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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 41 823 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 41 823 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.

41 823
Suscriptores
-624 horas
-707 días
-11130 días
Archivo de publicaciones
R and Python for oceanographers ⬇️ Book @datascienceiot
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Hands-On Python Natural Language Processing - 2020 📖 Github @datascienceiot
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Genomics in the Cloud: Using Docker, GATK, and WDL in Terra (2021) Github @datascienceiot
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Python for Algorithmic Trading: From Idea to Cloud Deployment Yves Hilpisch (2021) ⬇️ Download @datascienceiot
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Python Data Analysis, Third Edition - 2021 📖 Book @datascienceiot
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Ultimate Step by Step Guide to Machine Learning Using Python - 2020 @datascienceiot

📘 D2L.ai: Interactive Deep Learning Book with Multi-Framework Code, Math, and Discussions Github: https://github.com/d2l-ai/d2l-en Book: https://d2l.ai/ Paper: https://arxiv.org/abs/2106.11342v1 @ai_machinelearning_big_data

Data Mining. Practical Machine Learning Tools and Techniques, Fourth Edition @datascienceiot

Advanced Applied Deep Learning: Convolutional Neural Networks and Object Detection - 2019 @datascienceiot

Math for Programmers, Version 10 - 2020 @datascienceiot

Beginning Machine Learning in the Browser (2021) @datascienceiot

Deep Learning. A Visual Apporoach @datascienceiot

Hands-On Simulation Modeling with Python - 2020 @datascienceiot

Applied Natural Language Processing in the Enterprise @datascienceiot

Advanced Analytics in Power BI with R and Python: Ingesting,Transforming, Visualizing - 2020 @datascienceiot

Probabilistic Deep Learning (2020) @datascienceiot

Representation Learning for Natural Language Processing (2020) @datascienceiot

Python Bootcamp: Exercises and Projects (2021) ⬇️ Download @datascienceiot
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Python Machine Learning. Scikit-Learn and TensorFlow @datascienceiot

Python Continuous Integration and Delivery: A Concise Guide with Examples @datascienceiot