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
The Statistics and Calculus with Python Workshop (2020) Github @datascienceiot
The Statistics and Calculus with Python Workshop (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Spatial Analysis with R: Statistics, Visualization, and Computational Methods (2020) Download @datascienceiot
Spatial Analysis with R: Statistics, Visualization, and Computational Methods (2020) Download @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
AI for Data Science Github @datascienceiot
AI for Data Science Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Python Data Science Github @datascienceiot
Python Data Science Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Как правильно использовать инструменты Data Engineering? Узнайте бесплатно, посмотрев демо-занятие «Spark Data API» и День от
Как правильно использовать инструменты Data Engineering? Узнайте бесплатно, посмотрев демо-занятие «Spark Data API» и День открытых дверей курса «Экосистема Hadoop, Spark, HiveI» по ссылке: https://otus.pw/krlch/ Для доступа ко всем бесплатным мероприятиям курса пройдите вступительный тест: https://otus.pw/XxLT/ Успейте занять последние места на курсе «Экосистема Hadoop, Spark, Hive». Старт занятий 25 февраля. После обучения вы сможете писать распределенные приложения, работать с потоками данных, обрабатывать большие объемы данных и оптимизировать приложения.

Data Science
Data Science
41 813
Machine Learning with Microsoft Technologies Github @datascienceiot
Machine Learning with Microsoft Technologies Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Become a Python Data Analyst @ai_machinelearning_big_data

Data Science
Data Science
41 813
Become a Python Data Analyst

Data Science
Data Science
41 813
Mining Massive Datasets Github @datascienceiot
Mining Massive Datasets Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Quantum Computing and Blockchain in Business (2020) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Advanced Natural Language Processing with TensorFlow @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
В будущем главным инструментом бизнеса будут Python и Data Science, а не Excel. С их помощью можно строить модели прогнозиров
В будущем главным инструментом бизнеса будут Python и Data Science, а не Excel. С их помощью можно строить модели прогнозирования, выявлять скрытые зависимости в данных и анализировать большие объемы информации. Подробнее о функционале Python и Data Science расскажут на бесплатном вебинаре от GeekBrains. За час вы: Узнаете, какие бизнес-задачи решаются с помощью Python. ▪️Разберетесь, чем Python лучше Excel. ▪️Поймете, зачем бизнесу анализировать данные. ▪️Познакомитесь с интересными кейсами применения Python. ▪️Поучаствуете в игре, чтобы закрепить знания. ▪️Получите призы. Спикер: Илья Братеньков. Занимается управлением рисками в одной из консалтинговых компаний Big4. Владеет Python, Oracle SQL, ETL инструмент Informatica и Tableau. Закончил НИУ ВШЭ по специальности «Прикладная информатика». Записаться

Data Science
Data Science
41 813
В будущем главным инструментом бизнеса будут Python и Data Science, а не Excel. С их помощью можно строить модели прогнозиров
В будущем главным инструментом бизнеса будут Python и Data Science, а не Excel. С их помощью можно строить модели прогнозирования, выявлять скрытые зависимости в данных и анализировать большие объемы информации. Подробнее о функционале Python и Data Science расскажут на бесплатном вебинаре от GeekBrains. За час вы: Узнаете, какие бизнес-задачи решаются с помощью Python. ▪️Разберетесь, чем Python лучше Excel. ▪️Поймете, зачем бизнесу анализировать данные. ▪️Познакомитесь с интересными кейсами применения Python. ▪️Поучаствуете в игре, чтобы закрепить знания. ▪️Получите призы. Спикер: Илья Братеньков. Занимается управлением рисками в одной из консалтинговых компаний Big4. Владеет Python, Oracle SQL, ETL инструмент Informatica и Tableau. Закончил НИУ ВШЭ по специальности «Прикладная информатика». Вебинар подойдет людям без опыта в IT. Записаться

Data Science
Data Science
41 813
Python Machine Learning Cookbook, Second Edition Github @datascienceiot
Python Machine Learning Cookbook, Second Edition Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Сталкиваетесь в работе с базами данных? 6 месяцев практики и опыт 20-ти крутых экспертов помогут вам профессионально работать
Сталкиваетесь в работе с базами данных? 6 месяцев практики и опыт 20-ти крутых экспертов помогут вам профессионально работать с популярными инструментами PostgreSQL, MySQL, Redis, Tarantool, MongoDB, Cassandra и др. 📌Курс не для новичков, требуется пройти вступительный тест. Пройди вступительное тестирование по курсу, 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/KpGx/

Data Science
Data Science
41 813
Mastering Computer Vision with TensorFlow 2.x Github @datascienceiot
Mastering Computer Vision with TensorFlow 2.x Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Practical Fairness: Achieving Fair and Secure Data Models (2020) Book @datascienceiot
Practical Fairness: Achieving Fair and Secure Data Models (2020) Book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Deep Learning Applications with Practical Measured Results in Electronics Industries - 2020 Download @datascienceiot
Deep Learning Applications with Practical Measured Results in Electronics Industries - 2020 Download @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Шпаргалка по Python для науки о данных. @machinelearning_ru

Data Science
Data Science
41 813
Supervised Machine Learning with Python Github @datascienceiot
Supervised Machine Learning with Python Github @datascienceiot