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15 276技术与应用3 222

📈 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 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 41 814 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 天
-11130 天
帖子存档
Data Science
Data Science
41 813
Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem (2020) Github @datascienceiot
Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Python Basics A Self-Teaching Github @datascienceiot
Python Basics A Self-Teaching Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Machine Learning with Python for Everyone Github @datascienceiot
Machine Learning with Python for Everyone Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Работаете в направлении Машинного обучения и хотите развиваться дальше? Специально для вас девять практикующих экспертов приг
Работаете в направлении Машинного обучения и хотите развиваться дальше? Специально для вас девять практикующих экспертов приготовили онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Познакомиться с курсом можно будет уже 15 февраля на демо-занятии «Multi-armed bandits для оптимизации AB тестирования». Вместе с Андреем Канашовым, Data Scientist в OMD OM GROUP, вы разберете один из самых простых, но эффективных вариантов применения обучения с подкреплением. Вы узнаете, как можно переформулировать задачу АБ тестирования в задачу байесовского вывода и получать результаты по тестам раньше, чем при классическом тестировании. Используйте демо-занятие, чтобы освоить новые навыки, познакомиться с преподавателем и оценить сложность курса. Пройдите вступительный тест, чтобы зарегистрироваться на урок https://otus.pw/vs4e/

Data Science
Data Science
41 813
Python data access tutorial Book @datascienceiot
Python data access tutorial Book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Getting Structured Data from the Internet (2020) Github @datascienceiot
Getting Structured Data from the Internet (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
SQL QuickStart Guide @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Blueprints for Text Analytics Using Python @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Вы Data Engineer и хотите оптимизировать работу с большими данными? Начните осваивать инструменты уже 4 февраля на демо-занят
Вы Data Engineer и хотите оптимизировать работу с большими данными? Начните осваивать инструменты уже 4 февраля на демо-занятии «Spark Streaming». Вадим Заигрин познакомит вас со Spark Streaming и Structured Streaming, вместе вы изучите их особенности и напишете простое приложение обработки потоков. Что такое демо-занятие? Это возможность попробовать онлайн-курс «Экосистема Hadoop, Spark, Hive» и познакомиться с преподавателем. Для регистрации пройдите вступительный тест https://otus.pw/BszP/

Data Science
Data Science
41 813
Python for Finance Cookbook @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Practical Machine Learning with Python @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
SWITCH TRANSFORMERS: SCALING TO TRILLION PARAMETER MODELS WITH SIMPLE AND EFFICIENT @datascienceiot
SWITCH TRANSFORMERS: SCALING TO TRILLION PARAMETER MODELS WITH SIMPLE AND EFFICIENT @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Python for Data Mining Quick Syntax Reference @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Начните осваивать навыки Машинного обучения, которые нужны, чтобы решать задачи уровня Middle+ / Senior. 9 февраля ждем вас н
Начните осваивать навыки Машинного обучения, которые нужны, чтобы решать задачи уровня Middle+ / Senior. 9 февраля ждем вас на демо-занятии «Извлечение признаков из временных рядов». Если на минутку представить, что временной ряд чем-то похож на аудиосигнал — вам откроется чудесный мир новых способов генерации признаков из сферы обработки сигналов. Вместе с преподавателем Дмитрием Сергеевым вы посмотрите, как дополнительные признаки улучшают качество моделей, научитесь пользоваться автоматической генерацией в библиотеках tsfresh и tsfel и решите задачку распознавания активности по данным акселерометра мобильного телефона. Демо-занятие входит в онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Это возможность оценить сложность программы и познакомиться с преподавателем. Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/WxTJ1/

Data Science
Data Science
41 813
OpenCV 4 with Python Blueprints, Second Edition - 2020 @pythonlbooks

Data Science
Data Science
41 813
Python. Note for Professionals @pythonlbooks

Data Science
Data Science
41 813
Data Science Interview Questions @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Hands-On Data Science for Marketing @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Data Science for Beginners: 4 Books in 1 @datascienceiot