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
41 814
Python data persistence @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 814
Biopython Tutorial and Cookbook @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 814
Хотите сами разобраться в облачных базах данных вашего бизнеса и научиться работать с ними? На тренинге «Основы работы с данн
Хотите сами разобраться в облачных базах данных вашего бизнеса и научиться работать с ними? На тренинге «Основы работы с данными в Azure» эксперты расскажут об основных концепциях работы и популярные решения при работе с облачными базами данных. А ещё у вас будет возможность подготовиться и пройти сертификационный экзамен DP-900. Не упустите шанс - https://cutt.ly/gbKHWUJ

Data Science
Data Science
41 814
photo content

Data Science
Data Science
41 814
Advanced Machine Learning with Python (en) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 814
Повысьте свою эффективность работы с данными. Начните осваивать продвинутые инструменты дата инженера 17 мая с демо-занятия «
Повысьте свою эффективность работы с данными. Начните осваивать продвинутые инструменты дата инженера 17 мая с демо-занятия «Тестирование Spark приложений». Занятие проведет Вадим Опольский, Scala Big Data разработчик в Luxoft. За 1,5 часа вы разберете проблемы в тестировании Spark приложений: стат. данные, частичную проверку и запуск/остановку тяжелых систем. Изучите библиотеки для решения и напишете тесты. Демо-урок входит в программу онлайн-курса «Экосистема Hadoop, Spark, Hive» от OTUS. Для регистрации на урок пройдите вступительный тест https://otus.pw/oBSy/

Data Science
Data Science
41 814
Python Algorithmic Trading Cookbook Github @datascienceiot
Python Algorithmic Trading Cookbook Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 814
Hands-On GPU Computing with Python Github @datascienceiot
Hands-On GPU Computing with Python Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 814
Machine Learning in the Oil and Gas Industry (2020) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 814
Machine Learning - канал с книгами по машинному обучению, Big Data, компьютерному зрению и искусственному интеллекту. Книги д
Machine Learning - канал с книгами по машинному обучению, Big Data, компьютерному зрению и искусственному интеллекту. Книги для начинающих. Книги только 2017+ года Скачать книги

Data Science
Data Science
41 814
Machine Learning and AI for Healthcare, Second Edition - 2021 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 814
Как добиться, чтобы модели Machine Learning приносили пользу? Научитесь делать код модели удобным и поддерживаемым с помощью
Как добиться, чтобы модели Machine Learning приносили пользу? Научитесь делать код модели удобным и поддерживаемым с помощью пайплайнов. 24-25 мая OTUS приглашает на открытый интенсив «Деплой ML модели: от грязного кода в ноутбуке к рабочему сервису». В первый день вы разберетесь, как сохранять обученные модели на диск и развернуть модель в качестве микросервиса. Всё это позволит перейти от набросков в ноутбуке к приносящему пользу сервису. Во второй день вы превратите чужой код модели в работающий микросервис. После интенсива вы сможете продолжить обучение на онлайн-курсе «Machine Learning. Professional» по спец.цене. Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/ETC2/

Data Science
Data Science
41 814
ML.NET Revealed: Simple Tools for Applying Machine Learning to Your Application - 2021 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 814
Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка @machinelearning_ru

Data Science
Data Science
41 814
Machine Learning and Deep Learning in Real-Time Applications Github @datascienceiot
Machine Learning and Deep Learning in Real-Time Applications Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 814
Learning Dapr: Building Distributed Cloud Native Applications (2020) Book @datascienceiot
Learning Dapr: Building Distributed Cloud Native Applications (2020) Book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 814
Готовы прокачивать свои навыки Machine Learning? Тогда ждем вас 17 мая на демо-занятии «Кластеризация временных рядов» в OTUS
Готовы прокачивать свои навыки Machine Learning? Тогда ждем вас 17 мая на демо-занятии «Кластеризация временных рядов» в OTUS. Вместе с Дмитрием Сергеевым, Senior Data Scientist и автором онлайн-курса «Machine learning. Advanced», вы разберете интереснейшую задачу, связанную с временными рядами. Можно ли найти похожие друг на друга по динамике финансовые активы на бирже, как сгруппировать пользователей по их поведению, кто подставил кролика Роджера? Ответы на некоторые из этих вопросов получим на занятии. Для участия пройдите вступительный тест https://otus.pw/httx/

Data Science
Data Science
41 814
🔥 Python Machine Learning @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 814
Сбер приглашает на свою первую масштабную технологическую конференцию - SmartDev. Сбер представит свои новые возможности для
Сбер приглашает на свою первую масштабную технологическую конференцию - SmartDev. Сбер представит свои новые возможности для разработчиков, презентует новые условия и возможности сервиса SberCloud.Advanced. ⏱ 20 мая 👨‍💻 Онлайн и бесплатно 🎯 Регистрация Шесть параллельных стримов от шести технологических стеков Сбера. 50+ спикеров, которые поделятся опытом и представят новые решения для разработчиков, аналитиков и специалистов по Data Science. Один из стримов будет посвящен облачной платформе от Сбера - SberCloud. Команда представит новые возможности SberCloud.Advanced — самой широкой линейки платформенных сервисов в России. Теперь все они доступны для физических лиц, через быстрый и удобный self-service. Вы узнаете, как создавать различные компоненты приложения с помощью всех необходимых платформ облака. Поговорим про работу Apache Spark c Big Data в кластере SberCloud и про создание инфраструктуры с помощью Terraform по принципу Infrastructure-as-Code. Зарегистрируйтесь, чтобы принять участие.

Data Science
Data Science
41 814
Super ML Cheatsheet Github @datascienceiot
Super ML Cheatsheet Github @datascienceiot