновлено:
Канал «мыш» — это нескучные туториалы по Python и машинному обучению для тех, кто хочет с нуля разобраться в Data Science и нейросетях и построить карьеру в IT.
- Практические руководства по библиотекам: PyTorch с нуля, работа с тензорами и обучение нейросетей.
- Разбор карьерного пути в Data Science: от выбора стека технологий до подготовки к интервью и формирования портфолио.
- Погружение в теорию и историю ML: от перцептрона до современных моделей вроде ChatGPT.
- Прямые эфиры и разборы роадмапов для совместного обучения и общения.
Присоединяйся к коммьюнити питонистов в Telegram, чтобы делиться опытом и находить единомышленников.
- Data Science с нуля
- PyTorch для начинающих
- Нейронные сети
- Карьера в ML
- Обучение Python
- История машинного обучения
Подписчики
0
+0 / день
Просмотры
0
+0 / день
Всего видео
0
Длинные + Shorts
Качество упаковки
7.8 /10
Нужен A/B тест обложек
Что вы узнаете на этой странице
Когда публиковать
Теплокарта «день недели × час» покажет часы с наилучшими средними просмотрами.
Оптимальная длительность
Сравнение просмотров по интервалам длины роликов и плотности выпусков.
Темпы роста
Ежедневный прирост подписчиков и просмотров, новые видео и сезонность.
Монетизация
Оценка дохода по месяцам и влияющие факторы (CPM, сезонность, формат).
