TGViewer
Channel Public Channel
BigData Team (BDT)

BigData Team (BDT)

@bigdatateam

BigData Team: the way you learn best

Практико-ориентированное обучение по Big Data, Machine Learning, промышленной разработке на Python.

https://bigdatateam.org/ru

Чтобы бустнуть: https://t.me/boost/bigdatateam
Subscribers
808
Photos
531
Videos
13
Links
364
Recent Posts 17 shown
Post #660 50
✍️ Tech Orda: как не упустить грант — краткий план

1️⃣ Общая инструкция, независимо от выбора школы обучения.
21 сентября, 23:59 — закрыт приём заявок на обучение в школах Astana Hub. Если вы не подали заявку на портале (напр., AI Agents Engineer), школа не сможет выдать грант.
22–23 сентября — школы модерируют заявки и проставляют статусы: «Грант», «Лист ожидания» или отказ.

Раунд 1
🧑‍🏫 24–26 сентября — вы подтверждаете одну заявку со статусом «Грант» или пропускаете раунд (в надежде на освобождение гранта у нужной школы). Подтвердить = подписать ЭЦП.
🏛 27–28 сентября — школы перераспределяют освободившиеся гранты.

Раунд 2
🧑‍🏫 29 сентября – 1 октября — можно:
— принять грант, или
— принять «лист ожидания» (учеба с общей группой грантников с возможностью перейти на грант на условиях школы),
— или пропустить.
🏛 2–3 октября — перераспределение освободившихся грантов.

Раунд 3
🧑‍🏫 4–6 октября — финальное решение: подтвердить «Грант» / «Лист ожидания» или отказаться.
🏛 7–8 октября — документы/бюрократия между студентами, школами и Фондом (Astana Hub).

⚠️ Ничего не нажали в раундах 1–2 = пропустили раунд. Ничего не нажали в раунде 3 = отказались от гранта.

🍁 октябрь — старт обучения AI Agents Engineer.

2️⃣ Как это будет в BigData Team

По опыту прошлых лет, большинство грантов подтверждаются уже в Раунде 1. Шансы остаются, если:
a) кто-то не на связи/не успевает подписать → грант освободится;
b) вы — сильный кандидат, которого мы не заметили на этапе тестов → мы предложим индивидуальный грант в формате "лист ожидания" в рамках Раунда 2.

3️⃣ Что сделать сейчас

Проверьте, что ЭЦП рабочий: без него грант не подписать. Проверяйте почту/спам и Telegram, чтобы быть в курсе возможных изменений. До конца дня 23 сентября мы проставим статусы и разошлем финальные офферы по грантам. Если кто-то не подпишет в ближайшие дни, то некоторые гранты могут освободиться.

👉 Поставьте лайк, сохраните инструкцию и перешлите другу, кому это актуально.

📩 Вопросы: личка, комментарии или techorda@bigdatateam.org

P.S. Всем, кто проходил тестирование и не получил гранты, мы ответим с рекомендациями и индивидуальными предложениями 7–12 октября.

BigData Team: the way you learn best
AI Agents | Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data

#study #BigDataTeam #TechOrda #AstanaHub #AIE
  • ❤ 4
  • 🔥 3
Post #658 162
🏁 Гранты Tech Orda: результаты волны III

Подробности о программе AI Agents Engineer, грантах Tech Orda, правилах участия в конкурсе: https://t.me/bigdatateam/645.

🔄 Волны отбора
— I волна — до 23 августа, 23:59
— II волна — до 30 августа, 23:59
— III волна — до 6 сентября, 23:59
— последний вагон — до 20 сентября, 23:59 🔥

По заявкам мы уже отобрали 60 классных ребят и девчат. Грантов у нас всего 50, поэтому мы предварительно связываемся с кандидатами, чтобы убедиться в серьезности намерений.

Мы с вами еще не связались? Не беспокойтесь, здесь ровно 2 сценария:
😃 тестирование еще не завершено
Не успели раньше? Пройдите оставшиеся тесты на Learn BDT до 20 сентября, 23:59 (см. раздел как подать заявку).

💛💛 все тесты уже пройдены
Вы в пуле кандидатов "последний вагон". Уверены, что хотите учиться у нас и только у нас? Обязательно напишите об этом менеджеру (или на techorda@bigdatateam.org).

Отдельный трек Level 1.5. Если у вас слабая база по Python, bash, SQL и аналитике, но вы хотите учиться у нас и готовы инвестировать в свое образование, напишите об этом менеджеру, чтобы вас взяли на обучение Level 1.5 с дополнительными учебными модулями по Computer Science.

Last, but not least

⏳ Сдача тестирований на грант — до 20 сентября, 23:59. Следующий вагон — только через год.

📩 Вопросы: личка, комментарии или techorda@bigdatateam.org
🤗 Лайк и репост — у кого-то из ваших знакомых сейчас закроется вопрос "а на что учиться".

BigData Team: the way you learn best
AI Agents | Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data

#study #BigDataTeam #TechOrda #AstanaHub #BDMLE #AIE
  • ❤ 6
  • 🔥 3
Post #656 161
💾 Модель обучена. Уверены, что загрузится через месяц?
рубрика pro #ml

Проект на курсе, трек трансформеров: DistilBERT дообучается отличать хорошие отзывы IMDB от плохих. Студенты собирают класс ModelTrainer, одиннадцать методов: загрузка данных, обучение, валидация, метрики, логирование. Есть там и save_model, десятая часть балла за проект. Всё условие умещается в докстринг: "Saves model to dst_path". Плюс одно предупреждение: проверьте, не обёрнута ли модель в DataParallel.

В 41% проектов метод закрыт одной строчкой: torch.save(model.state_dict()). По букве не придерёшься: модель сохранена в dst_path, файл на диске лежит, галочка стоит. Через месяц файл открывают. Модели там нет.

Файл есть. Чего нет:
1️⃣ Архитектуры
В state_dict только веса, голый словарь тензоров: ни конфига, ни описания слоёв. Загрузить его можно лишь в модель, заново собранную руками ровно той же архитектуры, иначе загрузка не сойдётся по слоям.
2️⃣ Токенизатора
Модель принимает индексы токенов, а не текст. Токенизатор рядом не сохранён, значит текст не во что превращать: инференс не собрать вовсе. Причём нужен тот же самый: у другого соответствие "слово → номер" своё.

Ирония: единственное, о чём условие предупредило прямым текстом, сделали почти все — обёртку развернули. Почти: в одной работе проверка на DataParallel написана, а строка внутри неё ничего не присваивает. Галочка снова стоит, эффекта снова ноль. Сломались не там, где условие предупреждало, а там, где оно промолчало.

🚭 Полезные привычки курильщика ML'щика

Сохраняйте модель перезагружаемой. model.save_pretrained(path), из-под обёртки — model.module.save_pretrained(path), и рядом в ту же папку tokenizer.save_pretrained(path). Тогда один from_pretrained(path) поднимает всё разом: конфиг, архитектуру, веса, токенизатор, на любой машине. Проверить легко: сохраните чекпойнт, перезапустите сессию и поднимите модель заново с диска — from_pretrained(path). Прогоните несколько примеров через инференс: предсказания должны совпасть с теми, что модель выдавала до сохранения. Совпали — сохранилась модель, а не файл.

Сохранить файл и сохранить модель — разные вещи. Первое закрывает букву условия, второе — смысл. А прод экзаменует без докстринга: предупреждений не пишет, подсказок не даёт, вопрос у него один. Загрузится?

Ставить такие привычки проще на практике с экспертами по DNN: здесь модель считается сохранённой, только когда поднялась на чужой машине.
🗓 Ближайший поток запланирован на 17 сентября

BigData Team: the way you learn best
AI Agents | Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data

#study #ml #MachineLearning #DataScience
  • ❤ 3
  • 🔥 3
Post #655 227
🤐 Вы готовы услышать правду?

Есть вопросы, которые лучше не задавать. В ML — особенно.

Или как говорится - в каждой шутке есть доля шутки.
// перевод изображения на русский: Gemini

Emoji-голосование:
👍 данные важнее модели, всё так
🗿 модель важнее, данные подтянутся
👀 согласен, но вслух не скажу

Разобраться, кто прав, проще на практике. 14 сентября стартуют сразу три потока — Big Data, Machine Learning и анализ данных.

Прислать ваш мем в конкурс мемасиков можно в личку этого канала. Всем хороших выходных и не забываем ставить лайки.

BigData Team: the way you learn best
AI Agents | Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data

#meme #ml #BigDataTeam
  • ❤ 3
  • 👍 3
Post #654 236
❤️‍🔥 Гранты Tech Orda: последний вагон 🚂

По решению Astana Hub конкурс на гранты продлён до 20-го сентября 23:59. Таким образом, мы открываем набор "последний вагон". Подробности о программе AI Agents Engineer, грантах Tech Orda, правилах участия в конкурсе: https://t.me/bigdatateam/645.

Результаты волны III еще разбираем ==> счастливчикам напишем по личным каналам + следите за анонсами в официальном каналах BigData Team.

🔄 Волны отбора
— I волна — до 23 августа, 23:59
— II волна — до 30 августа, 23:59
— III волна — до 6 сентября, 23:59
— последний вагон — до 20 сентября, 23:59 🔥

Еще не получили от нас сообщения? Не беспокойтесь, здесь ровно 2 сценария:
😃 тестирование еще не завершено
Last call: пройдите оставшиеся тесты на Learn BDT до 20 сентября, 23:59 (см. раздел как подать заявку).

💛💛 все тесты уже пройдены
Вы уже в пуле кандидатов: оставшиеся гранты распределим по результатам тестирования.

Отдельный трек для определившихся. Если вы уже выбрали учебную программу и однозначно понимаете, что это будет интенсивный формат (Level 2 или Level 3), то напишите об этом менеджеру (или на techorda@bigdatateam.org).

Last, but not least

⏳ Следующий вагон — только через год. Двери закрываются 20 сентября в 23:59.

📩 Вопросы: личка, комментарии или techorda@bigdatateam.org
🤗 Лайк и репост — у кого-то из ваших знакомых сейчас закроется вопрос "а на что учиться".

BigData Team: the way you learn best
AI Agents | Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data

#study #BigDataTeam #TechOrda #AstanaHub #BDMLE #AIE
  • 🔥 5
  • ❤ 2
  • 👍 2
Post #653 304
🚀 Гранты Tech Orda: результаты волны II

Подробности о программе AI Agents Engineer, грантах Tech Orda, правилах участия в конкурсе: https://t.me/bigdatateam/645.

🔄 Волны отбора
— I волна — до 23 августа, 23:59
— II волна — до 30 августа, 23:59
— III волна — до 6 сентября, 23:59 🔥

По итогам волны II мы отобрали следующие по рейтингу (тесатм) 20 кандидатов. Согласование немного затянулось (CEO в командировке, проводит интенсив по этим AI/Big Data/ML в Кокшетау 🇰🇿❤️‍🔥) ==> счастливчикам напишем по личным каналам на этих выходных.

Не дождались сообщения на выходных? Не беспокойтесь, здесь ровно 2 сценария:
😃 тестирование еще не завершено
Final call: пройдите оставшиеся тесты на Learn BDT до дедлайна волны III (см. раздел как подать заявку).

💛💛 все тесты уже пройдены
Вы уже в пуле кандидатов волны III. На следующей неделе мы распределим оставшиеся гранты по результатам тестирования.

Отдельный трек для определившихся. Если вы уже выбрали учебную программу и однозначно понимаете, что это будет интенсивный формат (Level 2 или Level 3), то напишите об этом менеджеру (или на techorda@bigdatateam.org).

Last, but not least

📩 Вопросы: личка, комментарии или techorda@bigdatateam.org
🤗 Лайк и репост — у кого-то из ваших знакомых сейчас закроется вопрос "а на что учиться".

BigData Team: the way you learn best
AI Agents | Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data

#study #BigDataTeam #TechOrda #AstanaHub #BDMLE #AIE
  • ❤ 6
  • 👍 3
  • 🔥 2
Post #652 251
📖 Преступление и наказание

Сентябрь, самое время перечитать классику. Раскольникова к признанию полкниги подводил следователь, наш герой — раскололся на первом же вопросе.

Emoji-голосование:
😁 сам так делал
🗿 видел у коллег
🔥 у нас всё по-взрослому

Узнали в нём себя или своего знакомого? За такое пока дают условно. Ближайшие потоки 1️⃣ Big Data, 2️⃣ ML и 3️⃣ анализа данных запланированы на 14 сентября: поможем встать на путь исправления.

Прислать ваш мем в конкурс мемасиков можно в личку этого канала. Всем хороших выходных и не забываем ставить лайки.

BigData Team: the way you learn best
AI Agents | Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data

#meme #bigdata #BigDataTeam
  • 😁 8
  • 🔥 5
  • 👍 2
Post #651 338
🚀 Гранты Tech Orda: результаты волны I ➕ 🎁 bonus track

Подробности о программе AI Agents Engineer, грантах Tech Orda, правилах участия в конкурсе: https://t.me/bigdatateam/645.

🔄 Волны отбора
— I волна — до 23 августа, 23:59
— II волна — до 30 августа, 23:59 🔥
— III волна — до 6 сентября, 23:59

По итогам волны I мы отобрали топ-10 кандидатов и связались с каждым по личным каналам, чтобы согласовать обучение по грантам.

Не получили от нас сообщения? Не беспокойтесь, здесь ровно 2 сценария:
😃 тестирование еще не завершено
Пройдите оставшиеся тесты на Learn BDT до дедлайна волны II (см. раздел как подать заявку).

💛 все тесты уже пройдены
Вы уже в пуле кандидатов волны II. И на следующей неделе мы рассмотрим топ-20 кандидатов по результатам тестирования.

🎁 Bonus track.
Отдельный трек для определившихся. Если вы уже выбрали учебную программу и однозначно понимаете, что это будет интенсивный формат (Level 2 или Level 3), то напишите об этом менеджеру (или на techorda@bigdatateam.org).

Last, but not least

Поспешите! (почему)

📩 Вопросы: личка, комментарии или techorda@bigdatateam.org
🤗 Лайк и репост — у кого-то из ваших знакомых сейчас закроется вопрос "а на что учиться".

BigData Team: the way you learn best
AI Agents | Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data

#study #BigDataTeam #TechOrda #AstanaHub #BDMLE #AIE
  • ❤ 6
  • 🔥 5
  • 👍 1
Post #645 4.74K
🚀 50 грантов Tech Orda: специализация AI Agents Engineer

Уникальная возможность для граждан РК от 18 до 45 лет:
1. Получить грант 400 000 ₸ от государства на обучение в IT;
2. С вероятностью 60+% достичь карьерных целей в ближайшие 6 месяцев при обучении с BigData Team.

📌 Как подать заявку? До 6 сентября 21 сентября 23:59:
1. Нажать "подать заявку" на портале Astana Hub
2. Зарегистрироваться и пройти тестирование на Learn BDT
3. Подписаться на наш Telegram, чтобы не пропустить новости.
Результаты отбора — на почту; анонсы — здесь.

Особенности 2026

1️⃣ Конечно же ИИ (Agentic Coding и AI Agents)
Не банальный prompt engineering, а фундаментальная база: tools, skills, MCP, окружения (*code*, *claw) или harness. Управление памятью (context, memory, fine-tuning vs RAG, embeddings vs Zettelkasten) и качеством (MAS, ralph-loop, evals, понимание LLMs).

2️⃣ Стоимость
Разработали программу доступную каждому:
— стоимость программы (level 1): 595 000 ₸
— грант Tech Orda: 400 000 ₸
— остаток: 195 000 ₸. Если поделить на 6 месяцев обучения:
🔥 32 500 ₸/месяц

3️⃣ Аналитика зарплат и выпускников от Astana Hub
По нашим выпускникам программы Tech Orda в Казахстане:
— 44% пришли без профильного ИКТ-образования
— 61% достигли карьерных успехов уже в период обучения
💰 1+ млн ₸ средняя зарплата выпускника
Откуда цифры — из налоговой (но анонимно). Подробности читайте в гайде по Data-профессиям.

📌 Ключевая информация
В AI-native эпоху в IT профессии базовых навыков Computer Science уже недостаточно — важно уметь ускорять процессы разработки и аналитики в десятки раз с помощью автономных ИИ-агентов, не теряя контроля над кодовой базой и архитектурой. В 2026 году мы трансформировали программу BDMLE в новый стандарт — AI Agents Engineer (AIE).

🗓 Старт обучения: сентябрь–октябрь
▶️ Видео о школе и программе (10 минут)
🔄 Волны отбора
I волна — до 23 августа, 23:59
II волна — до 30 августа, 23:59
— III волна — до 6 сентября, 23:59
— последний вагон — до 21 сентября, 23:59 🔥

Last, but not least

Поспешите! (почему)

📩 Вопросы: личка, комментарии или techorda@bigdatateam.org
🤗 Лайк и репост — у кого-то из ваших знакомых сейчас закроется вопрос "а на что учиться".

BigData Team: the way you learn best
AI Agents | Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data

#study #BigDataTeam #TechOrda #AstanaHub #BDMLE #AIE
  • ❤ 9
  • 🔥 8
  • 👍 7
Post #644 359
🏠❤️‍🩹 Вся правда о микросервисной архитектуре

credit за находку: Денис Л.
// CPO образовательных курсов BigData Team

Прислать ваш мем в конкурс мемасиков можно в личку этого канала.

Всем хорошей недели и не забываем ставить лайки, авторам будет приятно.

BigData Team: the way you learn best
BD/ML Engineer | AI Agents Engineer 🆕🔥
Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data

#meme #AgenticCoding #BigDataTeam
  • 🔥 7
  • 👍 3
  • 😁 3
Post #642 321

Forwarded from Заметки математика-программиста, Алексей Драль

🚀 Гайд по Data-профессиям: 6 грейдов от Junior до C-level

Вместо тысячи слов (посчитал, получается ровно 2'830):
https://learn.bigdatateam.org/data-careers-guide

Если вдруг домен *.org у вас не открывается из РФ, то сделали зеркало тут:
https://learn.bigdatateam.ru/data-careers-guide

Из статьи вы узнаете про:
— аналитику IT-зарплат и зарплатных вилки
— систему грейдов в крупных IT компаниях
— аналитику карьеры и зарплаты наших выпускников в 🇰🇿
— то, как выйти на Grade 4 (устроиться на работу в Big Tech)
— эволюцию BigData Team в 2026: BDMLE + AI-native = AIE

А пока коллеги готовят официальные анонсы, я обрадую: стартовал конкурс на гранты Tech Orda. В этом году мы ищем 🔥 50 кандидатов, которых мы будем потно плотно прокачивать на протяжение 6+ месяцев. Все подробности: по ссылке.

Сроки отбора на гранты Tech Orda: до 7 сентября.
Налетай, торопись, изучай ИИ-пись.

P.S. максимальный репост — приветствуется!

// подружиться в 👉 LinkedIn | Facebook | Instagram | Threads
#work #study
  • 🔥 9
  • ❤ 3
  • 👍 3
Post #641 342
🧐 График построен. А вывод где?
рубрика pro #ml

Смотрим проект на курсе. Ноутбук образцовый: Learning Curves аккуратные, разложение bias-variance нарисовано, оси подписаны, код отработал без единой красной ячейки. Спрашиваем автора: "ну и какую модель в прод?" Пауза. Ноутбук заканчивается картинкой, и ответа в нём нет.

А ведь самое ценное начинается ровно там, где оборвалась последняя ячейка. Кривые честно показывают over- и underfitting, но сами за себя не говорят: почему одна модель переобучается раньше другой и какую в итоге выбрать. Объяснить это ценнее, чем построить график: картинку рисует код, а понимание видно по выводу под ней.

Где под графиком чаще всего пусто:
1️⃣ Learning Curves без вывода
Даже одна кривая отвечает на главные вопросы: переобучается модель или нет, помогут ли ещё данные. Только ответы эти нужно записать: дальше в том же проекте на них опирается весь подбор параметров. Промолчали — и подбираете вслепую.
2️⃣ Bias-variance без сравнения
Почему бэггинг снижает дисперсию, можно объяснить и без графика. График строят ради другого: увидеть эффект на своих данных и поставить рядом две картинки, одиночное дерево против бэггинга. Обе нарисованы, а сравнения под ними нет.
3️⃣ Сравнение без вердикта
Optuna против Grid и Random Search: сравнение прогнали, таблица с результатами готова. Не хватает одной фразы под ней: какой способ подбора берём дальше и почему. Без неё Optuna и перебор так и остаются двумя строчками в таблице, а не решением.

🚭 Полезные привычки курильщика ML'щика

Под каждым графиком: одно-два предложения о том, что на нём видно и какой выбор из этого следует. Проверка простая: закройте картинку и перечитайте текст. Если по нему восстанавливается решение (какая модель, почему именно она), вывод есть. Если остаётся "см. график выше", вывода нет.

График — это аргумент, а не результат. Он как рентгеновский снимок: снимок сделает и аппарат, а диагноз ставит тот, кто умеет его прочитать. И на защите проекта, и на ревью в команде вопрос к вам будет один и тот же: не "как вы это построили", а "почему вы это выбрали". Привычка выше готовит ответ заранее. Правильный код — это ещё не правильная методология.

Заглядывайте к нам на практику: здесь каждый график доводим до вывода, а каждый вывод — до выбора модели.
🗓 Ближайший поток запланирован на 7 сентября

BigData Team: the way you learn best
BD/ML Engineer | AI Agents Engineer 🆕🔥
Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data

#study #ml #MachineLearning #DataScience
  • 🔥 5
  • ❤ 2
Post #639 320
🎛 Тюнинг, который ничего не тюнит
рубрика pro #ml

Знакомая сцена с разбора практических проектов: человек честно перебрал гиперпараметры бустинга, пометил ячейку "затюнено" и идёт дальше. А на отложенном тесте после всего перебора ничего не изменилось: default давал 0.87 ROC-AUC, "затюненная" — те же 0.87. Столько усилий, чтобы остаться ровно там же.

И вот где прячется тихая ловушка. Тюнинг ощущается как работа: покрутил ручки, посмотрел на числа, устал — вроде молодец. Но засчитывается он не по усилиям, а по табло held-out: если подобранная модель не бьёт дефолтную на отложенной выборке, в прод едет default, а перебор отправляется в стол.

Смысл ведь не в том, чтобы нажать кнопку и вызвать метод, а в том, чтобы понять, стало ли реально лучше. Тюнинг ради тюнинга — это как учёба ради учёбы: движения есть, смысла нет. На учебном проекте это видно яснее всего: за цифры тут не переспросит ни начальник, ни старший, никто, кроме вас самих.

Где это всплывает чаще всего:
1️⃣ "Затюнено", а метрика на месте
модель помечена как подобранная, но на тесте метрика не выросла или даже просела относительно default. Перебор был, прироста нет.
2️⃣ Ручной перебор без кросс-валидации
параметры подобраны несколькими ручными попытками на одной отложенной выборке. Несколько точек нестабильны: удачная конфигурация легко оказывается случайной, а не реальным свойством модели.
3️⃣ Таблица default vs tuned "на глаз"
сравнение собрано с приблизительными числами вместо реально посчитанной метрики. Доказать прирост тогда попросту нечем.

🚭 Полезные привычки курильщика ML'щика

Тюнинг — это гипотеза "стало лучше", а не медаль за старания. Гоняем её кросс-валидацией на train (RandomizedSearchCV, GridSearchCV или Optuna), а не одной удачной ручной попыткой, и кладём рядом два честных числа: метрику до и после. Вырос held-out — прирост едет в прод; не вырос — остаётся default.

Отрицательный результат на held-out — тоже результат, причём честный, и о нём стоит рассказать: это экономит время тем, кто иначе полез бы в тот же тупик. В индустрии за честно закрытый неудачный эксперимент спасибо скажут не меньше, чем за удачный — так что привычки выше пригодятся и джуну, и любому синьору-помидору. Плохо не когда тюнинг не помог, плохо — когда его всё равно записали в победы.

Заглядывайте к нам на практику, где тюнинг засчитан только приростом на held-out.
🗓 Ближайший поток запланирован на 7 сентября

BigData Team: the way you learn best
BD/ML Engineer | AI Agents Engineer 🆕🔥
Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data

#study #ml #MachineLearning #DataScience
  • 🔥 6
  • ❤ 4
  • 👍 4
Older posts →

About this channel

How can I read @bigdatateam without a Telegram account?
TGViewer shows the public web preview Telegram publishes for BigData Team (BDT): recent posts, photos, videos and the subscriber count, with no app, login or account.
How many subscribers does BigData Team (BDT) have?
BigData Team (BDT) (@bigdatateam) has 808 subscribers on Telegram, refreshed roughly every 30 minutes.
Does BigData Team (BDT) know I viewed it here?
No. Public channel previews carry no viewer identity, and TGViewer has no accounts or tracking of what you look up.
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →