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 41 831 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 3 227，并在 俄罗斯 地区排名第 15 271 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 41 831 名订阅者。
根据 23 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 -89，过去 24 小时变化为 -21，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 2.50% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 3 971 次浏览，首日通常累积 1 046 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 24 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。
41 831
订阅者
-2124 小时
-767 天
-8930 天
帖子存档
41 827
⚡️ ИНТЕНСИВ ML — для продвинутых
Присоединяйтесь 11 и 13 июля в 18:00 к открытому интенсиву OTUS, вас ждет глубокое погружение в область рекомендательных систем.
👩🏻🎓 Интенсив проведет специалист по анализу данных в команде AGI NLP в Сбере Мария Тихонова.
📌 НА ИНТЕНСИВЕ ИЗУЧИМ:
- Популярные подходы для формирования рекомендаций и реализуете один из них своими руками.
- Продвинутые методы на основе матричных разложений
- Готовые инструменты и библиотеки для построения рекомендательных систем.
После интенсива вы сможете продолжить осваивать продвинутые ML-приемы на онлайн-курсе «Machine Learning. Advanced» от OTUS и его партнера — Сбера.
День 1 - 11 июля в 18:00
https://otus.pw/6mCE/
День 2 - 13 июля в 18:00
https://otus.pw/Q2QS/
41 827
Общий знаменатель — нескучно и не очень сложно (как правило) о математике и немножко физике:
📕 Александр Пушной о шоу-бизнесе и точных науках
📗 Кто учил евреев, которых не брали на мехмат МГУ
📘 За что народ не любит определители матриц
Приходите на @obznam в субботу и другие дни недели
41 827
Узнайте, чем занимаются инженеры данных в fintech-компаниях и как начать карьеру в этой сфере.
→ Бесплатный вебинар 6 июля в 19:00
О профессии расскажут эксперты:
◾️ Анатолий Бардуков, ML Engineer в Яндекс Дзене;
◾️ Антон Поляков, руководитель группы в компании ГлоуБайт Аналитические Решения;
◾️ Сергей Виноградов, руководитель службы машинного обучения и анализа данных Финансовых сервисов Яндекса
Вы узнаете:
— как дата-инженеры помогают бизнесу расти;
— задачи и зоны ответственности инженера данных;
— стандарты, регуляторы и безопасность работы в финтехе;
— какие навыки и технологии нужны, чтобы начать карьеру;
— сколько готовы платить начинающим дата-инженерам и сколько опытным;
— чем будут заниматься дата-инженеры через 5—15 лет в банках.
А ещё — разберётесь, какие особенности обработки и хранения данных есть в финансовых компаниях. Спикеры поделятся реальными кейсами со своих проектов.
→ Зарегистрироваться на вебинар
41 827
Data Science[ru] - русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как:
👉 Материалы на тему Machine Learning, Data Science, Алгоритмы
👉 Задачи по алгоритмам
👉 Вакансии
🔥 Так же время от времени бывают скидки на различные конференции для подписчиков
Добро пожаловать! @devsp41 827
Хочешь знать, как устроена DALL-E 2?
На что способен GPT-3?
Какие нейросети используются для поиска новых лекарств?
Тогда тебе на канал DLStories!
На канале вы найдете:
- разборы новых архитектур;
- новости из мира AI и Deep Learning;
- ссылки на обучающие курсы, подкасты и статьи;
Также у автора канала есть свой подкаст Deep Learning Stories об исследованиях в сфере AI. Следите за выходом новых эпизодов на канале! 🎧⬇️
@dl_stories
41 827
Adaptive Machine Learning Algorithms with Python Solve Data Analytics and Machine Learning Problems on Edge Devices
books
@datascienceiot
41 827
Thinking in Pandas
Автор: Hannah Stepanek
Год издания: 2020
Рецензия на книгу:
Плюсы:
1. качественные примеры;
2. Актуальность материала.
Минусы:
1. Плохое форматирование.
#python #pandas
Скачать книгу
41 827
Сегодня хочу порекомендовать вам канал Datalytics, посвященный анализу данных с помощью Python. Автор канала Алексей Макаров регулярно выкладывает полезные материалы по практическом применению Python для анализа данных и автоматизации рутины. В канале можно найти ссылки на статьи про подготовку и предобработку данных с помощью pandas, про визуализацию данных, использование пакетов для статистики, парсинга веб-сайтов, автоматизации собственных задач и многое другое. У канала также есть чат, в котором можно найти советчиков и единомышленников в сфере анализа данных.
41 827
DEEP LEARNING INTERVIEWS REAL-WORLD DEEP LEARNING INTERVIEW PROBLEMS & SOLUTIONS
book
@datascienceiot
