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 41 827 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 15 286 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 41 827 名订阅者。
根据 24 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 -98，过去 24 小时变化为 -10，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 9.49%。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 3 968 次浏览，首日通常累积 1 039 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 25 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。
41 827
订阅者
-1024 小时
-767 天
-9830 天
帖子存档
41 826
Repost from 📚Python Books
Kubernetes Up & Running Dive into the Future of Infrastructure
📓 book
@pythonlbooks
41 826
Как за 2 секунды определить свой уровень английского?
Если ваш словарь состоит из односложных слов, вроде «good, nice, big, cute», то дела плохи.
В реальности 80% инглиша – это сложные технические слова. Без них даже инструкцию к чайнику не прочитаешь.
🇺🇸 Чтобы пополнить свой словарь, зайдите в Английский для айтишника. Здесь каждый день разбирают мудрёную лексику в запоминающихся картинках. В итоге всё усваивается с первого раза.
Подписывайтесь и вашему инглишу позавидует любой носитель: @english_easily
41 826
Берись за голову - начинай писать код
Python Teacher - твой карманный справочник по самому востребованному языку программирования в России.
41 826
Теперь популярные языки программирования можно легко выучить по гайдам в картинках:
🐍 Python: guides_python
🎗 JavaScript: guides_js
🗃 SQL и БД: db_guides
🔐 Хакинг и ИБ: hack_guides
Выбирай нужный язык программирования и учись по гайдам не напрягаясь.
41 826
⚡️Вы давно просили сделать обучающий канал, где каждый желающий сможет выучить все самые популярные языки программирования за неделю:
1. Обучение Python с нуля
2. Обучение JavaScript с нуля
3. Обучение С++ с нуля
4. Обучение С# с нуля
5. Обучение SQL с нуля
👨🏻🎓Учи все сразу, или выбери более подходящий язык программирования в лучшем образовательном IT-канале: https://t.me/+49PPQ7frPTcyZTZi
41 826
Text Analytics with Python A Practitioner’s Guide to Natural Language Processing
📖 Book
@datascienceiot
41 826
Библиотека для Python разработчика любого уровня и направления. Самая редкая, актуальная и свежая литература, которую нельзя найти в открытом доступе @Python_libr
41 826
Machine Learning for Beginners + Machine Learning Mathematics. An Introduction Guide to Understand Data Science Through the Business Application
📖 book
@datascienceiot
41 826
❓ Какой подход использовать для построения рекомендательных систем?
На открытом уроке «Что порекомендует мне машинное обучение?» вместе с Марией Тихоновой, Senior Data Scientist Сбера, реализуем один из классических подходов к построению рекомендательных систем своими руками.
🔥 БОНУС
Готовый инструмент, который позволяет создать рекомендашку всего в пару строк кода.
🟢 Еще больше полезных знаний и увлекательных задач ждет вас на онлайн-курсе «Machine Learning. Professional» в OTUS и его партнера — Сбера.
Записаться на урок
https://otus.pw/r3Is/
41 826
🔹 Как построить в компании успешный отдел data science и какие специалисты для этого нужны?
🔹 Чему сейчас учиться дата-сайентистам и почему им могут отказать на собеседовании?
🔹Правда ли, что профессия демократизируется, а требования к компетенциям снижаются?
Об этом поговорили известные ученые и лидеры ds команд крупных компаний на онлайн-конференции Data Fusion 2022. Посмотреть обсуждение можно на сайте конференции или в VK.
Также в программе — доклады о распределенных моделях оптимизации, графовой аналитике и федеративных моделях, трендах NLP, сomputer vision и MLOps.
Конференцию организовал «Сколково» при поддержке ВТБ.
