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 215التكنولوجيات والتطبيقات3 226

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Data Science

تُعد قناة Data Science (@datascienceiot) لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 41 811 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 226 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 15 215 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 41 811 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 28 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -113، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -7، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 5.78‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.45‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 417 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 024 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 29 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

41 811
المشتركون
-724 ساعات
-637 أيام
-11330 أيام
أرشيف المشاركات
Data Science
Data Science
41 811
Artificial Intelligence for Marketing Github @datascienceiot
Artificial Intelligence for Marketing Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 811
Classic Computer Science Problems in Python Github @datascienceiot
Classic Computer Science Problems in Python Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 811
DataViz Guide Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 811
Deep Learning: State of the Art (2020) Book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 811
Data Analysis with Pandas @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 811
An Introduction to Machine Learning Interpretability Github @datascienceiot
An Introduction to Machine Learning Interpretability Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 811
Machine Learning Pocket Reference: Working with Structured Data in Python Github @datascienceiot
Machine Learning Pocket Reference: Working with Structured Data in Python Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 811
Learning Pandas Github @datascienceiot
Learning Pandas Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 811
Numpy tutorial Github @datascienceiot
Numpy tutorial Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 811
Scipy Linear Algebra @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 811
Agile Machine Learning: Effective Machine Learning Inspired by the Agile Manifesto (2019) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 811
Big Data, Data Mining, and Machine Learning @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 811
Flask Web Development @pythonlbooks

Data Science
Data Science
41 811
Beginning Apache Spark 2 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 811
Data Scientists at Work

Data Science
Data Science
41 811
Deep Learning in Python: Master Data Science and Machine Learning with Modern Neural Networks written in Python @pythonlbooks

Data Science
Data Science
41 811
Strategic Engineering for Cloud Computing and Big Data Analytics @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 811
Veracity of Big Data @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 811
📚Fresh book by Nassim Taleb Statistical Consequences of Fat Tails: Real World Preasymptotics, Epistemology, and Applications https://arxiv.org/abs/2001.10488 @ai_machinelearning_big_data

Data Science
Data Science
41 811
📚Fresh book by Nassim Taleb Statistical Consequences of Fat Tails: Real World Preasymptotics, Epistemology, and Applications https://arxiv.org/abs/2001.10488