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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

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📈 Análisis del canal de Telegram Data Science

El canal Data Science (@datascienceiot) es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 41 811 suscriptores, ocupando la posición 3 226 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 15 215 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 41 811 suscriptores.

Según los últimos datos del 28 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -113, y en las últimas 24 horas de -7, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.78%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.45% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 417 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 024 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 0.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como llm, агентов, api, октября, разработчиков.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
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...

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 29 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.

41 811
Suscriptores
-724 horas
-637 días
-11330 días
Archivo de publicaciones
Deep Learning by Ian Goodfellow @datascienceiot

A Concise Introduction to Programming in Python, Second Edition @pythonl

Learn Keras for Deep Neural Networks: A Fast-Track Approach to Modern Deep Learning with Python @datascienceiot

Big Data Analytics Made Easy @datascienceiot

Practical Data Science Cookbook @datascienceiot

Data Science with Python and Dask @datascienceiot

📔Practices of the Python Pro @pythonl

Python: Deeper Insights into Machine Learning @datascienceiot

Python for Programmers: with Big Data and Artificial Intelligence Case Studies @datascienceiot

Practical Web Scraping for Data Science: Best Practices and Examples with Python @pythonl

Bayesian Reasoning and Machine Learning @datascienceiot

Natural Language Annotation for Machine Learning @datascienceiot

Machine Learning and Security — C. Chio, D. Freeman (en) 2018 @datascienceiot

Neural Arithmetic Units Code for Neural Arithmetic Units (ICLR) and Measuring Arithmetic Extrapolation Performance (SEDL|Neur
Neural Arithmetic Units Code for Neural Arithmetic Units (ICLR) and Measuring Arithmetic Extrapolation Performance (SEDL|NeurIPS): https://github.com/AndreasMadsen/stable-nalu Paper : https://openreview.net/forum?id=H1gNOeHKPS @ai_machinelearning_big_data

Deep Learning with Azure — M. Salvaris, D. Dean, W. Tok (en) 2018 @datascienceiot

Big Data Concepts, Theories, and Applications @datascienceiot

Guide to Big Data Applications @datascienceiot

Building Intelligent Systems @datascienceiot

Introduction to Deep Learning Business Applications for Developers @datascienceiot

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