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

📈 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 41 823 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

📊 受众指标与增长动态

невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 41 823 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。

41 823
订阅者
-624 小时
-707
-11130
帖子存档
Make Python Talk: Build Apps with Voice Control and Speech Recognition 📖 Book @datascienceiot
Make Python Talk: Build Apps with Voice Control and Speech Recognition 📖 Book @datascienceiot

☄️Друзья! 21 сентября в NewProLab стартует флагманский 12-недельный онлайн-курс "Специалист по большим данным". А это значит, вас вновь ждет самая глубокая и обьемная программа на рынке Big Data, заслужившая множество восторженных отзывов! 👉Оставляйте заявку и задавайте вопросы: https://clck.ru/X8xCC 👈 Вы: ☑️Владеете основами Python? ☑️Уже умеете создавать SQL-запросы? ☑️ Знакомы с прикладными понятиями мат. анализа и линейной алгебры? ☑️Понимаете базовые операции ОС Linux? Тогда мы приглашаем вас систематизировать текущие навыки и получить полное практическое руководство для подготовки собственных полноценных проектов. Вы научитесь: строить модели машинного обучения, писать MapReduce-джобы, используя Hadoop Streaming и Python, работать с данными на HDFS, проводить анализ при помощи Apache Spark, строить алгоритмы рекомендательных систем. ❗️И все это на реальных дата-сетах и живых бизнес-кейсах с преподавателями и нетворком в сообществе единомышленников❗️ Эту программу уже прошли более 300 дата аналитиков и разработчиков. Присоединяйтесь и вы!

Dive into Deep Learning 📖 Book @datascienceiot
Dive into Deep Learning 📖 Book @datascienceiot

Beginning Robotics with Raspberry Pi and Arduino Using Python and OpenCV Second Edition 📖 Book @datascienceiot
Beginning Robotics with Raspberry Pi and Arduino Using Python and OpenCV Second Edition 📖 Book @datascienceiot

Data Science Using Oracle Data Miner and Oracle R Enterprise 📖 Book @datascienceiot
Data Science Using Oracle Data Miner and Oracle R Enterprise 📖 Book @datascienceiot

PyTorch Pocket Reference (2021) 📖 Book @datascienceiot
PyTorch Pocket Reference (2021) 📖 Book @datascienceiot

Raspberry Pi Computer Vision Programming, Second Edition - 2020 📖 Book @datascienceiot
Raspberry Pi Computer Vision Programming, Second Edition - 2020 📖 Book @datascienceiot

Quantum Machine Learning with Python 📖 Book @datascienceiot

Reproducible Bioinformatics with Python - 2021 📖 Book @datascienceiot
Reproducible Bioinformatics with Python - 2021 📖 Book @datascienceiot

Рекомендательные системы сегодня встречаются повсеместно: рекомендация фильмов и музыки, персональное формирование ленты в со
Рекомендательные системы сегодня встречаются повсеместно: рекомендация фильмов и музыки, персональное формирование ленты в соц. сетях, предложения онлайн магазинов и многие другие. Но знаете ли вы как они устроены и какие алгоритмы скрываются под их капотом? 17 августа в OTUS пройдет demo-занятие в рамках продвинутого онлайн-курса «Machine Learning Advanced». На занятии с преподавателем Марией Тихоновой, Senior Data Scientist в Сбер, вы обсудите несколько классических подходов к построению рекомендательных систем и реализуете один из них своими руками. Поговорите о готовых инструментах, которые позволяют создать рекомендашку всего в пару строк кода. А что порекомендует ваша рекомендательная система? Приходите и узнаете! https://otus.pw/2F4k/

Artificial intelligence with sas 📖 Book @datascienceiot
Artificial intelligence with sas 📖 Book @datascienceiot

photo content

🔝 Cheatsheet ~ 140 Machine Learning formulas @datascienceiot

D ATA S C I E N C E : T H E O R I E S , M O D E L S , A L G O R I T H M S , A N D A N A LY T I C S 📖 Book @datascienceiot
D ATA S C I E N C E : T H E O R I E S , M O D E L S , A L G O R I T H M S , A N D A N A LY T I C S 📖 Book @datascienceiot

Practical Machine Learning with Python A Problem-Solver’s Guide to Building Real-World Intelligent Systems 📖 Book @datascien
Practical Machine Learning with Python A Problem-Solver’s Guide to Building Real-World Intelligent Systems 📖 Book @datascienceiot

Text analytics with sas 📖 Book @datascienceiot

Python Machine Learning for beginners - 2020 📖 Book @datascienceiot
Python Machine Learning for beginners - 2020 📖 Book @datascienceiot

A cheatsheet of statistical and probabilistic distributions @datascienceiot

Neural Networks and Introduction to Deep Learning @datascienceiot

Data science from scratch 📖 Book @datascienceiot
Data science from scratch 📖 Book @datascienceiot