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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 41 818 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 41 818 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.

41 818
Suscriptores
+424 horas
-627 días
-10230 días
Archivo de publicaciones
Intro to Python for Computer Science and Data Science (2019) @datascienceiot

Efficient Processing of Deep Neural Networks @datascienceiot

Programming Algorithms. A comprehensive guide to writing efficient programs with examples in Lisp @datascienceiot

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Data Visualisation: A Handbook for Data Driven Design @datascienceiot

Deep Learning Architectures - 2020 @datascienceiot

Histogram-based Outlier Score (HBOS): A fastUnsupervised Anomaly Detection @datascienceiot

Data Visualization with Python and JavaScript Github @datascienceiot
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Machine Learning For Absolute Beginners Github @datascienceiot
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Convolutional Neural Networks in Python Github @datascienceiot
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Practical Artificial Intelligence - 2018 Github @datascienceiot
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Kubernetes Operators (2020) Github @datascienceiot
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Эволюционные нейросети на языке Python - 2020 Github @datascienceiot
Эволюционные нейросети на языке Python - 2020 Github @datascienceiot

Probabilistic Data Structures and Algorithms for Big Data Applications (2019) Github @datascienceiot
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Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras (2019) @datascienceiot

The Practitioner's Guide to Graph Data (2020) @datascienceiot

Semantic Bottleneck Layers: Quantifying and Improving Inspectability of Deep Representations @datascienceiot

Foundations of Libvirt Development: How to Set Up and Maintain a Virtual Machine Environment with Python @datascienceiot

Data Structures and Algorithms in C++ (2011) @datascienceiot