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 41 814 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

📊 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 41 814 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
-11130
帖子存档
The Statistics and Calculus with Python Workshop (2020) Github @datascienceiot
The Statistics and Calculus with Python Workshop (2020) Github @datascienceiot

Spatial Analysis with R: Statistics, Visualization, and Computational Methods (2020) Download @datascienceiot
Spatial Analysis with R: Statistics, Visualization, and Computational Methods (2020) Download @datascienceiot

AI for Data Science Github @datascienceiot
AI for Data Science Github @datascienceiot

Python Data Science Github @datascienceiot
Python Data Science Github @datascienceiot

Как правильно использовать инструменты Data Engineering? Узнайте бесплатно, посмотрев демо-занятие «Spark Data API» и День от
Как правильно использовать инструменты Data Engineering? Узнайте бесплатно, посмотрев демо-занятие «Spark Data API» и День открытых дверей курса «Экосистема Hadoop, Spark, HiveI» по ссылке: https://otus.pw/krlch/ Для доступа ко всем бесплатным мероприятиям курса пройдите вступительный тест: https://otus.pw/XxLT/ Успейте занять последние места на курсе «Экосистема Hadoop, Spark, Hive». Старт занятий 25 февраля. После обучения вы сможете писать распределенные приложения, работать с потоками данных, обрабатывать большие объемы данных и оптимизировать приложения.

Machine Learning with Microsoft Technologies Github @datascienceiot
Machine Learning with Microsoft Technologies Github @datascienceiot

Become a Python Data Analyst @ai_machinelearning_big_data

Become a Python Data Analyst

Mining Massive Datasets Github @datascienceiot
Mining Massive Datasets Github @datascienceiot

Quantum Computing and Blockchain in Business (2020) @datascienceiot

Advanced Natural Language Processing with TensorFlow @datascienceiot

В будущем главным инструментом бизнеса будут Python и Data Science, а не Excel. С их помощью можно строить модели прогнозиров
В будущем главным инструментом бизнеса будут Python и Data Science, а не Excel. С их помощью можно строить модели прогнозирования, выявлять скрытые зависимости в данных и анализировать большие объемы информации. Подробнее о функционале Python и Data Science расскажут на бесплатном вебинаре от GeekBrains. За час вы: Узнаете, какие бизнес-задачи решаются с помощью Python. ▪️Разберетесь, чем Python лучше Excel. ▪️Поймете, зачем бизнесу анализировать данные. ▪️Познакомитесь с интересными кейсами применения Python. ▪️Поучаствуете в игре, чтобы закрепить знания. ▪️Получите призы. Спикер: Илья Братеньков. Занимается управлением рисками в одной из консалтинговых компаний Big4. Владеет Python, Oracle SQL, ETL инструмент Informatica и Tableau. Закончил НИУ ВШЭ по специальности «Прикладная информатика». Записаться

В будущем главным инструментом бизнеса будут Python и Data Science, а не Excel. С их помощью можно строить модели прогнозиров
В будущем главным инструментом бизнеса будут Python и Data Science, а не Excel. С их помощью можно строить модели прогнозирования, выявлять скрытые зависимости в данных и анализировать большие объемы информации. Подробнее о функционале Python и Data Science расскажут на бесплатном вебинаре от GeekBrains. За час вы: Узнаете, какие бизнес-задачи решаются с помощью Python. ▪️Разберетесь, чем Python лучше Excel. ▪️Поймете, зачем бизнесу анализировать данные. ▪️Познакомитесь с интересными кейсами применения Python. ▪️Поучаствуете в игре, чтобы закрепить знания. ▪️Получите призы. Спикер: Илья Братеньков. Занимается управлением рисками в одной из консалтинговых компаний Big4. Владеет Python, Oracle SQL, ETL инструмент Informatica и Tableau. Закончил НИУ ВШЭ по специальности «Прикладная информатика». Вебинар подойдет людям без опыта в IT. Записаться

Python Machine Learning Cookbook, Second Edition Github @datascienceiot
Python Machine Learning Cookbook, Second Edition Github @datascienceiot

Сталкиваетесь в работе с базами данных? 6 месяцев практики и опыт 20-ти крутых экспертов помогут вам профессионально работать
Сталкиваетесь в работе с базами данных? 6 месяцев практики и опыт 20-ти крутых экспертов помогут вам профессионально работать с популярными инструментами PostgreSQL, MySQL, Redis, Tarantool, MongoDB, Cassandra и др. 📌Курс не для новичков, требуется пройти вступительный тест. Пройди вступительное тестирование по курсу, 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/KpGx/

Mastering Computer Vision with TensorFlow 2.x Github @datascienceiot
Mastering Computer Vision with TensorFlow 2.x Github @datascienceiot

Practical Fairness: Achieving Fair and Secure Data Models (2020) Book @datascienceiot
Practical Fairness: Achieving Fair and Secure Data Models (2020) Book @datascienceiot

Deep Learning Applications with Practical Measured Results in Electronics Industries - 2020 Download @datascienceiot
Deep Learning Applications with Practical Measured Results in Electronics Industries - 2020 Download @datascienceiot

Шпаргалка по Python для науки о данных. @machinelearning_ru

Supervised Machine Learning with Python Github @datascienceiot
Supervised Machine Learning with Python Github @datascienceiot