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15 236技术与应用3 219

📈 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
Data Science
Data Science
41 813
Thinking in Pandas (2020) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Fundamental Limitations of Semi-Supervised Learning @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Wagenmakers, Beekman 2020 Bayesian Thinking @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Hands-On Data Analysis with Pandas (2019) Github @datascienceiot
Hands-On Data Analysis with Pandas (2019) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Programming PyTorch for Deep Learning (2019) @datascienceiot
Programming PyTorch for Deep Learning (2019) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Python ® Machine Learning - 2019 @datascienceiot
Python ® Machine Learning - 2019 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Building a career in data-science. @datascienceiot
Building a career in data-science. @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Какие продвинутые навыки стоит освоить Data Science специалистам? 27 октября в 20:00 (мск) приглашаем познакомиться с онлайн-
Какие продвинутые навыки стоит освоить Data Science специалистам? 27 октября в 20:00 (мск) приглашаем познакомиться с онлайн-курсом "Machine Learning. Продвинутый курс". Преподаватель Дмитрий Сергеев представит программу, расскажет, как организована практика и ответит на ваши вопросы о карьере Data Science. Вебинар предназначен для практикующих Data Science специалистов, желающих повысить свой профессиональный уровень до Middle/Senior. Интересно, как можно продвинуться в Data Science? Тогда регистрируйтесь, чтобы не пропустить, и приходите: https://otus.pw/zjhM/

Data Science
Data Science
41 813
Machine Learning in Action Github @datascienceiot
Machine Learning in Action Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Data Management at Scale (2020) Автор: Piethein Strengholt @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Oracle Business Intelligence with Machine Learning @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Programming Machine Learning: From Coding to Deep Learning (2020) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Hands-On Genetic Algorithms with Python (2020) Github @datascienceiot
Hands-On Genetic Algorithms with Python (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Как вывести ML-модели в промышленную среду? Для большинства Data Scientist это сложная задача. 19 октября пройдет демо-урок «
Как вывести ML-модели в промышленную среду? Для большинства Data Scientist это сложная задача. 19 октября пройдет демо-урок «Вывод ML моделей в промышленную среду на примере онлайн-рекомендаций» Дмитрий Бугайченко, управляющий директор в Сбербанке, расскажет, как Data Science выходит из ноутбука Data Scientist, проходит через аналитическую платформу и среду исполнения в пром, и в итоге попадает к пользователям. Вы узнаете, какие трюки помогают масштабировать алгоритм, какие компоненты и технические решения позволяют вывести ML в промышленную среду, какие паттерны помогают ML работать в режиме онлайн и многое другое. Демо-урок является частью онлайн-курса «Промышленный ML на больших данных». Используйте эту возможность, чтобы получить ценные знания, оценить качество знаний и формат обучения. Для регистрации пройдите вступительный тест https://otus.pw/8pL6/

Data Science
Data Science
41 813
Python for Graph analysis @datascienceiot
Python for Graph analysis @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Data Science with python @datascienceiot
Data Science with python @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
miuller_dzhon_pol_massaron_luka_python_i_nauka_o_dannykh_dli.djvu31.87 MB

Data Science
Data Science
41 813
Deep Learning with JavaScript (2020) Авторы: Shanqing Cai, Stan Bileschi, Eric Nielsen @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Hands-On Deep Learning for IoT (2019) Github @datascienceiot
Hands-On Deep Learning for IoT (2019) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
How is Machine Learning used in the LinkedIn Recruiter Recommendation System Github @datascienceiot
How is Machine Learning used in the LinkedIn Recruiter Recommendation System Github @datascienceiot