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 41 813 subscribers, ranking 3 219 in the Technologies & Applications category and 15 236 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 41 813 subscribers.

According to the latest data from 26 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -110 over the last 30 days and by -11 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 5.86%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.43% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 2 449 views. Within the first day, a publication typically gains 1 016 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 27 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.

41 813
Subscribers
-1124 hours
-717 days
-11030 days
Posts Archive
Machine Learning for Business Github @datascienceiot
Machine Learning for Business Github @datascienceiot

#НейронныеСети [English] Title: Machine Learning for Business Author: Doug Hudgeon Description: This book shows you how to ap
#НейронныеСети [English] Title: Machine Learning for Business Author: Doug Hudgeon Description: This book shows you how to apply machine learning in your company to make your business processes faster and more resilient to change. This book is for people beginning their journey in machine learning or for those who are more experienced with machine learning but want to see how it can be applied in practice.

Pro Python 3: Features and Tools for Professional Development Github @pythonlbooks
Pro Python 3: Features and Tools for Professional Development Github @pythonlbooks

Coding projects in Python @pythonlbooks

Deep Learning with Python - 2020 Github @datascienceiot
Deep Learning with Python - 2020 Github @datascienceiot

5 ошибок разработчиков data science-решений Ежедневно в мире появляются новые проекты на основе ML/DL/CV/NLP, но разработчики продолжают допускать одни и те же ошибки. Вот самые распространенные из них: 1️⃣Едим слона целиком Цель бывает очень амбициозна — настолько, что она фактически недостижима. Вместо того, чтобы декомпозировать ее на отдельные и реализуемые задачи, стартапы часто пытаются решить всю проблему сразу. На выходе они получают тысячи потраченных человеко-часов и неудовлетворительный результат. Казалось бы, минимально жизнеспособный продукт (MVP) — это очевидная вещь, но в состоянии драйва люди об этом совершенно забывают. 2️⃣Отсутствие контроля версий для пайплайнов Как правило, разработчики МО не сохраняют достаточно информации о модели. Это приводит к тому, что со временем они забывают, какие именно файлы с кодом использовались на том или ином этапе построения модели. Инженерам, которые не участвовали в разработке модели, разобраться в этих файлах почти невозможно. Избавиться от проблемы можно с помощью системы контроля версий, которая способна хранить сотни гигабайт данных, сохранять пайплайны обучения и воспроизводить их. Продолжение читайте в авторской рубрике ведущего разработчика ML.

Data-Driven Science and Engineering (2019) Github @datascienceiot
Data-Driven Science and Engineering (2019) Github @datascienceiot

Mastering Large Datasets with Python (2020) Github @datascienceiot
Mastering Large Datasets with Python (2020) Github @datascienceiot

Chaos Engineering: System Resiliency in Practice (2020) @datascienceiot

Eldger.pdf1.95 MB

Deep Neuro-Fuzzy Systems with Python: With Case Studies and Applications from the Industry @datascienceiot

Python Data Access - 2019 @datascienceiot

Spark in Action, Second Edition (2020) @datascienceiot

Analytical Skills for AI and Data Science (2020) Github @datascienceiot
Analytical Skills for AI and Data Science (2020) Github @datascienceiot

Building Machine Learning Pipelines (2020) Github @datascienceiot
Building Machine Learning Pipelines (2020) Github @datascienceiot

Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play Github @datascienceiot
Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play Github @datascienceiot

Write Great Code, Volume 1, 2nd Edition (2020) Github @datascienceiot
Write Great Code, Volume 1, 2nd Edition (2020) Github @datascienceiot

Statistical Process Monitoring using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches Github @datascienceiot
Statistical Process Monitoring using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches Github @datascienceiot

Introduction to Data Science: Data Analysis and Prediction Algorithms with R @datascienceiot