متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
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📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Data Science
تُعد قناة Data Science (@datascienceiot) لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 41 862 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 228 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 15 282 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 41 862 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 22 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -61، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -12، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 9.30%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.50% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 3 893 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 046 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 23 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
41 862
المشتركون
-1224 ساعات
-697 أيام
-6130 أيام
أرشيف المشاركات
41 845
Machine Learning с 0!
В этом канале вы научитесь работать с искусственным интеллектом и станете big-data разработчиком.
Простым языком о сложном – @ML_secrets
41 845
Introduction to Statistics and Data Analysis for Physicists
📓 Book
@datascienceiot
41 845
Data Science & Big Data Analytics Discovering, Analyzing, Visualizing and Presenting Data
📓 Book
@datascienceiot
41 845
Прими участие в международном онлайн-соревновании по искусственному интеллекту. AI Journey Contest — отличный шанс развить навыки, получить новый опыт и попробовать выиграть приз. Общий призовой фонд конкурса — свыше 5 млн рублей. В этом году соревнование проводится совместно с Институтом искусственного интеллекта AIRI.
Мы продлили прием решений до 13 ноября. Если ты решил действовать, поторопись! Участникам доступны четыре задачи:
🤖 FusionBrain Challenge 2.0 — разработка multitask-модели, которая сможет решать сразу 12 задач в визуальной и текстовой модальностях, в том числе скрытые, которые известны только организаторам
🗣 AI4Talk — разработка алгоритма для распознавания речи и автоматического перевода языков малых народов России.
🧬 AI4Biology — создание алгоритма быстрой идентификации бактерий по масс-спектрам.
⛴ AI4Sea — разработка алгоритма для восстановления данных по вылову рыбы на Дальнем Востоке.
В конкурсе разрешено участвовать лицам старше 18 лет. Присоединяйся!
41 845
NewProLab запускает 10-й поток онлайн-программы Deep Learning, которая разработана для дата-сайентистов, технических руководителей и ML-инженеров.
Коротко о важном:
- Старт – 15 ноября
- Обучение длится 4 недели
- Всем участникам предоставляется доступ для выполнения практических задач, максимально приближенных к реальным.
- В программе – 8 занятий (онлайн в зуме) и 2 проекта.
Вы получите опыт и знания, которые позволят обрабатывать изображения, видео и тексты с помощью нейронных сетей, а также быстро применять готовые модели и решения буквально в 2 строчки кода.
Подробности по ссылке
Для участников нашего сообщества организаторы предоставили промокод datascienceiot, по которому вы получите скидку 15% при покупке программы.
41 845
Develop Deep Learning Models On Theano And TensorFlow Using
Keras
📓 Book
@datascienceiot
41 845
Недавно в Yandex Cloud объявили об обновлении Yandex DataSphere. Команда не просто запустила новый UI, но создала полноценное рабочее место для дата-сайентиста с инструментами для командной работы. Теперь в сервисе:
🔹 проект — главная сущность, с которой работает дата-сайентист — им можно управлять, не переходя в среду разработки;
🔹 интеграция с кластерами Data Proc, которые обеспечивают расчёт в MapReduce-парадигме;
🔹 эксплуатация моделей — быстрый переход в инференс: после обучения можно нажатием нескольких кнопок выводить модель в продакшн;
🔹 дашборд здоровья сервиса — отслеживает состояние созданных сервисов, показывает график нагрузки, состояние серверов, занятые ресурсы;
🔹 сообщества — позволяют объединять проекты разных специалистов и удобно организовать командную работу в больших компаниях.
Подробнее узнайте в статье.
Попробуйте возможности нового Yandex DataSphere в деле! Начать работу ➡️
41 845
Сделайте первые шаги к работе с Big Data!
3 ноября в 20:00 мск пройдет открытый урок «DataFrame API: от Pandas к Dask».
🧑🎓 Занятие пройдет в рамках онлайн-курса «MLOps» от OTUS и его проведет Павел Филонов, Ex-Data Science Manager в Kaspersky.
Почему стоит посетить этот урок?
На уроке научимся работать с данными через multiprocessing напрямую или pandarallel и ускорим работу.
Первый урок — DataFrame API: от Pandas к Dask
👉 Регистрация
https://otus.pw/P0ca/
Второй урок — DataFrame API: от Dask к PySpark
👉 Регистрация
https://otus.pw/YXK6/
41 845
Что дает байесовский подход в машинном обучении?
31 октября 20:00 пройдет открытый урок «Байесовский взгляд на машинное обучение» в OTUS.
👨💻 На занятии мы погрузимся в тему байесовского подхода к машинному обучению – науку о том, как встроить априорные «экспертные» знания в модели машинного обучения.
А также вы узнаете, когда и зачем нужен этот подход, и, надеемся, проникнетесь байесианской философией!
🔖 Пройдите вступительный тест, чтобы зарегистрироваться на вебинар
👉 РЕГИСТРАЦИЯ
https://otus.pw/1ULO/
