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 236Tecnologías y Aplicaciones3 219

📈 Análisis del canal de Telegram Data Science

El canal Data Science (@datascienceiot) es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 41 813 suscriptores, ocupando la posición 3 219 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 15 236 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 41 813 suscriptores.

Según los últimos datos del 26 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -110, y en las últimas 24 horas de -11, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.86%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.43% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 449 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 016 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 27 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.

41 813
Suscriptores
-1124 horas
-717 días
-11030 días
Archivo de publicaciones
Data Science
Data Science
41 813
TensorFlow in 1 Day: Make your own Neural Network @tensorflowblog

Data Science
Data Science
41 813
Deep Learning from Scratch: Building with Python from First Principles - 2020 @pythonlbooks

Data Science
Data Science
41 813
Edge AI - 2020 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Machine Learning Simplified - 2020 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Machine Learning for Intelligent Decision Science @datascienceiot
Machine Learning for Intelligent Decision Science @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Deep Learning with PyTorch (2020) Github @datascienceiot
Deep Learning with PyTorch (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
🔥Готовы ли вы к обучению на продвинутом онлайн-курсе «DevOps практики и инструменты» от OTUS и инженеров Express42? Пройдите
🔥Готовы ли вы к обучению на продвинутом онлайн-курсе «DevOps практики и инструменты» от OTUS и инженеров Express42? Пройдите тест и узнайте сейчас: https://otus.pw/99lw/ — Чему научат? Инструментам и конкретным приемам для реализации следующих практик: Infrastructure as Code(IaC), CI/CD, непрерывный сбор метрик (мониторинг и логирование) и др. 📌Хотите протестировать учебный процесс заранее? Сделайте это 17 ноября на бесплатном демо-уроке «Приключения с Terraform и Ansible»: https://otus.pw/Zbpj/ — Посмотрим, сколько сил и энергии нужно приложить, чтобы выполнить типовые задачи по созданию виртуальных машин в разных облаках: AWS, GCE и, конечно же, Яндекс.Облако. Поделится своей экспертизой преподаватель-практик Лев Николаев (инженер и тренер в Express 42). Регистрируйтесь сейчас — напомним в день вебинара!

Data Science
Data Science
41 813
Data Engineering with Python (2020) Github @datascienceiot
Data Engineering with Python (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Математика — зеленый свет к крутым должностям в Data Science. Твоя уверенность в результатах аналитики — твое конкурентное пр
Математика — зеленый свет к крутым должностям в Data Science. Твоя уверенность в результатах аналитики — твое конкурентное преимущество на собеседованиях. Math for Data Science от OTUS — 5 месяцев онлайн-практики и прикладных для профессии навыков. Выбери свой уровень подготовки — базовый или продвинутый и пройди вступительный тест, чтобы: • оценить свои навыки • занять место по специальной цене • получить доступ к демо-урокам курсов • попасть в закрытое сообщество профессионалов 👉Пройти тестирование: https://otus.pw/YFbC/

Data Science
Data Science
41 813
Docker for Developers (2020) Github @datascienceiot
Docker for Developers (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Deep Learning for Vision Systems (2020) Github @datascienceiot
Deep Learning for Vision Systems (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Learn PySpark: Build Python-based Machine Learning and Deep Learning Models - 2019 @datascienceiot
Learn PySpark: Build Python-based Machine Learning and Deep Learning Models - 2019 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Что компании ждут от специалистов Machine learning? Узнайте об этом 12 ноября на вебинаре с Дмитрием Сергеевым, Senior Data S
Что компании ждут от специалистов Machine learning? Узнайте об этом 12 ноября на вебинаре с Дмитрием Сергеевым, Senior Data Scientist в Oura. Дмитрий поделится карьерными инсайтами и представит программы онлайн-курсов «Machine Learning». Вы узнаете, чем отличаются курсы, как организована практика и получите возможность сэкономить на обучении. Как подготовиться к встрече? Зарегистрируйтесь на вебинар https://otus.pw/qW9x/

Data Science
Data Science
41 813
Learn Python by Building Data Science Applications - 2019 @datascienceiot
Learn Python by Building Data Science Applications - 2019 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Анализируешь данные, изучаешь data science или разрабатываешь ML-приложения и их прототипы? Недавно @selectelnews выпустил бе
Анализируешь данные, изучаешь data science или разрабатываешь ML-приложения и их прототипы? Недавно @selectelnews выпустил бесплатный Data Science Docker Container с фреймворками и инструментами ML/DL. Без навыков Devops с его помощью можно развернуть рабочую среду и обучать нейросети, экспериментировать с данными и запускать проекты машинного обучения. Из явных плюсов: — Выгодная оплата — платить нужно только за потребляемые ресурсы в облаке или кластере Managed Kubernetes. Если запускаешь контейнер на своем компьютере — платить вообще не нужно. — Понятная документация. @selectelnews снял двухминутную инструкцию со всеми этапами запуска контейнера и описал процесс в базе знаний. Запускай контейнер по ссылке: https://slc.tl/sclpP

Data Science
Data Science
41 813
Computer Architecture. A Quantitative Apporoach @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Practical Data Analysis @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
30 Second Data Science_-_Liberty Vittert @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Хотите освоить продвинутые приемы Машинного обучения? Начните получать новые знания уже 25 ноября с демо-занятия «Кластеризац
Хотите освоить продвинутые приемы Машинного обучения? Начните получать новые знания уже 25 ноября с демо-занятия «Кластеризация временных рядов». Вместе с Дмитрием Сергеевым вы познакомитесь с интереснейшей задачей, которую можно прикрутить к временным рядам. Вы выясните, можно ли найти похожие друг на друга по динамике финансовые активы на бирже и заберёте с собой код, позволяющий сделать это с нуля. Демо-занятие входит в онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Программа рассчитана на специалистов с опытом в Data Science. ДЛя регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/u8gl/

Data Science
Data Science
41 813
Machine learning cheat-sheet @datascienceiot