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
На Открытом Уроке мы подробно разберем, что же такое платформы Оркестрации, какие решения есть сегодня на рынке и даже углуби
На Открытом Уроке мы подробно разберем, что же такое платформы Оркестрации, какие решения есть сегодня на рынке и даже углубимся в практический пример использования одной из самых распространенных платформ на сегодня: Apache Airflow. Демо-занятие является частью онлайн-курса «Экосистема Hadoop, Spark, Hive». Для вас это возможность попробовать курс, познакомиться с преподавателем и получить ценные навыки. Для регистрации пройдите вступительный тест https://otus.pw/pSXT/

Data Science
Data Science
41 813
Deep Reinforcement Learning in Action @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Building Machine Learning and Deep Learning Models on Google Cloud Platform @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Mastering Azure Machine Learning - 2020 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов (2020) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Learning the Pandas Library Python Tools for Data Munging Analysis @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Deep Learning for Natural Language Processing, Version 4 - 2019 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Машинный интеллект. Очерки по теории машинного обучения и искусственного интеллекта - 2019 @machinelearning_ru

Data Science
Data Science
41 813
Data Visualization Guide (2021) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
MongoDB Topology Design @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Essential Calculus Skills Practice Workbook with Full Solutions Github @datascienceiot
Essential Calculus Skills Practice Workbook with Full Solutions Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Java Deep Learning Cookbook @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Data Governance: The Definitive Guide 2021 Github @datascienceiot
Data Governance: The Definitive Guide 2021 Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Python for Excel: A Modern Environment for Automation and Data Analysis @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Stream Processing with Apache Spark: Mastering Structured Streaming and Spark Streaming @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
📆 7-8 апреля приглашаем вас на Data Science Friends` Day. Вы сможете познакомиться с Data Science-направлением и построить с
📆 7-8 апреля приглашаем вас на Data Science Friends` Day. Вы сможете познакомиться с Data Science-направлением и построить систему для рекомендации фильмов пользователям онлайн-кинотеатра на основании их предпочтений. Участие бесплатное. Регистрация по ссылке: https://epa.ms/data-science-friends-day-2021

Data Science
Data Science
41 813
Python Machine Learning. ML and DL @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Как устроиться на работу продактом и как её не потерять? Узнаете 6 апреля в 19:00 на бесплатном интенсиве от ProductStar Вмес
Как устроиться на работу продактом и как её не потерять? Узнаете 6 апреля в 19:00 на бесплатном интенсиве от ProductStar Вместе с Ириной Гизитдиновой, Product Leader компании BPC, вы получите ответы на вопросы: — Большая компания или стартап? Как проходить собеседования? На что обращают внимание? Какие совершаются типовые ошибки? — Как измерить свой уровень? Как расти продакту? Как правильно подойти к прокачке своих навыков, чтобы больше "стоить" на рынке? — Ошибки, которые могут стоить вам работы продакта. Также каждому зрителю подарят чек-лист «Как пройти собеседование на должность продакт-менеджера» Участие бесплатное, но регистрация обязательна Зарегистрироваться на интенсив 👉 @ProductStarProductBot

Data Science
Data Science
41 813
Data Science on AWS (2021) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Soft Computing and Machine Learning with Python Zoran Gacovski (2019) @datascienceiot