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 41 813 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
41 813
Можно ли за два месяца разобраться в Data Science?
Нет.
Но познакомиться с этой областью и понять, как систематизировать большие данные с помощью Machine Learning — вполне реально.
Ребята из ProductStar собрали мини-курс, который всего за 60 дней поможет вам:
— Выучить синтаксис Python,
— Узнать ключевые инструменты Machine Learning и научиться их применять,
— Изучить типы и задачи рекомендательных систем,
— Попрактиковаться в работе с Hadoop и разобрать подход MapReduce.
Спикеры курса:
— Николай Пекальн, Директор по аналитике, Vezet group,
— Ришат Исхатов, Head of BA, СберМаркет.
Обучение состоит из 11 лекций и 11 домашек с проверкой от практиков рынка.
По ходу курса ребята помогают лучшим студентам с трудоустройством и подготовкой к собеседованиям.
Для первых 20 студентов действует скидка в 20% — курс можно приобрести всего за 24500 рублей
Подробная программа курса и регистрация по ссылке 👉 https://bit.ly/2GRo9I4
41 813
Хотите узнать какие подводные камни в работе с современной BigData?
12 октября пройдет демо-урок «Современные большие данные, анализ и оптимизация производительности распределенных приложений»
Кирилл Султанов, расскажет, про подводные камни в работе с современной BigData: кастомизация, распределенное профилирование, контрибьют в open source.
Все, что нужно - чтобы выйти в продакшн!
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/OxCF/
41 813
Какие технологии необходимы Data-специалисту, чтоб работать с распределенными системами и большими данными?
1 октября в 20:00 Андрей Кузнецов познакомит вас с программой онлайн-курса «Промышленный ML на больших данных» и поделится карьерными инсайтами. Вы узнаете, чем отличается курс, как организована практика и как можно сэкономить на оплате. Курс рассчитан на Data Scientist или Data Engineer с опытом, которые стремятся дальше развиваться в этой сфере. Вступительный тест поможет вам оценить сложность и подготовиться к встрече с экспертом. Регистрируйтесь на вебинар, чтобы получить доступ к трансляции https://otus.pw/2UxX/
41 813
Internet of Things with Python: Interact with the world and rapidly prototype IoT applications using Python
Github
@datascienceiot
41 813
Дата-сайентисты, готовы побороться за 1 млн рублей на хакатоне?
Нужно предложить инструмент для оценки качества работы алгоритмов разметки медицинских изображений.
Разработанный инструмент должен автоматически определять набор метрик, а результаты его работы должны наиболее точно совпадать с мнением экспертов (результатами экспертной оценки).
Подайте заявку до 25 октября на участие по ссылке: https://clck.ru/R875k
41 813
Think Python: How to Think Like a Computer Scientist
Allen B. Downey (2015)
The goal of this book is to teach you to think like a computer scientist. This way of thinking combines some of the best features of mathematics, engineering, and natural science. Like mathematicians, computer scientists use formal languages to denote ideas (specifically computations). Like engineers, they design things, assembling components into systems and evaluating tradeoffs among alternatives. Like scientists, they observe the behavior of complex systems, form hypotheses, and test predictions.
@programming_books_it
41 813
Hands-On Machine Learning with scikit-learn and Scientific Python Toolkits (2020)
Github
@datascienceiot
