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
Thinking in Pandas (2020) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Fundamental Limitations of Semi-Supervised Learning @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Wagenmakers, Beekman 2020 Bayesian Thinking @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Hands-On Data Analysis with Pandas (2019) Github @datascienceiot
Hands-On Data Analysis with Pandas (2019) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Programming PyTorch for Deep Learning (2019) @datascienceiot
Programming PyTorch for Deep Learning (2019) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Python ® Machine Learning - 2019 @datascienceiot
Python ® Machine Learning - 2019 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Building a career in data-science. @datascienceiot
Building a career in data-science. @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Какие продвинутые навыки стоит освоить Data Science специалистам? 27 октября в 20:00 (мск) приглашаем познакомиться с онлайн-
Какие продвинутые навыки стоит освоить Data Science специалистам? 27 октября в 20:00 (мск) приглашаем познакомиться с онлайн-курсом "Machine Learning. Продвинутый курс". Преподаватель Дмитрий Сергеев представит программу, расскажет, как организована практика и ответит на ваши вопросы о карьере Data Science. Вебинар предназначен для практикующих Data Science специалистов, желающих повысить свой профессиональный уровень до Middle/Senior. Интересно, как можно продвинуться в Data Science? Тогда регистрируйтесь, чтобы не пропустить, и приходите: https://otus.pw/zjhM/

Data Science
Data Science
41 813
Machine Learning in Action Github @datascienceiot
Machine Learning in Action Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Data Management at Scale (2020) Автор: Piethein Strengholt @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Oracle Business Intelligence with Machine Learning @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Programming Machine Learning: From Coding to Deep Learning (2020) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Hands-On Genetic Algorithms with Python (2020) Github @datascienceiot
Hands-On Genetic Algorithms with Python (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Как вывести ML-модели в промышленную среду? Для большинства Data Scientist это сложная задача. 19 октября пройдет демо-урок «
Как вывести ML-модели в промышленную среду? Для большинства Data Scientist это сложная задача. 19 октября пройдет демо-урок «Вывод ML моделей в промышленную среду на примере онлайн-рекомендаций» Дмитрий Бугайченко, управляющий директор в Сбербанке, расскажет, как Data Science выходит из ноутбука Data Scientist, проходит через аналитическую платформу и среду исполнения в пром, и в итоге попадает к пользователям. Вы узнаете, какие трюки помогают масштабировать алгоритм, какие компоненты и технические решения позволяют вывести ML в промышленную среду, какие паттерны помогают ML работать в режиме онлайн и многое другое. Демо-урок является частью онлайн-курса «Промышленный ML на больших данных». Используйте эту возможность, чтобы получить ценные знания, оценить качество знаний и формат обучения. Для регистрации пройдите вступительный тест https://otus.pw/8pL6/

Data Science
Data Science
41 813
Python for Graph analysis @datascienceiot
Python for Graph analysis @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Data Science with python @datascienceiot
Data Science with python @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
miuller_dzhon_pol_massaron_luka_python_i_nauka_o_dannykh_dli.djvu31.87 MB

Data Science
Data Science
41 813
Deep Learning with JavaScript (2020) Авторы: Shanqing Cai, Stan Bileschi, Eric Nielsen @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Hands-On Deep Learning for IoT (2019) Github @datascienceiot
Hands-On Deep Learning for IoT (2019) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
How is Machine Learning used in the LinkedIn Recruiter Recommendation System Github @datascienceiot
How is Machine Learning used in the LinkedIn Recruiter Recommendation System Github @datascienceiot