ch
Feedback
Data Science

Data Science

前往频道在 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

显示更多
Machinelearning网络:Machinelearning俄罗斯15 276技术与应用3 222

📈 Telegram 频道 Data Science 的分析概览

频道 Data Science (@datascienceiot) 是活跃参与者。目前社区聚集了 41 814 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 3 222，并在 俄罗斯 地区排名第 15 276 位。

📊 受众指标与增长动态

自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 41 814 名订阅者。

根据 25 六月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -111，过去 24 小时变化为 -6，整体触达仍然可观。

  • 认证状态： 未认证
  • 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 6.17%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.48% 的反应，占订阅者总量。
  • 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 2 579 次浏览，首日通常累积 1 037 次浏览。
  • 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 0。
  • 主题关注点： 内容集中在 llm, агентов, api, октября, разработчиков 等核心主题上。

📝 描述与内容策略

作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“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...”

凭借高频更新（最新数据采集于 26 六月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。

41 814
订阅者
-624 小时
-707 天
-11130 天
帖子存档
Data Science
Data Science
41 813
Building Machine Learning Pipelines. Automating Model Life Cycles with TensorFlow @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Deep Learning with JavaScript: Neural networks in TensorFlow.js @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Python: Beginner's Guide to Artificial Intelligence @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Ты дата-сайентист? Стань участником Moscow Travel Hack и поборись за призовой фонд 1 500 000 рублей. Партнеры и организаторы
Ты дата-сайентист? Стань участником Moscow Travel Hack и поборись за призовой фонд 1 500 000 рублей. Партнеры и организаторы приготовили задачи, цель которых – создать решения на основе AI, машинного обучения и нейросетей. Интересно? Узнай больше на сайте https://clck.ru/TWVH7. Успей подать заявку на участие до 17 марта. Генеральный партнер — «Русатом Инфраструктурные решения». Стратегический партнер — «Сбер». Организатор — Комитет по туризму города Москвы.

Data Science
Data Science
41 813
Data Mining for Business Analytics: Concepts, Techniques and Applications in Python @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Learn Keras for Deep Neural Networks Github @datascienceiot
Learn Keras for Deep Neural Networks Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Mastering pandas for Finance Master pandas an open source Python @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Python Data Analysis for Newbies: Numpy/pandas/matplotlib/scikit-learn/keras Joshua K. Cage (2020) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Как выполнять потоковую обработку больших данных? Сделайте первые шаги в Machine Learning на больших данных! 10 марта примите
Как выполнять потоковую обработку больших данных? Сделайте первые шаги в Machine Learning на больших данных! 10 марта примите участие в демо-занятии от Кирилла Султанова, архитектора в области BigData. Что вы узнаете за 1,5 часа? - Потоковая обработка больших данных. - Подходы, архитектуры, фреймворки, сравнение, обзор и выбор. - Основные игроки и перспективные новички. - Реальные проекты, интересные связки и многое другое! Демо-занятие входит в программу онлайн-курса «Промышленный ML на больших данных». Для регистрации на урок пройдите вступительный тест https://otus.pw/iUww/

Data Science
Data Science
41 813
Deep Learning and Parallel Computing Environment for Bioengineering Systems @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
The Best Tools for Data Science Projects @datascienceiot
The Best Tools for Data Science Projects @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Python Feature Engineering Cookbook @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Друзья, вам не надоело каждый раз стараться укладывать эксперименты в ограничения по времени, а потом начинать все заново? Го в Датасферу — ноутбуки там никуда не пропадают! Бесплатные ресурсы для старта ML-разработки и анализа данных по ссылке: https://ya.cc/t/X5MAi4g4MCU3Z з.ы. Это как клабхаус — только для тех, кто в теме)

Data Science
Data Science
41 813
Machine Learning Systems @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Обучение с подкреплением на PyTorch (2020) @machinelearning_ru

Data Science
Data Science
41 813
Artificial Intelligence, IOT and machine Learning : AI programs using Python A Beginners book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Machine Learning for Time Series Forecasting with Python (2020) @datascienceiot

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

Data Science
Data Science
41 813
Data Science. Наука о данных с нуля. 2-е изд Book @datascienceiot
Data Science. Наука о данных с нуля. 2-е изд Book @datascienceiot