ar
Feedback
Data Science

Data Science

الذهاب إلى القناة على Telegram

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Data Science

تُعد قناة Data Science (@datascienceiot) لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 41 865 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 231 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 15 290 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 41 865 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 21 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -33، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -6، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 9.09‎%. 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 3 806 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 22 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

41 865
المشتركون
-624 ساعات
-537 أيام
-3330 أيام
أرشيف المشاركات
Machine learning cheat sheet @datascienceiot

Speech and Language Processing An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognit
Speech and Language Processing An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition 📔Book @datascienceiot

Adaptive Computation and Machine Learning 📕Book @datascienceiot
Adaptive Computation and Machine Learning 📕Book @datascienceiot

Principles of Data Analysis 📕Book @datascienceiot
Principles of Data Analysis 📕Book @datascienceiot

Practical Weak Supervision 📕Book @datascienceiot
Practical Weak Supervision 📕Book @datascienceiot

Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learnin
Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learning, Data Science, Алгоритмы, Python. Так же часто публикуются крутые 🔥 вакансии. 👉 Вам сюда: @devsp А любителям читать статьи в оригинале вот сюда: 👉 @ds_international Добро пожаловать!

MySQL Performance Schema 📓 book @datascienceiot
MySQL Performance Schema 📓 book @datascienceiot

Fundamentals of Data Engineering 📓 book @datascienceiot
Fundamentals of Data Engineering 📓 book @datascienceiot

Spark: The Definitive Guide Big Data Processing Made Simple 📓 book @datascienceiot
Spark: The Definitive Guide Big Data Processing Made Simple 📓 book @datascienceiot

Learning Spark Lightning-Fast Data Analytics 📓 book @datascienceiot
Learning Spark Lightning-Fast Data Analytics 📓 book @datascienceiot

🎄X-MAS HACK 2022 – время исполнения желаний🎄 👨🏻‍💻Если ты кодишь – ждём тебя в секции «Хакатон» с кейсами от IT-компаний
🎄X-MAS HACK 2022 – время исполнения желаний🎄 👨🏻‍💻Если ты кодишь – ждём тебя в секции «Хакатон» с кейсами от IT-компаний 💡Если ты настоящий генератор идей – ждём в секции «Идеатон», где ты сможешь предложить самые смелые идеи для бизнеса! Даты хакатона: 15–18 декабря 2022 года Дедлайн регистрации: 12 декабря 23:59 Регистрация и подробности: Хакатон - https://clck.ru/32jXrY Идеатон - https://clck.ru/32jXqm Создавай команду или подавай личную заявку, а мы найдем для тебя крутую команду! Регистрируйся, решай новогодний кейс, заводи знакомства, перенимай опыт от топовых экспертов, стань частью X-MAS HACK! И кто знает.. возможно, именно ты заберешь главные призы! 💰Призовой фонд – 1.700.000 рублей! 🎁 Новогодний мерч, подарки от партнеров и сертификаты 🎅🏻 Менторская поддержка от топовых экспертов 🪄 Мастер-классы, лайфхаки и много полезных знакомств Больше хакатонов и призов - https://clck.ru/32jXrh #хакатон #идеатон

Hadoop The Definitive Guide 📓 book @datascienceiot
Hadoop The Definitive Guide 📓 book @datascienceiot

Data Quality Fundamentals 📓 book @datascienceiot
Data Quality Fundamentals 📓 book @datascienceiot

... 🗓 Расскажем 1 декабря в 18:00 мск на открытом уроке «Как применять подход векторного представления слов в NLP». 💻 На за
... 🗓 Расскажем 1 декабря в 18:00 мск на открытом уроке «Как применять подход векторного представления слов в NLP». 💻 На занятии вы познакомитесь с преподавателем Марией Тихоновой, специалистом по анализу данных в команде AGI NLP в SberDevices. 💣 По итогам занятия вы: ️✔️ Узнаете технику векторных представлений слов (word embedding) ✔️ Изучите несколько классических методов векторных представлений слов. ✔️ Научитесь применять методы word embedding для решения прикладных NLP-задач 📊 Занятие проходит в рамках курса «Natural Language Processing (NLP)». Курс предназначен для DS/ML-специалистов, которые хотят углубить знания в области NLP. ✅ Регистрируйся бесплатно - https://otus.pw/Lb9U/ Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru Пост для @pythonl на 24.11 - сори, что не заранее - разместите пжлст прям сейчас 🔥 Как применять подход ...

Data Science For Dummies 📓 book @datascienceiot
Data Science For Dummies 📓 book @datascienceiot

Старший продуктовый менеджер AI Cloud Алёна Дробышевская рассказала о платформе машинного обучения в контуре заказчика на международной конференции по ИИ AI Journey. По ее словам, сейчас важно думать о таких платформах, так как наступила эпоха персонализации моделей. Количество проектов растёт, число датасайенс-команд — тоже. Кроме того, идёт сокращение времени от эксперимента до внедрения — переход осуществляется за несколько дней, а иногда важны даже часы. Вот почему при переходе к промышленному использованию моделей так важна их персонализация. Сегодня на рынке MLOPS более 300 разносных решений, в основном — оупенсорсные. Это их преимущество, но и недостаток, так как неясно, как долго они будут на рынке. Кроме того, в России проблема ещё и в уходе крупных игроков и облачных провайдеров. Сами же модели нуждаются в поддержке и развитии. Вот почему Cloud сделали решение ML Space. Это платформа для ML-разработки полного цикла. Важно то, что она работает в облаке. Кроме того, это на 100% российская разработка. Уже сейчас на ML Space более 2,5 тыс. пользователей и более 25 тыс. обученных и запущенных моделей. Платформа позволяет сократить общее время ML-разработки, а также вывода решений заказчиков на рынок. Такая платформа будет полезна банкам, компаниям из сферы финансов, промышленности, государственному сектору. ML Private предоставляет дополнительные опции. Например, интеграцию со всеми бизнес-системами, встройку в существующий ландшафт компании во всех смыслах и так далее. @datascienceiot

Data Mining and Data Warehousing 📓 book @datascienceiot
Data Mining and Data Warehousing 📓 book @datascienceiot