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 41 862 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 3 228，并在 俄罗斯 地区排名第 15 282 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 41 862 名订阅者。
根据 22 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 -61，过去 24 小时变化为 -12，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 9.30%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.50% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 3 893 次浏览，首日通常累积 1 046 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 23 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。
41 862
订阅者
-1224 小时
-697 天
-6130 天
帖子存档
41 845
Machine Learning с 0!
В этом канале вы научитесь работать с искусственным интеллектом и станете big-data разработчиком.
Простым языком о сложном – @ML_secrets
41 845
Introduction to Statistics and Data Analysis for Physicists
📓 Book
@datascienceiot
41 845
Data Science & Big Data Analytics Discovering, Analyzing, Visualizing and Presenting Data
📓 Book
@datascienceiot
41 845
Прими участие в международном онлайн-соревновании по искусственному интеллекту. AI Journey Contest — отличный шанс развить навыки, получить новый опыт и попробовать выиграть приз. Общий призовой фонд конкурса — свыше 5 млн рублей. В этом году соревнование проводится совместно с Институтом искусственного интеллекта AIRI.
Мы продлили прием решений до 13 ноября. Если ты решил действовать, поторопись! Участникам доступны четыре задачи:
🤖 FusionBrain Challenge 2.0 — разработка multitask-модели, которая сможет решать сразу 12 задач в визуальной и текстовой модальностях, в том числе скрытые, которые известны только организаторам
🗣 AI4Talk — разработка алгоритма для распознавания речи и автоматического перевода языков малых народов России.
🧬 AI4Biology — создание алгоритма быстрой идентификации бактерий по масс-спектрам.
⛴ AI4Sea — разработка алгоритма для восстановления данных по вылову рыбы на Дальнем Востоке.
В конкурсе разрешено участвовать лицам старше 18 лет. Присоединяйся!
41 845
NewProLab запускает 10-й поток онлайн-программы Deep Learning, которая разработана для дата-сайентистов, технических руководителей и ML-инженеров.
Коротко о важном:
- Старт – 15 ноября
- Обучение длится 4 недели
- Всем участникам предоставляется доступ для выполнения практических задач, максимально приближенных к реальным.
- В программе – 8 занятий (онлайн в зуме) и 2 проекта.
Вы получите опыт и знания, которые позволят обрабатывать изображения, видео и тексты с помощью нейронных сетей, а также быстро применять готовые модели и решения буквально в 2 строчки кода.
Подробности по ссылке
Для участников нашего сообщества организаторы предоставили промокод datascienceiot, по которому вы получите скидку 15% при покупке программы.
41 845
Develop Deep Learning Models On Theano And TensorFlow Using
Keras
📓 Book
@datascienceiot
41 845
Недавно в Yandex Cloud объявили об обновлении Yandex DataSphere. Команда не просто запустила новый UI, но создала полноценное рабочее место для дата-сайентиста с инструментами для командной работы. Теперь в сервисе:
🔹 проект — главная сущность, с которой работает дата-сайентист — им можно управлять, не переходя в среду разработки;
🔹 интеграция с кластерами Data Proc, которые обеспечивают расчёт в MapReduce-парадигме;
🔹 эксплуатация моделей — быстрый переход в инференс: после обучения можно нажатием нескольких кнопок выводить модель в продакшн;
🔹 дашборд здоровья сервиса — отслеживает состояние созданных сервисов, показывает график нагрузки, состояние серверов, занятые ресурсы;
🔹 сообщества — позволяют объединять проекты разных специалистов и удобно организовать командную работу в больших компаниях.
Подробнее узнайте в статье.
Попробуйте возможности нового Yandex DataSphere в деле! Начать работу ➡️
41 845
Сделайте первые шаги к работе с Big Data!
3 ноября в 20:00 мск пройдет открытый урок «DataFrame API: от Pandas к Dask».
🧑🎓 Занятие пройдет в рамках онлайн-курса «MLOps» от OTUS и его проведет Павел Филонов, Ex-Data Science Manager в Kaspersky.
Почему стоит посетить этот урок?
На уроке научимся работать с данными через multiprocessing напрямую или pandarallel и ускорим работу.
Первый урок — DataFrame API: от Pandas к Dask
👉 Регистрация
https://otus.pw/P0ca/
Второй урок — DataFrame API: от Dask к PySpark
👉 Регистрация
https://otus.pw/YXK6/
41 845
Что дает байесовский подход в машинном обучении?
31 октября 20:00 пройдет открытый урок «Байесовский взгляд на машинное обучение» в OTUS.
👨💻 На занятии мы погрузимся в тему байесовского подхода к машинному обучению – науку о том, как встроить априорные «экспертные» знания в модели машинного обучения.
А также вы узнаете, когда и зачем нужен этот подход, и, надеемся, проникнетесь байесианской философией!
🔖 Пройдите вступительный тест, чтобы зарегистрироваться на вебинар
👉 РЕГИСТРАЦИЯ
https://otus.pw/1ULO/
