es
Feedback
Data Science

Data Science

Ir al canal en 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

Mostrar más

📈 Análisis del canal de Telegram Data Science

El canal Data Science (@datascienceiot) es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 41 817 suscriptores, ocupando la posición 3 211 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 15 203 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 41 817 suscriptores.

Según los últimos datos del 27 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -102, y en las últimas 24 horas de 4, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.68%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.42% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 374 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 011 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 28 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.

41 817
Suscriptores
+424 horas
-627 días
-10230 días
Archivo de publicaciones
Programming in Scala Fourth Edition: Updated for Scala 2.13 Github @datascienceiot
Programming in Scala Fourth Edition: Updated for Scala 2.13 Github @datascienceiot

The Book of R: A First Course in Programming and Statistics Github @datascienceiot
The Book of R: A First Course in Programming and Statistics Github @datascienceiot

Machine Learning. Step-by-Step Guide To Implement. Machine Learning Algorithms with Python Github @datascienceiot
Machine Learning. Step-by-Step Guide To Implement. Machine Learning Algorithms with Python Github @datascienceiot

Mathematics for Machine Learning (2020) @datascienceiot

Django for Professionals: Production websites with Python & Django (2019) @datascienceiot

Python Artificial Intelligence Projects for Beginners @pythonlbooks

Practical Quantum Computing for Developers: Programming Quantum Rigs in the Cloud using Python, Quantum Assembly Language and IBM QExperience @datascienceiot

Hands-On Deep Learning for Images with TensorFlow @datascienceiot

Python ® Machine Learning - 2019 @pythonlbooks

Marketing Analytics. Optimize Your Business with Data Science in R, Python, and SQL @pythonlbooks

The Hundred-Page Machine Learning Book (2019) @datascienceiot

Reinforcement Learning : With Open AI, TensorFlow and Keras Using Python @datascienceiot

Graph Algorithms: Practical Examples in Apache Spark and Neo4j @datascienceiot

Foundations for Analytics with Python

Building Machine Learning Powered Applications (2020) Github @datascienceiot
Building Machine Learning Powered Applications (2020) Github @datascienceiot

Python Data Visualization Cookbook @pythonlbooks

Practical Deep Learning for Cloud, Mobile, and Edge (2019) Github @datascienceiot
Practical Deep Learning for Cloud, Mobile, and Edge (2019) Github @datascienceiot

Artificial Vision and Language Processing for Robotics Github @datascienceiot
Artificial Vision and Language Processing for Robotics Github @datascienceiot

Programming Quantum Computers: Essential Algorithms and Code Samples Github @datascienceiot
Programming Quantum Computers: Essential Algorithms and Code Samples Github @datascienceiot

Bayesian Statistics The Fun Way (2019) Github @datascienceiot
Bayesian Statistics The Fun Way (2019) Github @datascienceiot