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 41 827 subscribers, ranking 3 219 in the Technologies & Applications category and 15 286 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 41 827 subscribers.

According to the latest data from 24 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -98 over the last 30 days and by -10 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.49%. 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 3 968 views. Within the first day, a publication typically gains 1 039 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 25 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.

41 827
Subscribers
-1024 hours
-767 days
-9830 days
Posts Archive
⚡️ 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/

Mastering Apache Pulsar (2022) 📖 book @datascienceiot
Mastering Apache Pulsar (2022) 📖 book @datascienceiot

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

Python for Finance Cookbook 📖 book @datascienceiot
Python for Finance Cookbook 📖 book @datascienceiot

Trustworthy Machine Learning (2022) 📖 book @datascienceiot
Trustworthy Machine Learning (2022) 📖 book @datascienceiot

Узнайте, чем занимаются инженеры данных в fintech-компаниях и как начать карьеру в этой сфере. → Бесплатный вебинар 6 июля в
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

​​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! @devsp

COMPUTER VISION A MODERN APPROACH 📖 book @datascienceiot
COMPUTER VISION A MODERN APPROACH 📖 book @datascienceiot

GitHub теперь в Telegram! Подписывайтесь: @github
GitHub теперь в Telegram! Подписывайтесь: @github

Practices of the Python Pro 📖 book @datascienceiot
Practices of the Python Pro 📖 book @datascienceiot

Natural Language Processing with Python 📖 book @datascienceiot
Natural Language Processing with Python 📖 book @datascienceiot

Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading 📖 book @datascienceiot
Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading 📖 book @datascienceiot

Хочешь знать, как устроена DALL-E 2? На что способен GPT-3? Какие нейросети используются для поиска новых лекарств? Тогда теб
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

Pen & Paper Exercises in Machine Learning book @datascienceiot
Pen & Paper Exercises in Machine Learning book @datascienceiot

Pen & Paper Exercises in Machine Learning book @datascienceiot

Adaptive Machine Learning Algorithms with Python Solve Data Analytics and Machine Learning Problems on Edge Devices books @da
Adaptive Machine Learning Algorithms with Python Solve Data Analytics and Machine Learning Problems on Edge Devices books @datascienceiot

Thinking in Pandas Автор: Hannah Stepanek Год издания: 2020 Рецензия на книгу: Плюсы: 1. качественные примеры; 2. Актуальност
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

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.

Mathematical Foundations of Machine Learning book @datascienceiot

DEEP LEARNING INTERVIEWS REAL-WORLD DEEP LEARNING INTERVIEW PROBLEMS & SOLUTIONS book @datascienceiot
DEEP LEARNING INTERVIEWS REAL-WORLD DEEP LEARNING INTERVIEW PROBLEMS & SOLUTIONS book @datascienceiot