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
На Открытом Уроке мы подробно разберем, что же такое платформы Оркестрации, какие решения есть сегодня на рынке и даже углуби
На Открытом Уроке мы подробно разберем, что же такое платформы Оркестрации, какие решения есть сегодня на рынке и даже углубимся в практический пример использования одной из самых распространенных платформ на сегодня: Apache Airflow. Демо-занятие является частью онлайн-курса «Экосистема Hadoop, Spark, Hive». Для вас это возможность попробовать курс, познакомиться с преподавателем и получить ценные навыки. Для регистрации пройдите вступительный тест https://otus.pw/pSXT/

Data Science
Data Science
41 813
Deep Reinforcement Learning in Action @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Building Machine Learning and Deep Learning Models on Google Cloud Platform @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Mastering Azure Machine Learning - 2020 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов (2020) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Learning the Pandas Library Python Tools for Data Munging Analysis @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Deep Learning for Natural Language Processing, Version 4 - 2019 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Машинный интеллект. Очерки по теории машинного обучения и искусственного интеллекта - 2019 @machinelearning_ru

Data Science
Data Science
41 813
Data Visualization Guide (2021) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
MongoDB Topology Design @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Essential Calculus Skills Practice Workbook with Full Solutions Github @datascienceiot
Essential Calculus Skills Practice Workbook with Full Solutions Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Java Deep Learning Cookbook @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Data Governance: The Definitive Guide 2021 Github @datascienceiot
Data Governance: The Definitive Guide 2021 Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Python for Excel: A Modern Environment for Automation and Data Analysis @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Stream Processing with Apache Spark: Mastering Structured Streaming and Spark Streaming @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
📆 7-8 апреля приглашаем вас на Data Science Friends` Day. Вы сможете познакомиться с Data Science-направлением и построить с
📆 7-8 апреля приглашаем вас на Data Science Friends` Day. Вы сможете познакомиться с Data Science-направлением и построить систему для рекомендации фильмов пользователям онлайн-кинотеатра на основании их предпочтений. Участие бесплатное. Регистрация по ссылке: https://epa.ms/data-science-friends-day-2021

Data Science
Data Science
41 813
Python Machine Learning. ML and DL @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Как устроиться на работу продактом и как её не потерять? Узнаете 6 апреля в 19:00 на бесплатном интенсиве от ProductStar Вмес
Как устроиться на работу продактом и как её не потерять? Узнаете 6 апреля в 19:00 на бесплатном интенсиве от ProductStar Вместе с Ириной Гизитдиновой, Product Leader компании BPC, вы получите ответы на вопросы: — Большая компания или стартап? Как проходить собеседования? На что обращают внимание? Какие совершаются типовые ошибки? — Как измерить свой уровень? Как расти продакту? Как правильно подойти к прокачке своих навыков, чтобы больше "стоить" на рынке? — Ошибки, которые могут стоить вам работы продакта. Также каждому зрителю подарят чек-лист «Как пройти собеседование на должность продакт-менеджера» Участие бесплатное, но регистрация обязательна Зарегистрироваться на интенсив 👉 @ProductStarProductBot

Data Science
Data Science
41 813
Data Science on AWS (2021) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Soft Computing and Machine Learning with Python Zoran Gacovski (2019) @datascienceiot