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 41 873 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 41 873 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.

41 873
Subscribers
-624 hours
-537 days
-3330 days
Posts Archive
🔥 Приглашаем на открытый урок углубленного курса «Machine Learning. Professional» в OTUS 9 марта в 18:00 мск — Рекомендатель
🔥 Приглашаем на открытый урок углубленного курса «Machine Learning. Professional» в OTUS 9 марта в 18:00 мск — Рекомендательные системы на основе SVD алгоритма ✅ На занятии мы обсудим один из самых мощных алгоритмов классического ML для построения рекомендательных систем, основанный на сингулярном разложении матрицы. А после короткой теоретической части, вы примените его на практике. Познакомитесь с задачей рекомендательных систем. Изучите подход на основе SVD разложения матрицы для построения рекомендательной системы. Примените его на практике. 🧑‍💻Кому подходит этот урок: - IT-специалистам которые хотят освоить продвинутые методы ML и перейти в Data Science - Дата-сайентистам, желающим углубиться в профессию - Тем кто самостоятельно изучает Data Science и уже изучил основы ML 👉 Пройдите вступительный тест для участия в вебинаре https://otus.pw/LtJf/ Реклама. Информация о рекламодателе на сайте otus.ru

Handbook of geometry for competitive programmers 📖 Book @datascienceiot
Handbook of geometry for competitive programmers 📖 Book @datascienceiot

Think Bayes Bayesian Statistics Made Simple 📖 Book @datascienceiot
Think Bayes Bayesian Statistics Made Simple 📖 Book @datascienceiot

TensorFlow 2.0 Pocket Primer 📖 Book @datascienceiot
TensorFlow 2.0 Pocket Primer 📖 Book @datascienceiot

Знаешь, что можно сделать с петабайтами данных о товарах, чтобы помочь бизнесу? Разработай продукт на основе данных из национ
Знаешь, что можно сделать с петабайтами данных о товарах, чтобы помочь бизнесу? Разработай продукт на основе данных из национальной системы цифровой маркировки «Честный знак» на хакатоне Marking Hack 24—26 марта. Собери команду и и поборись за призовой фонд - 900 тысяч рублей! Заявки принимают до 14 марта. Подробности о хакатоне — на сайте. Организатор: «Честный знак» и ЦРПТ

Presto The Definitive Guide 📖 Book @datascienceiot
Presto The Definitive Guide 📖 Book @datascienceiot

Data Science in Context: Foundations, Challenges, Opportunities 📖 Book @datascienceiot
Data Science in Context: Foundations, Challenges, Opportunities 📖 Book @datascienceiot

Пора признаться: 2023-й год нейросетей — Chat GPT уже пишет код сама Но кто будет её учить и дорабатывать? Изучай Машинное об
Пора признаться: 2023-й год нейросетей — Chat GPT уже пишет код сама Но кто будет её учить и дорабатывать? Изучай Машинное обучение и Python на этом канале — и это будешь ты. Практические задачи из реальных проектов, которые можно решать по 5-10 минут каждый день. К каждой задаче подробное решение и удобный перенос кода в интерпретатор. Мгновенная прокачка твоих знаний даже с нуля Самая полезная подписка в 2023-м ⬇️ @python_tasks

Advanced Analytics with PySpark 📖 Book @datascienceiot
Advanced Analytics with PySpark 📖 Book @datascienceiot

Introduction to High-Dimensional Statistics 📖 Book @datascienceiot
Introduction to High-Dimensional Statistics 📖 Book @datascienceiot

Python Machine Learning Third Edition 📖 Book @datascienceiot
Python Machine Learning Third Edition 📖 Book @datascienceiot

Embedded Systems Architecture A Comprehensive Guide for Engineers and Programmers 📖 Book @datascienceiot
Embedded Systems Architecture A Comprehensive Guide for Engineers and Programmers 📖 Book @datascienceiot

🔥 Загляните вглубь алгоритма k Nearest Neighbours и попробуйте его на практике! 1 марта в 18:00 мск пройдет вебинар в рамках
🔥 Загляните вглубь алгоритма k Nearest Neighbours и попробуйте его на практике! 1 марта в 18:00 мск пройдет вебинар в рамках онлайн-курса «Machine Learning. Professional» в OTUS. Тема урока: «Мы похожи на свое окружение: алгоритм k Nearest Neighbours для задачи классификации» — https://otus.pw/uIgP/ ✅ На занятии мы поговорим о задаче классификации, крайне востребованном классе задач в области ML сегодня. Мы изучим алгоритм kNN для ее решения, а затем применим его на практике. В результате урока мы: - Познакомимся с популярным алгоритмом машинного обучения kNN - Узнаем, как устроен алгоритм kNN - Освоим принципы решения задачи классификации с помощью kNN ⚠️ Урок будет полезен IT-специалистам, которые хотят освоить продвинутые методы ML и перейти в Data Science. Продолжить обучение на курсе возможно в рассрочку. 👉 Пройдите вступительный тест для участия в вебинаре https://otus.pw/uIgP/ Реклама. Информация о рекламодателе на сайте otus.ru

R in Action 📖 Book @datascienceiot
R in Action 📖 Book @datascienceiot

Learning Ray Flexible Distributed Python for Data Science 📖 Book @datascienceiot
Learning Ray Flexible Distributed Python for Data Science 📖 Book @datascienceiot

Вы еще не слышали про телеграм-канал LEFT JOIN? Рассказываем в двух словах! Это авторский канал аналитика данных Николая Валиотти, в котором рассказывают про: 🎨 применение AI-моделей почти во всех сферах работы и жизни, 🗄 всемогущий язык SQL и работу с базами данных, 📚 интересные библиотеки для Python, 📎 работу с различными API (от Google Docs до соцсети для любителей пива), 📈 обзоры на BI и SQL-инструменты, 🎨 тонкости создания датавиза. 🦸‍♂️ А еще авторы канала скоро выпустят третий сезон подкаста Data Heroes про данные, аналитику и будни дата героев! Если вы еще не слушали первый два — наверстывайте упещенное и... Конечно, скорее подписывайтесь на канал!

Data Algorithms with Spark Recipes and Design Patterns for Scaling Up Using PySpark 📖 Book @datascienceiot
Data Algorithms with Spark Recipes and Design Patterns for Scaling Up Using PySpark 📖 Book @datascienceiot

The Kubernetes Operator Framework Book 📚book @datascienceiot
The Kubernetes Operator Framework Book 📚book @datascienceiot

Fundamentals of Deep Learning: Designing Next-Generation Machine Intelligence Algorithms, 2nd Edition (2022) 📚 book @datasci
Fundamentals of Deep Learning: Designing Next-Generation Machine Intelligence Algorithms, 2nd Edition (2022) 📚 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!