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 41 865 subscribers, ranking 3 231 in the Technologies & Applications category and 15 290 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 41 865 subscribers.

According to the latest data from 21 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -33 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 9.09%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.50% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 3 806 views. Within the first day, a publication typically gains 1 046 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 22 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.

41 865
Subscribers
-624 hours
-537 days
-3330 days
Posts Archive
Machine learning cheat sheet @datascienceiot

Speech and Language Processing An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognit
Speech and Language Processing An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition 📔Book @datascienceiot

Adaptive Computation and Machine Learning 📕Book @datascienceiot
Adaptive Computation and Machine Learning 📕Book @datascienceiot

Principles of Data Analysis 📕Book @datascienceiot
Principles of Data Analysis 📕Book @datascienceiot

Practical Weak Supervision 📕Book @datascienceiot
Practical Weak Supervision 📕Book @datascienceiot

Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learnin
Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learning, Data Science, Алгоритмы, Python. Так же часто публикуются крутые 🔥 вакансии. 👉 Вам сюда: @devsp А любителям читать статьи в оригинале вот сюда: 👉 @ds_international Добро пожаловать!

MySQL Performance Schema 📓 book @datascienceiot
MySQL Performance Schema 📓 book @datascienceiot

Fundamentals of Data Engineering 📓 book @datascienceiot
Fundamentals of Data Engineering 📓 book @datascienceiot

Spark: The Definitive Guide Big Data Processing Made Simple 📓 book @datascienceiot
Spark: The Definitive Guide Big Data Processing Made Simple 📓 book @datascienceiot

Learning Spark Lightning-Fast Data Analytics 📓 book @datascienceiot
Learning Spark Lightning-Fast Data Analytics 📓 book @datascienceiot

🎄X-MAS HACK 2022 – время исполнения желаний🎄 👨🏻‍💻Если ты кодишь – ждём тебя в секции «Хакатон» с кейсами от IT-компаний
🎄X-MAS HACK 2022 – время исполнения желаний🎄 👨🏻‍💻Если ты кодишь – ждём тебя в секции «Хакатон» с кейсами от IT-компаний 💡Если ты настоящий генератор идей – ждём в секции «Идеатон», где ты сможешь предложить самые смелые идеи для бизнеса! Даты хакатона: 15–18 декабря 2022 года Дедлайн регистрации: 12 декабря 23:59 Регистрация и подробности: Хакатон - https://clck.ru/32jXrY Идеатон - https://clck.ru/32jXqm Создавай команду или подавай личную заявку, а мы найдем для тебя крутую команду! Регистрируйся, решай новогодний кейс, заводи знакомства, перенимай опыт от топовых экспертов, стань частью X-MAS HACK! И кто знает.. возможно, именно ты заберешь главные призы! 💰Призовой фонд – 1.700.000 рублей! 🎁 Новогодний мерч, подарки от партнеров и сертификаты 🎅🏻 Менторская поддержка от топовых экспертов 🪄 Мастер-классы, лайфхаки и много полезных знакомств Больше хакатонов и призов - https://clck.ru/32jXrh #хакатон #идеатон

Hadoop The Definitive Guide 📓 book @datascienceiot
Hadoop The Definitive Guide 📓 book @datascienceiot

Data Quality Fundamentals 📓 book @datascienceiot
Data Quality Fundamentals 📓 book @datascienceiot

... 🗓 Расскажем 1 декабря в 18:00 мск на открытом уроке «Как применять подход векторного представления слов в NLP». 💻 На за
... 🗓 Расскажем 1 декабря в 18:00 мск на открытом уроке «Как применять подход векторного представления слов в NLP». 💻 На занятии вы познакомитесь с преподавателем Марией Тихоновой, специалистом по анализу данных в команде AGI NLP в SberDevices. 💣 По итогам занятия вы: ️✔️ Узнаете технику векторных представлений слов (word embedding) ✔️ Изучите несколько классических методов векторных представлений слов. ✔️ Научитесь применять методы word embedding для решения прикладных NLP-задач 📊 Занятие проходит в рамках курса «Natural Language Processing (NLP)». Курс предназначен для DS/ML-специалистов, которые хотят углубить знания в области NLP. ✅ Регистрируйся бесплатно - https://otus.pw/Lb9U/ Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru Пост для @pythonl на 24.11 - сори, что не заранее - разместите пжлст прям сейчас 🔥 Как применять подход ...

Data Science For Dummies 📓 book @datascienceiot
Data Science For Dummies 📓 book @datascienceiot

Старший продуктовый менеджер AI Cloud Алёна Дробышевская рассказала о платформе машинного обучения в контуре заказчика на международной конференции по ИИ AI Journey. По ее словам, сейчас важно думать о таких платформах, так как наступила эпоха персонализации моделей. Количество проектов растёт, число датасайенс-команд — тоже. Кроме того, идёт сокращение времени от эксперимента до внедрения — переход осуществляется за несколько дней, а иногда важны даже часы. Вот почему при переходе к промышленному использованию моделей так важна их персонализация. Сегодня на рынке MLOPS более 300 разносных решений, в основном — оупенсорсные. Это их преимущество, но и недостаток, так как неясно, как долго они будут на рынке. Кроме того, в России проблема ещё и в уходе крупных игроков и облачных провайдеров. Сами же модели нуждаются в поддержке и развитии. Вот почему Cloud сделали решение ML Space. Это платформа для ML-разработки полного цикла. Важно то, что она работает в облаке. Кроме того, это на 100% российская разработка. Уже сейчас на ML Space более 2,5 тыс. пользователей и более 25 тыс. обученных и запущенных моделей. Платформа позволяет сократить общее время ML-разработки, а также вывода решений заказчиков на рынок. Такая платформа будет полезна банкам, компаниям из сферы финансов, промышленности, государственному сектору. ML Private предоставляет дополнительные опции. Например, интеграцию со всеми бизнес-системами, встройку в существующий ландшафт компании во всех смыслах и так далее. @datascienceiot

Data Mining and Data Warehousing 📓 book @datascienceiot
Data Mining and Data Warehousing 📓 book @datascienceiot