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 41 814 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
The Statistics and Calculus with Python Workshop (2020) Github @datascienceiot
The Statistics and Calculus with Python Workshop (2020) Github @datascienceiot

Spatial Analysis with R: Statistics, Visualization, and Computational Methods (2020) Download @datascienceiot
Spatial Analysis with R: Statistics, Visualization, and Computational Methods (2020) Download @datascienceiot

AI for Data Science Github @datascienceiot
AI for Data Science Github @datascienceiot

Python Data Science Github @datascienceiot
Python Data Science Github @datascienceiot

Как правильно использовать инструменты Data Engineering? Узнайте бесплатно, посмотрев демо-занятие «Spark Data API» и День от
Как правильно использовать инструменты Data Engineering? Узнайте бесплатно, посмотрев демо-занятие «Spark Data API» и День открытых дверей курса «Экосистема Hadoop, Spark, HiveI» по ссылке: https://otus.pw/krlch/ Для доступа ко всем бесплатным мероприятиям курса пройдите вступительный тест: https://otus.pw/XxLT/ Успейте занять последние места на курсе «Экосистема Hadoop, Spark, Hive». Старт занятий 25 февраля. После обучения вы сможете писать распределенные приложения, работать с потоками данных, обрабатывать большие объемы данных и оптимизировать приложения.

Machine Learning with Microsoft Technologies Github @datascienceiot
Machine Learning with Microsoft Technologies Github @datascienceiot

Become a Python Data Analyst @ai_machinelearning_big_data

Become a Python Data Analyst

Mining Massive Datasets Github @datascienceiot
Mining Massive Datasets Github @datascienceiot

Quantum Computing and Blockchain in Business (2020) @datascienceiot

Advanced Natural Language Processing with TensorFlow @datascienceiot

В будущем главным инструментом бизнеса будут Python и Data Science, а не Excel. С их помощью можно строить модели прогнозиров
В будущем главным инструментом бизнеса будут Python и Data Science, а не Excel. С их помощью можно строить модели прогнозирования, выявлять скрытые зависимости в данных и анализировать большие объемы информации. Подробнее о функционале Python и Data Science расскажут на бесплатном вебинаре от GeekBrains. За час вы: Узнаете, какие бизнес-задачи решаются с помощью Python. ▪️Разберетесь, чем Python лучше Excel. ▪️Поймете, зачем бизнесу анализировать данные. ▪️Познакомитесь с интересными кейсами применения Python. ▪️Поучаствуете в игре, чтобы закрепить знания. ▪️Получите призы. Спикер: Илья Братеньков. Занимается управлением рисками в одной из консалтинговых компаний Big4. Владеет Python, Oracle SQL, ETL инструмент Informatica и Tableau. Закончил НИУ ВШЭ по специальности «Прикладная информатика». Записаться

В будущем главным инструментом бизнеса будут Python и Data Science, а не Excel. С их помощью можно строить модели прогнозиров
В будущем главным инструментом бизнеса будут Python и Data Science, а не Excel. С их помощью можно строить модели прогнозирования, выявлять скрытые зависимости в данных и анализировать большие объемы информации. Подробнее о функционале Python и Data Science расскажут на бесплатном вебинаре от GeekBrains. За час вы: Узнаете, какие бизнес-задачи решаются с помощью Python. ▪️Разберетесь, чем Python лучше Excel. ▪️Поймете, зачем бизнесу анализировать данные. ▪️Познакомитесь с интересными кейсами применения Python. ▪️Поучаствуете в игре, чтобы закрепить знания. ▪️Получите призы. Спикер: Илья Братеньков. Занимается управлением рисками в одной из консалтинговых компаний Big4. Владеет Python, Oracle SQL, ETL инструмент Informatica и Tableau. Закончил НИУ ВШЭ по специальности «Прикладная информатика». Вебинар подойдет людям без опыта в IT. Записаться

Python Machine Learning Cookbook, Second Edition Github @datascienceiot
Python Machine Learning Cookbook, Second Edition Github @datascienceiot

Сталкиваетесь в работе с базами данных? 6 месяцев практики и опыт 20-ти крутых экспертов помогут вам профессионально работать
Сталкиваетесь в работе с базами данных? 6 месяцев практики и опыт 20-ти крутых экспертов помогут вам профессионально работать с популярными инструментами PostgreSQL, MySQL, Redis, Tarantool, MongoDB, Cassandra и др. 📌Курс не для новичков, требуется пройти вступительный тест. Пройди вступительное тестирование по курсу, 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/KpGx/

Mastering Computer Vision with TensorFlow 2.x Github @datascienceiot
Mastering Computer Vision with TensorFlow 2.x Github @datascienceiot

Practical Fairness: Achieving Fair and Secure Data Models (2020) Book @datascienceiot
Practical Fairness: Achieving Fair and Secure Data Models (2020) Book @datascienceiot

Deep Learning Applications with Practical Measured Results in Electronics Industries - 2020 Download @datascienceiot
Deep Learning Applications with Practical Measured Results in Electronics Industries - 2020 Download @datascienceiot

Шпаргалка по Python для науки о данных. @machinelearning_ru

Supervised Machine Learning with Python Github @datascienceiot
Supervised Machine Learning with Python Github @datascienceiot