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 276Tecnologías y Aplicaciones3 222

📈 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
Data Science
Data Science
41 814
Python data persistence @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 814
Biopython Tutorial and Cookbook @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 814
Хотите сами разобраться в облачных базах данных вашего бизнеса и научиться работать с ними? На тренинге «Основы работы с данн
Хотите сами разобраться в облачных базах данных вашего бизнеса и научиться работать с ними? На тренинге «Основы работы с данными в Azure» эксперты расскажут об основных концепциях работы и популярные решения при работе с облачными базами данных. А ещё у вас будет возможность подготовиться и пройти сертификационный экзамен DP-900. Не упустите шанс - https://cutt.ly/gbKHWUJ

Data Science
Data Science
41 814
photo content

Data Science
Data Science
41 814
Advanced Machine Learning with Python (en) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 814
Повысьте свою эффективность работы с данными. Начните осваивать продвинутые инструменты дата инженера 17 мая с демо-занятия «
Повысьте свою эффективность работы с данными. Начните осваивать продвинутые инструменты дата инженера 17 мая с демо-занятия «Тестирование Spark приложений». Занятие проведет Вадим Опольский, Scala Big Data разработчик в Luxoft. За 1,5 часа вы разберете проблемы в тестировании Spark приложений: стат. данные, частичную проверку и запуск/остановку тяжелых систем. Изучите библиотеки для решения и напишете тесты. Демо-урок входит в программу онлайн-курса «Экосистема Hadoop, Spark, Hive» от OTUS. Для регистрации на урок пройдите вступительный тест https://otus.pw/oBSy/

Data Science
Data Science
41 814
Python Algorithmic Trading Cookbook Github @datascienceiot
Python Algorithmic Trading Cookbook Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 814
Hands-On GPU Computing with Python Github @datascienceiot
Hands-On GPU Computing with Python Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 814
Machine Learning in the Oil and Gas Industry (2020) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 814
Machine Learning - канал с книгами по машинному обучению, Big Data, компьютерному зрению и искусственному интеллекту. Книги д
Machine Learning - канал с книгами по машинному обучению, Big Data, компьютерному зрению и искусственному интеллекту. Книги для начинающих. Книги только 2017+ года Скачать книги

Data Science
Data Science
41 814
Machine Learning and AI for Healthcare, Second Edition - 2021 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 814
Как добиться, чтобы модели Machine Learning приносили пользу? Научитесь делать код модели удобным и поддерживаемым с помощью
Как добиться, чтобы модели Machine Learning приносили пользу? Научитесь делать код модели удобным и поддерживаемым с помощью пайплайнов. 24-25 мая OTUS приглашает на открытый интенсив «Деплой ML модели: от грязного кода в ноутбуке к рабочему сервису». В первый день вы разберетесь, как сохранять обученные модели на диск и развернуть модель в качестве микросервиса. Всё это позволит перейти от набросков в ноутбуке к приносящему пользу сервису. Во второй день вы превратите чужой код модели в работающий микросервис. После интенсива вы сможете продолжить обучение на онлайн-курсе «Machine Learning. Professional» по спец.цене. Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/ETC2/

Data Science
Data Science
41 814
ML.NET Revealed: Simple Tools for Applying Machine Learning to Your Application - 2021 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 814
Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка @machinelearning_ru

Data Science
Data Science
41 814
Machine Learning and Deep Learning in Real-Time Applications Github @datascienceiot
Machine Learning and Deep Learning in Real-Time Applications Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 814
Learning Dapr: Building Distributed Cloud Native Applications (2020) Book @datascienceiot
Learning Dapr: Building Distributed Cloud Native Applications (2020) Book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 814
Готовы прокачивать свои навыки Machine Learning? Тогда ждем вас 17 мая на демо-занятии «Кластеризация временных рядов» в OTUS
Готовы прокачивать свои навыки Machine Learning? Тогда ждем вас 17 мая на демо-занятии «Кластеризация временных рядов» в OTUS. Вместе с Дмитрием Сергеевым, Senior Data Scientist и автором онлайн-курса «Machine learning. Advanced», вы разберете интереснейшую задачу, связанную с временными рядами. Можно ли найти похожие друг на друга по динамике финансовые активы на бирже, как сгруппировать пользователей по их поведению, кто подставил кролика Роджера? Ответы на некоторые из этих вопросов получим на занятии. Для участия пройдите вступительный тест https://otus.pw/httx/

Data Science
Data Science
41 814
🔥 Python Machine Learning @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 814
Сбер приглашает на свою первую масштабную технологическую конференцию - SmartDev. Сбер представит свои новые возможности для
Сбер приглашает на свою первую масштабную технологическую конференцию - SmartDev. Сбер представит свои новые возможности для разработчиков, презентует новые условия и возможности сервиса SberCloud.Advanced. ⏱ 20 мая 👨‍💻 Онлайн и бесплатно 🎯 Регистрация Шесть параллельных стримов от шести технологических стеков Сбера. 50+ спикеров, которые поделятся опытом и представят новые решения для разработчиков, аналитиков и специалистов по Data Science. Один из стримов будет посвящен облачной платформе от Сбера - SberCloud. Команда представит новые возможности SberCloud.Advanced — самой широкой линейки платформенных сервисов в России. Теперь все они доступны для физических лиц, через быстрый и удобный self-service. Вы узнаете, как создавать различные компоненты приложения с помощью всех необходимых платформ облака. Поговорим про работу Apache Spark c Big Data в кластере SberCloud и про создание инфраструктуры с помощью Terraform по принципу Infrastructure-as-Code. Зарегистрируйтесь, чтобы принять участие.

Data Science
Data Science
41 814
Super ML Cheatsheet Github @datascienceiot
Super ML Cheatsheet Github @datascienceiot