ar
Feedback
Data Science

Data Science

الذهاب إلى القناة على Telegram

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/3Fk3zS

إظهار المزيد
Machinelearningالشبكة:Machinelearningروسيا15 236التكنولوجيات والتطبيقات3 219

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Data Science

تُعد قناة Data Science (@datascienceiot) لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 41 813 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 219 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 15 236 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 41 813 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 26 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -110، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -11، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 5.86‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.43‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 449 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 016 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 27 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

41 813
المشتركون
-1124 ساعات
-717 أيام
-11030 أيام
أرشيف المشاركات
Data Science
Data Science
41 813
TensorFlow in 1 Day: Make your own Neural Network @tensorflowblog

Data Science
Data Science
41 813
Deep Learning from Scratch: Building with Python from First Principles - 2020 @pythonlbooks

Data Science
Data Science
41 813
Edge AI - 2020 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Machine Learning Simplified - 2020 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Machine Learning for Intelligent Decision Science @datascienceiot
Machine Learning for Intelligent Decision Science @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Deep Learning with PyTorch (2020) Github @datascienceiot
Deep Learning with PyTorch (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
🔥Готовы ли вы к обучению на продвинутом онлайн-курсе «DevOps практики и инструменты» от OTUS и инженеров Express42? Пройдите
🔥Готовы ли вы к обучению на продвинутом онлайн-курсе «DevOps практики и инструменты» от OTUS и инженеров Express42? Пройдите тест и узнайте сейчас: https://otus.pw/99lw/ — Чему научат? Инструментам и конкретным приемам для реализации следующих практик: Infrastructure as Code(IaC), CI/CD, непрерывный сбор метрик (мониторинг и логирование) и др. 📌Хотите протестировать учебный процесс заранее? Сделайте это 17 ноября на бесплатном демо-уроке «Приключения с Terraform и Ansible»: https://otus.pw/Zbpj/ — Посмотрим, сколько сил и энергии нужно приложить, чтобы выполнить типовые задачи по созданию виртуальных машин в разных облаках: AWS, GCE и, конечно же, Яндекс.Облако. Поделится своей экспертизой преподаватель-практик Лев Николаев (инженер и тренер в Express 42). Регистрируйтесь сейчас — напомним в день вебинара!

Data Science
Data Science
41 813
Data Engineering with Python (2020) Github @datascienceiot
Data Engineering with Python (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Математика — зеленый свет к крутым должностям в Data Science. Твоя уверенность в результатах аналитики — твое конкурентное пр
Математика — зеленый свет к крутым должностям в Data Science. Твоя уверенность в результатах аналитики — твое конкурентное преимущество на собеседованиях. Math for Data Science от OTUS — 5 месяцев онлайн-практики и прикладных для профессии навыков. Выбери свой уровень подготовки — базовый или продвинутый и пройди вступительный тест, чтобы: • оценить свои навыки • занять место по специальной цене • получить доступ к демо-урокам курсов • попасть в закрытое сообщество профессионалов 👉Пройти тестирование: https://otus.pw/YFbC/

Data Science
Data Science
41 813
Docker for Developers (2020) Github @datascienceiot
Docker for Developers (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Deep Learning for Vision Systems (2020) Github @datascienceiot
Deep Learning for Vision Systems (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Learn PySpark: Build Python-based Machine Learning and Deep Learning Models - 2019 @datascienceiot
Learn PySpark: Build Python-based Machine Learning and Deep Learning Models - 2019 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Что компании ждут от специалистов Machine learning? Узнайте об этом 12 ноября на вебинаре с Дмитрием Сергеевым, Senior Data S
Что компании ждут от специалистов Machine learning? Узнайте об этом 12 ноября на вебинаре с Дмитрием Сергеевым, Senior Data Scientist в Oura. Дмитрий поделится карьерными инсайтами и представит программы онлайн-курсов «Machine Learning». Вы узнаете, чем отличаются курсы, как организована практика и получите возможность сэкономить на обучении. Как подготовиться к встрече? Зарегистрируйтесь на вебинар https://otus.pw/qW9x/

Data Science
Data Science
41 813
Learn Python by Building Data Science Applications - 2019 @datascienceiot
Learn Python by Building Data Science Applications - 2019 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Анализируешь данные, изучаешь data science или разрабатываешь ML-приложения и их прототипы? Недавно @selectelnews выпустил бе
Анализируешь данные, изучаешь data science или разрабатываешь ML-приложения и их прототипы? Недавно @selectelnews выпустил бесплатный Data Science Docker Container с фреймворками и инструментами ML/DL. Без навыков Devops с его помощью можно развернуть рабочую среду и обучать нейросети, экспериментировать с данными и запускать проекты машинного обучения. Из явных плюсов: — Выгодная оплата — платить нужно только за потребляемые ресурсы в облаке или кластере Managed Kubernetes. Если запускаешь контейнер на своем компьютере — платить вообще не нужно. — Понятная документация. @selectelnews снял двухминутную инструкцию со всеми этапами запуска контейнера и описал процесс в базе знаний. Запускай контейнер по ссылке: https://slc.tl/sclpP

Data Science
Data Science
41 813
Computer Architecture. A Quantitative Apporoach @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Practical Data Analysis @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
30 Second Data Science_-_Liberty Vittert @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Хотите освоить продвинутые приемы Машинного обучения? Начните получать новые знания уже 25 ноября с демо-занятия «Кластеризац
Хотите освоить продвинутые приемы Машинного обучения? Начните получать новые знания уже 25 ноября с демо-занятия «Кластеризация временных рядов». Вместе с Дмитрием Сергеевым вы познакомитесь с интереснейшей задачей, которую можно прикрутить к временным рядам. Вы выясните, можно ли найти похожие друг на друга по динамике финансовые активы на бирже и заберёте с собой код, позволяющий сделать это с нуля. Демо-занятие входит в онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Программа рассчитана на специалистов с опытом в Data Science. ДЛя регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/u8gl/

Data Science
Data Science
41 813
Machine learning cheat-sheet @datascienceiot