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 276التكنولوجيات والتطبيقات3 222

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Data Science

تُعد قناة Data Science (@datascienceiot) لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 41 814 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 41 814 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.

41 814
المشتركون
-624 ساعات
-707 أيام
-11130 أيام
أرشيف المشاركات
Data Science
Data Science
41 813
Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem (2020) Github @datascienceiot
Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Python Basics A Self-Teaching Github @datascienceiot
Python Basics A Self-Teaching Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Machine Learning with Python for Everyone Github @datascienceiot
Machine Learning with Python for Everyone Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Работаете в направлении Машинного обучения и хотите развиваться дальше? Специально для вас девять практикующих экспертов приг
Работаете в направлении Машинного обучения и хотите развиваться дальше? Специально для вас девять практикующих экспертов приготовили онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Познакомиться с курсом можно будет уже 15 февраля на демо-занятии «Multi-armed bandits для оптимизации AB тестирования». Вместе с Андреем Канашовым, Data Scientist в OMD OM GROUP, вы разберете один из самых простых, но эффективных вариантов применения обучения с подкреплением. Вы узнаете, как можно переформулировать задачу АБ тестирования в задачу байесовского вывода и получать результаты по тестам раньше, чем при классическом тестировании. Используйте демо-занятие, чтобы освоить новые навыки, познакомиться с преподавателем и оценить сложность курса. Пройдите вступительный тест, чтобы зарегистрироваться на урок https://otus.pw/vs4e/

Data Science
Data Science
41 813
Python data access tutorial Book @datascienceiot
Python data access tutorial Book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Getting Structured Data from the Internet (2020) Github @datascienceiot
Getting Structured Data from the Internet (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
SQL QuickStart Guide @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Blueprints for Text Analytics Using Python @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Вы Data Engineer и хотите оптимизировать работу с большими данными? Начните осваивать инструменты уже 4 февраля на демо-занят
Вы Data Engineer и хотите оптимизировать работу с большими данными? Начните осваивать инструменты уже 4 февраля на демо-занятии «Spark Streaming». Вадим Заигрин познакомит вас со Spark Streaming и Structured Streaming, вместе вы изучите их особенности и напишете простое приложение обработки потоков. Что такое демо-занятие? Это возможность попробовать онлайн-курс «Экосистема Hadoop, Spark, Hive» и познакомиться с преподавателем. Для регистрации пройдите вступительный тест https://otus.pw/BszP/

Data Science
Data Science
41 813
Python for Finance Cookbook @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Practical Machine Learning with Python @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
SWITCH TRANSFORMERS: SCALING TO TRILLION PARAMETER MODELS WITH SIMPLE AND EFFICIENT @datascienceiot
SWITCH TRANSFORMERS: SCALING TO TRILLION PARAMETER MODELS WITH SIMPLE AND EFFICIENT @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Python for Data Mining Quick Syntax Reference @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Начните осваивать навыки Машинного обучения, которые нужны, чтобы решать задачи уровня Middle+ / Senior. 9 февраля ждем вас н
Начните осваивать навыки Машинного обучения, которые нужны, чтобы решать задачи уровня Middle+ / Senior. 9 февраля ждем вас на демо-занятии «Извлечение признаков из временных рядов». Если на минутку представить, что временной ряд чем-то похож на аудиосигнал — вам откроется чудесный мир новых способов генерации признаков из сферы обработки сигналов. Вместе с преподавателем Дмитрием Сергеевым вы посмотрите, как дополнительные признаки улучшают качество моделей, научитесь пользоваться автоматической генерацией в библиотеках tsfresh и tsfel и решите задачку распознавания активности по данным акселерометра мобильного телефона. Демо-занятие входит в онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Это возможность оценить сложность программы и познакомиться с преподавателем. Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/WxTJ1/

Data Science
Data Science
41 813
OpenCV 4 with Python Blueprints, Second Edition - 2020 @pythonlbooks

Data Science
Data Science
41 813
Python. Note for Professionals @pythonlbooks

Data Science
Data Science
41 813
Data Science Interview Questions @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Hands-On Data Science for Marketing @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Data Science for Beginners: 4 Books in 1 @datascienceiot