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
MachinelearningRed:MachinelearningRusia15 276Tecnologías y Aplicaciones3 222

📈 Análisis del canal de Telegram Data Science

El canal Data Science (@datascienceiot) es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 41 814 suscriptores, ocupando la posición 3 222 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 15 276 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 41 814 suscriptores.

Según los últimos datos del 25 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -111, y en las últimas 24 horas de -6, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.17%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.48% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 579 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 037 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 26 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.

41 814
Suscriptores
-624 horas
-707 días
-11130 días
Archivo de publicaciones
Data Science
Data Science
41 813
Building Machine Learning Pipelines. Automating Model Life Cycles with TensorFlow @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Deep Learning with JavaScript: Neural networks in TensorFlow.js @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Python: Beginner's Guide to Artificial Intelligence @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Ты дата-сайентист? Стань участником Moscow Travel Hack и поборись за призовой фонд 1 500 000 рублей. Партнеры и организаторы
Ты дата-сайентист? Стань участником Moscow Travel Hack и поборись за призовой фонд 1 500 000 рублей. Партнеры и организаторы приготовили задачи, цель которых – создать решения на основе AI, машинного обучения и нейросетей. Интересно? Узнай больше на сайте https://clck.ru/TWVH7. Успей подать заявку на участие до 17 марта. Генеральный партнер — «Русатом Инфраструктурные решения». Стратегический партнер — «Сбер». Организатор — Комитет по туризму города Москвы.

Data Science
Data Science
41 813
Data Mining for Business Analytics: Concepts, Techniques and Applications in Python @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Learn Keras for Deep Neural Networks Github @datascienceiot
Learn Keras for Deep Neural Networks Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Mastering pandas for Finance Master pandas an open source Python @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Python Data Analysis for Newbies: Numpy/pandas/matplotlib/scikit-learn/keras Joshua K. Cage (2020) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Как выполнять потоковую обработку больших данных? Сделайте первые шаги в Machine Learning на больших данных! 10 марта примите
Как выполнять потоковую обработку больших данных? Сделайте первые шаги в Machine Learning на больших данных! 10 марта примите участие в демо-занятии от Кирилла Султанова, архитектора в области BigData. Что вы узнаете за 1,5 часа? - Потоковая обработка больших данных. - Подходы, архитектуры, фреймворки, сравнение, обзор и выбор. - Основные игроки и перспективные новички. - Реальные проекты, интересные связки и многое другое! Демо-занятие входит в программу онлайн-курса «Промышленный ML на больших данных». Для регистрации на урок пройдите вступительный тест https://otus.pw/iUww/

Data Science
Data Science
41 813
Deep Learning and Parallel Computing Environment for Bioengineering Systems @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
The Best Tools for Data Science Projects @datascienceiot
The Best Tools for Data Science Projects @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Python Feature Engineering Cookbook @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Друзья, вам не надоело каждый раз стараться укладывать эксперименты в ограничения по времени, а потом начинать все заново? Го в Датасферу — ноутбуки там никуда не пропадают! Бесплатные ресурсы для старта ML-разработки и анализа данных по ссылке: https://ya.cc/t/X5MAi4g4MCU3Z з.ы. Это как клабхаус — только для тех, кто в теме)

Data Science
Data Science
41 813
Machine Learning Systems @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Обучение с подкреплением на PyTorch (2020) @machinelearning_ru

Data Science
Data Science
41 813
Artificial Intelligence, IOT and machine Learning : AI programs using Python A Beginners book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Machine Learning for Time Series Forecasting with Python (2020) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Python Basics: A Self-Teaching Introduction @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Data Science. Наука о данных с нуля. 2-е изд Book @datascienceiot
Data Science. Наука о данных с нуля. 2-е изд Book @datascienceiot