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 203Tecnologías y Aplicaciones3 211

📈 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
Data Science
Data Science
41 816
Probability and Statistics for Engineers and Scientists 📓 book @datascienceiot
Probability and Statistics for Engineers and Scientists 📓 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
С++ - в телеграм ! Хотите бесплатно и эффективно выучить C++ или прокачать свои навыки программирования? В канале ребята 24/7
С++ - в телеграм ! Хотите бесплатно и эффективно выучить C++ или прокачать свои навыки программирования? В канале ребята 24/7 пишут код, тестируют разные библиотеки, копаются в их настройках и применяют в работе. А потом делятся с подписчиками. Учиться бесплатно: @cpluspluc

Data Science
Data Science
41 816
Data Mining: The Textbook 📓 book @datascienceiot
Data Mining: The Textbook 📓 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Да я такой же бы разместил) Сегодня хочу порекомендовать вам канал Datalytics, посвященный анализу данных с помощью Python. Автор канала Алексей Макаров регулярно выкладывает полезные материалы по практическом применению Python для анализа данных и автоматизации рутины. В канале можно найти ссылки на статьи про подготовку и предобработку данных с помощью pandas, про визуализацию данных, использование пакетов для статистики, парсинга веб-сайтов, автоматизации собственных задач и многое другое. У канала также есть чат, в котором можно найти советчиков и единомышленников в сфере анализа данных.

Data Science
Data Science
41 816
Dive into Deep Learning 📓 book @datascienceiot
Dive into Deep Learning 📓 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
🆕 Yandex Cloud добавила новый режим работы в Yandex DataSphere — Dedicated Yandex DataSphere — это сервис для полного цикла машинного обучения, в котором есть все необходимые инструменты для разработки и интеграции с другими облачными сервисами. Что открывает выделенный режим Dedicated: — возможность зарезервировать виртуальную машину в облаке под свой проект и работать с ней сколько нужно; — ускорение работы моделей машинного обучения для задач по анализу данных. Что ещё изменилось в Yandex DataSphere: — режим Serverless остаётся, вы также можете его выбрать и оплачивать вычислительные мощности только во время реального обучения; — появилась новая версия Jupyter Notebook, это популярный редактор кода для ML-разработки. Обновили интерфейс и добавили предустановленные расширения. Все подробности можете узнать по ссылке, а обсудить в сообществе разработчиков и аналитиков Yandex DataSphere➡️

Data Science
Data Science
41 816
🖥 Introduction to Machine Learning with Python 📓 book @datascienceiot
🖥 Introduction to Machine Learning with Python 📓 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Probability and Statistics Fourth Edition 📓 book @datascienceiot
Probability and Statistics Fourth Edition 📓 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
❗️Как пройти техническое собеседование на ML-специалиста? ⚠️ Узнайте на примере mock-интервью с преподавателями курса «MLOps»
❗️Как пройти техническое собеседование на ML-специалиста? ⚠️ Узнайте на примере mock-интервью с преподавателями курса «MLOps» в OTUS! На открытом уроке вы сможете наблюдать один из этапов собеседования при найме ML-специалистов — ML System Design секцию. 👉 Для удачного прохождения этого этапа не достаточно только знания алгоритмов машинного обучения. Также проверяются навыки проектирования ML систем, которые могут успешно работать в промышленной среде. Больше инструментов MLOps ждет вас на курсе. Обратите внимание: возможные способы оплаты обучения. 👉 Готовьте вопросы и записывайтесь на вебинар! https://otus.pw/utoo/ Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

Data Science
Data Science
41 816
NUMERICAL METHODS IN ENGINEERING WITH PYTHON 3 📓 book @datascienceiot
NUMERICAL METHODS IN ENGINEERING WITH PYTHON 3 📓 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Random Matrix Methods for Machine Learning 📓 book @datascienceiot
Random Matrix Methods for Machine Learning 📓 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Будущим аналитикам данных и специалистам по DS важно дружить с математикой. Если вы чувствуете, что нужно освежить знания и в
Будущим аналитикам данных и специалистам по DS важно дружить с математикой. Если вы чувствуете, что нужно освежить знания и восполнить пробелы — пройдите курс от Яндекс Практикума. Он подойдёт тем, кто учится анализу данных или проходит собеседования. Поможем подготовиться ко всем каверзным вопросам и претендовать на оффер в компании, где ценят знания математики. Курс сделан для людей: не фундаментальный вузовский учебник, но и не научпоп. ◼️ Объясняем сложное простым языком, с примерами и иллюстрациями. ◼️ Вписываем практические задачи в бизнес-кейсы. ◼️ Объясняем, как абстрактные формулы связаны с анализом данных. ◼️ Разбираем типовые задачи из собеседований. Вы не останетесь один на один с тервером, матаном и линалом. Опытные преподаватели математики всегда на связи в чате, чтобы объяснить непонятное. Пройдите первый бесплатный урок и начните учиться.

Data Science
Data Science
41 816
Kafka The Definitive Guide Real-Time Data and Stream Processing at Scale 📓 book @datascienceiot
Kafka The Definitive Guide Real-Time Data and Stream Processing at Scale 📓 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Python for Finance 📓 book @datascienceiot
Python for Finance 📓 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Modern Statistics A Computer-Based Approach with Python 📓 book @datascienceiot
Modern Statistics A Computer-Based Approach with Python 📓 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Production Kubernetes 📚 book @datascienceiot
Production Kubernetes 📚 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Production Kubernetes 📚 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Хотите усовершенствовать навыки работы с аналитическими СУБД? 🚀 11 мая 20:00 пройдет открытый урок «Визуализация данных на о
Хотите усовершенствовать навыки работы с аналитическими СУБД? 🚀 11 мая 20:00 пройдет открытый урок «Визуализация данных на основе Clickhouse и Apache Superset». Вебинар приурочен к старту онлайн-курса «Data Warehouse Analyst» в OTUS. Для участия пройдите вступительный тест 👉 https://otus.pw/CPE1/ Вы узнаете: ✅ Как подготовить БД Clickhouse для загрузки данных и их эффективного использования ✅ Основные принципы работы популярного BI-инструмента Apache Superset ✅ Как связать все воедино, начиная от хранилища и метода загрузки данных, заканчивая графиками В результате урока вы получите понимание об одном из способов построения хранилища, направленного на визуализацию информации, познакомитесь с современными инструментами формирования отчетности, примените полученные знания на практике. 👨‍🎓 Занятие проведет Алексей Железной, Data Engineer в Wildberries и преподаватель OTUS. Продолжить обучение вы сможете на курсе, его можно оплатить разными способами. Для участия пройдите вступительный тест 👉 https://otus.pw/CPE1/

Data Science
Data Science
41 816
ANALYTICS, DATA SCIENCE, & ARTIFICIAL INTELLIGENCE SYSTEMS FOR DECISION SUPPORT 📚 book @datascienceiot
ANALYTICS, DATA SCIENCE, & ARTIFICIAL INTELLIGENCE SYSTEMS FOR DECISION SUPPORT 📚 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
​​Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learn
​​Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learning, Data Science, Алгоритмы. Так же часто публикуются крутые 🔥 вакансии. 👉 Вам сюда: @devsp А любителям читать статьи в оригинале вот сюда: 👉 @ds_international Добро пожаловать!