ar
Feedback
Data Science

Data Science

الذهاب إلى القناة على Telegram

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Data Science

تُعد قناة Data Science (@datascienceiot) لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 41 823 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 222 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 15 276 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 41 823 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 25 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -111، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -6، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.17‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.48‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 579 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 037 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 0.
  • الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل llm, агентов, api, октября, разработчиков.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
DS По всем вопросам- @haarrp @ai_machinelearning_big_data - machine learning @pythonl - Python @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ArtificialIntelligencedl - AI @pythonlbooks-📚 @programming_books_it -📚 Реестр РКН: https://clck.ru/3...

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 26 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

41 823
المشتركون
-624 ساعات
-707 أيام
-11130 أيام
أرشيف المشاركات
R and Python for oceanographers ⬇️ Book @datascienceiot
R and Python for oceanographers ⬇️ Book @datascienceiot

Hands-On Python Natural Language Processing - 2020 📖 Github @datascienceiot
Hands-On Python Natural Language Processing - 2020 📖 Github @datascienceiot

Genomics in the Cloud: Using Docker, GATK, and WDL in Terra (2021) Github @datascienceiot
Genomics in the Cloud: Using Docker, GATK, and WDL in Terra (2021) Github @datascienceiot

Python for Algorithmic Trading: From Idea to Cloud Deployment Yves Hilpisch (2021) ⬇️ Download @datascienceiot
Python for Algorithmic Trading: From Idea to Cloud Deployment Yves Hilpisch (2021) ⬇️ Download @datascienceiot

Python Data Analysis, Third Edition - 2021 📖 Book @datascienceiot
Python Data Analysis, Third Edition - 2021 📖 Book @datascienceiot

Ultimate Step by Step Guide to Machine Learning Using Python - 2020 @datascienceiot

📘 D2L.ai: Interactive Deep Learning Book with Multi-Framework Code, Math, and Discussions Github: https://github.com/d2l-ai/d2l-en Book: https://d2l.ai/ Paper: https://arxiv.org/abs/2106.11342v1 @ai_machinelearning_big_data

Data Mining. Practical Machine Learning Tools and Techniques, Fourth Edition @datascienceiot

Advanced Applied Deep Learning: Convolutional Neural Networks and Object Detection - 2019 @datascienceiot

Math for Programmers, Version 10 - 2020 @datascienceiot

Beginning Machine Learning in the Browser (2021) @datascienceiot

Deep Learning. A Visual Apporoach @datascienceiot

Hands-On Simulation Modeling with Python - 2020 @datascienceiot

Applied Natural Language Processing in the Enterprise @datascienceiot

Advanced Analytics in Power BI with R and Python: Ingesting,Transforming, Visualizing - 2020 @datascienceiot

Probabilistic Deep Learning (2020) @datascienceiot

Representation Learning for Natural Language Processing (2020) @datascienceiot

Python Bootcamp: Exercises and Projects (2021) ⬇️ Download @datascienceiot
Python Bootcamp: Exercises and Projects (2021) ⬇️ Download @datascienceiot

Python Machine Learning. Scikit-Learn and TensorFlow @datascienceiot

Python Continuous Integration and Delivery: A Concise Guide with Examples @datascienceiot