现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
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 41 813 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 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 41 813 名订阅者。
根据 26 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 -110，过去 24 小时变化为 -11，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 5.86%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.43% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 2 449 次浏览，首日通常累积 1 016 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 27 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。
41 813
订阅者
-1124 小时
-717 天
-11030 天
帖子存档
41 813
🔥Готовы ли вы к обучению на продвинутом онлайн-курсе «DevOps практики и инструменты» от OTUS и инженеров Express42? Пройдите тест и узнайте сейчас: https://otus.pw/99lw/
— Чему научат? Инструментам и конкретным приемам для реализации следующих практик: Infrastructure as Code(IaC), CI/CD, непрерывный сбор метрик (мониторинг и логирование) и др.
📌Хотите протестировать учебный процесс заранее? Сделайте это 17 ноября на бесплатном демо-уроке «Приключения с Terraform и Ansible»: https://otus.pw/Zbpj/
— Посмотрим, сколько сил и энергии нужно приложить, чтобы выполнить типовые задачи по созданию виртуальных машин в разных облаках: AWS, GCE и, конечно же, Яндекс.Облако.
Поделится своей экспертизой преподаватель-практик Лев Николаев (инженер и тренер в Express 42). Регистрируйтесь сейчас — напомним в день вебинара!
41 813
Математика — зеленый свет к крутым должностям в Data Science. Твоя уверенность в результатах аналитики — твое конкурентное преимущество на собеседованиях.
Math for Data Science от OTUS — 5 месяцев онлайн-практики и прикладных для профессии навыков.
Выбери свой уровень подготовки — базовый или продвинутый и пройди вступительный тест, чтобы:
• оценить свои навыки
• занять место по специальной цене
• получить доступ к демо-урокам курсов
• попасть в закрытое сообщество профессионалов
👉Пройти тестирование: https://otus.pw/YFbC/
41 813
Learn PySpark: Build Python-based Machine Learning and Deep Learning Models - 2019
@datascienceiot
41 813
Что компании ждут от специалистов Machine learning?
Узнайте об этом 12 ноября на вебинаре с Дмитрием Сергеевым, Senior Data Scientist в Oura. Дмитрий поделится карьерными инсайтами и представит программы онлайн-курсов «Machine Learning». Вы узнаете, чем отличаются курсы, как организована практика и получите возможность сэкономить на обучении.
Как подготовиться к встрече?
Зарегистрируйтесь на вебинар https://otus.pw/qW9x/
41 813
Анализируешь данные, изучаешь data science или разрабатываешь ML-приложения и их прототипы? Недавно @selectelnews выпустил бесплатный Data Science Docker Container с фреймворками и инструментами ML/DL.
Без навыков Devops с его помощью можно развернуть рабочую среду и обучать нейросети, экспериментировать с данными и запускать проекты машинного обучения.
Из явных плюсов:
— Выгодная оплата — платить нужно только за потребляемые ресурсы в облаке или кластере Managed Kubernetes. Если запускаешь контейнер на своем компьютере — платить вообще не нужно.
— Понятная документация. @selectelnews снял двухминутную инструкцию со всеми этапами запуска контейнера и описал процесс в базе знаний.
Запускай контейнер по ссылке: https://slc.tl/sclpP
41 813
Хотите освоить продвинутые приемы Машинного обучения?
Начните получать новые знания уже 25 ноября с демо-занятия «Кластеризация временных рядов». Вместе с Дмитрием Сергеевым вы познакомитесь с интереснейшей задачей, которую можно прикрутить к временным рядам. Вы выясните, можно ли найти похожие друг на друга по динамике финансовые активы на бирже и заберёте с собой код, позволяющий сделать это с нуля.
Демо-занятие входит в онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Программа рассчитана на специалистов с опытом в Data Science. ДЛя регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/u8gl/
