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 203التكنولوجيات والتطبيقات3 211

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Data Science

تُعد قناة Data Science (@datascienceiot) لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 41 817 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 211 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 15 203 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 41 817 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 27 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -102، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 4، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 5.68‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.42‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 374 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 011 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 28 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

41 817
المشتركون
+424 ساعات
-627 أيام
-10230 أيام
أرشيف المشاركات
Data Science
Data Science
41 816
Python For Data Science Cheat Sheet @datascienceiot
Python For Data Science Cheat Sheet @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Artificial Intelligence Forecasting of Covid-19 in China @datascienceiot
Artificial Intelligence Forecasting of Covid-19 in China @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Mastering Large Datasets with Python - 2019 Github @datascienceiot
Mastering Large Datasets with Python - 2019 Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Python Data Analysis @datascienceiot
Python Data Analysis @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Managing Your Biological Data with Python Github @datascienceiot
Managing Your Biological Data with Python Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Thoughtful Machine Learning Github @datascienceiot
Thoughtful Machine Learning Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Probability cheatsheet Github @datascienceiot
Probability cheatsheet Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
PYTHON FOR DATA SCIENCE: The Ultimate Beginners’ Guide to Learning Python Data Science Step by Step (2019) Github @datascienc
PYTHON FOR DATA SCIENCE: The Ultimate Beginners’ Guide to Learning Python Data Science Step by Step (2019) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Seaborn tutorial @pythonlbooks

Data Science
Data Science
41 816
Make your own Neural Networks Github @datascienceiot
Make your own Neural Networks Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Network Security Through Data Analysis @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
A Manager’s Guide to Data Warehousing @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Pandas for Everyone: Python Data Analysis @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
TensorFlow for Machine Intelligence @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Expert Python Programming @pythonlbooks

Data Science
Data Science
41 816
Derivatives analytics with Python @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Ищем Data Scientists, которые готовы принять методологический вызов и участвовать в хакатоне Яндекс.Недвижимости по анализу д
Ищем Data Scientists, которые готовы принять методологический вызов и участвовать в хакатоне Яндекс.Недвижимости по анализу данных домов в Москве для повышения эффективности объявлений на классифайде. Очный этап 21-22 марта, регистрация для индивидуальных участников и команд до 10 марта на сайте: https://hacktherealty.ru/

Data Science
Data Science
41 816
Learn TensorFlow 2.0 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
The Internet of things - do-it-yourself projects with Arduino, Raspberry Pi, and BeagleBone Black @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Practical Python AI Projects: Mathematical Models of Optimization Problems with Google OR-Tools @pythonlbooks