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

📈 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 41 818 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 3 219,并在 俄罗斯 地区排名第 15 236

📊 受众指标与增长动态

невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 41 818 名订阅者。

根据 27 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 -102,过去 24 小时变化为 4,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 5.68%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.42% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 2 374 次浏览,首日通常累积 1 011 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 28 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。

41 818
订阅者
+424 小时
-627
-10230
帖子存档
Deep Learning and the Game of Go @datascienceiot

Pandas 1.x Cookbook: Practical recipes for scientific computing, time series analysis, and exploratory data analysis using Python @pythonlbooks

Практическая статистика для специалистов Data Science @datascienceiot

Data Analysis @datascienceiot

Classic Computer Science Problems in Swift Github @datascienceiot
Classic Computer Science Problems in Swift Github @datascienceiot

Mastering OpenCV 4 with Python - 2019 @pythonlbooks

Теоретический минимум по Big Data. Всё, что нужно знать о больших данных Github @datascienceiot
Теоретический минимум по Big Data. Всё, что нужно знать о больших данных Github @datascienceiot

Machine Learning in Finance (2020) Github @datascienceiot
Machine Learning in Finance (2020) Github @datascienceiot

Learn Data Analysis with Python: Lessons in Coding @pythonlbooks

The Elements of Statistical Learning Github @datascienceiot
The Elements of Statistical Learning Github @datascienceiot

Applied Statistics: Theory and Problem Solutions with R Github @datascienceiot
Applied Statistics: Theory and Problem Solutions with R Github @datascienceiot

Applied Machine Learning with Python Github @datascienceiot
Applied Machine Learning with Python Github @datascienceiot

Linear Algebra and Optimization for Machine Learning Github @datascienceiot
Linear Algebra and Optimization for Machine Learning Github @datascienceiot

SQL for Data Analytics (2019) Github @datascienceiot
SQL for Data Analytics (2019) Github @datascienceiot

Natural Language Processing with Python and spaCy: A Practical Introduction @datascienceiot

Discovering_Computer_Science_Interdisciplinary_Problems,_Principles.epub19.72 MB

A Programmer's Guide to Computer Science @datascienceiot

Machine Learning with R: Expert techniques for predictive modeling (2019) @datascienceiot

Discovering Computer Science : Interdisciplinary Problems, Principles, and Python Programming @datascienceiot

Задача для мобильных разработчиков и специалистов по анализу данных в рамках онлайн-хакатона SberCode. Разработай мобильное п
Задача для мобильных разработчиков и специалистов по анализу данных в рамках онлайн-хакатона SberCode. Разработай мобильное приложение для просмотра отзывов и их тональности или для просмотра падений приложения. Поборись за призовой фонд в 1 млн рублей! Участвовать в хакатоне можно из любой точки. Изучить эти и другие задачи можно на сайте sbercode.tech