en
Feedback
Data Science

Data Science

Open in 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

Show more

📈 Analytical overview of Telegram channel Data Science

Channel Data Science (@datascienceiot) is an active participant. Currently, the community unites 41 814 subscribers, ranking 3 222 in the Technologies & Applications category and 15 276 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 41 814 subscribers.

According to the latest data from 25 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -111 over the last 30 days and by -6 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.17%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.48% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 2 579 views. Within the first day, a publication typically gains 1 037 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 0.
  • Thematic interests: Content is focused on key topics such as llm, агентов, api, октября, разработчиков.

📝 Description and content policy

The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
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...

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 26 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.

41 814
Subscribers
-624 hours
-707 days
-11130 days
Posts Archive
Building Machine Learning Pipelines. Automating Model Life Cycles with TensorFlow @datascienceiot

Deep Learning with JavaScript: Neural networks in TensorFlow.js @datascienceiot

Python: Beginner's Guide to Artificial Intelligence @datascienceiot

Ты дата-сайентист? Стань участником Moscow Travel Hack и поборись за призовой фонд 1 500 000 рублей. Партнеры и организаторы
Ты дата-сайентист? Стань участником Moscow Travel Hack и поборись за призовой фонд 1 500 000 рублей. Партнеры и организаторы приготовили задачи, цель которых – создать решения на основе AI, машинного обучения и нейросетей. Интересно? Узнай больше на сайте https://clck.ru/TWVH7. Успей подать заявку на участие до 17 марта. Генеральный партнер — «Русатом Инфраструктурные решения». Стратегический партнер — «Сбер». Организатор — Комитет по туризму города Москвы.

Data Mining for Business Analytics: Concepts, Techniques and Applications in Python @datascienceiot

Learn Keras for Deep Neural Networks Github @datascienceiot
Learn Keras for Deep Neural Networks Github @datascienceiot

Mastering pandas for Finance Master pandas an open source Python @datascienceiot

Python Data Analysis for Newbies: Numpy/pandas/matplotlib/scikit-learn/keras Joshua K. Cage (2020) @datascienceiot

Как выполнять потоковую обработку больших данных? Сделайте первые шаги в Machine Learning на больших данных! 10 марта примите
Как выполнять потоковую обработку больших данных? Сделайте первые шаги в Machine Learning на больших данных! 10 марта примите участие в демо-занятии от Кирилла Султанова, архитектора в области BigData. Что вы узнаете за 1,5 часа? - Потоковая обработка больших данных. - Подходы, архитектуры, фреймворки, сравнение, обзор и выбор. - Основные игроки и перспективные новички. - Реальные проекты, интересные связки и многое другое! Демо-занятие входит в программу онлайн-курса «Промышленный ML на больших данных». Для регистрации на урок пройдите вступительный тест https://otus.pw/iUww/

Deep Learning and Parallel Computing Environment for Bioengineering Systems @datascienceiot

Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide @datascienceiot

The Best Tools for Data Science Projects @datascienceiot
The Best Tools for Data Science Projects @datascienceiot

Python Feature Engineering Cookbook @datascienceiot

Друзья, вам не надоело каждый раз стараться укладывать эксперименты в ограничения по времени, а потом начинать все заново? Го в Датасферу — ноутбуки там никуда не пропадают! Бесплатные ресурсы для старта ML-разработки и анализа данных по ссылке: https://ya.cc/t/X5MAi4g4MCU3Z з.ы. Это как клабхаус — только для тех, кто в теме)

Machine Learning Systems @datascienceiot

Обучение с подкреплением на PyTorch (2020) @machinelearning_ru

Artificial Intelligence, IOT and machine Learning : AI programs using Python A Beginners book @datascienceiot

Machine Learning for Time Series Forecasting with Python (2020) @datascienceiot

Python Basics: A Self-Teaching Introduction @datascienceiot

Data Science. Наука о данных с нуля. 2-е изд Book @datascienceiot
Data Science. Наука о данных с нуля. 2-е изд Book @datascienceiot