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
Можно ли за два месяца разобраться в Data Science? Нет. Но познакомиться с этой областью и понять, как систематизировать боль
Можно ли за два месяца разобраться в Data Science? Нет. Но познакомиться с этой областью и понять, как систематизировать большие данные с помощью Machine Learning — вполне реально. Ребята из ProductStar собрали мини-курс, который всего за 60 дней поможет вам: — Выучить синтаксис Python, — Узнать ключевые инструменты Machine Learning и научиться их применять, — Изучить типы и задачи рекомендательных систем, — Попрактиковаться в работе с Hadoop и разобрать подход MapReduce. Спикеры курса: — Николай Пекальн, Директор по аналитике, Vezet group, — Ришат Исхатов, Head of BA, СберМаркет. Обучение состоит из 11 лекций и 11 домашек с проверкой от практиков рынка. По ходу курса ребята помогают лучшим студентам с трудоустройством и подготовкой к собеседованиям. Для первых 20 студентов действует скидка в 20% — курс можно приобрести всего за 24500 рублей Подробная программа курса и регистрация по ссылке 👉 https://bit.ly/2GRo9I4

Data Science
Data Science
41 813
Data Scientist Thoughts Collection Github @datascienceiot
Data Scientist Thoughts Collection Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Top 50 Machine Learning Interview Q&A Github @datascienceiot
Top 50 Machine Learning Interview Q&A Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Natural Language Processing and Computational Linguistics Github @datascienceiot
Natural Language Processing and Computational Linguistics Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Python for Bioinformatics Github @datascienceiot
Python for Bioinformatics Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Datamining Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Advances in Machine Learning and Data Analysis Github @datascienceiot
Advances in Machine Learning and Data Analysis Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Хотите узнать какие подводные камни в работе с современной BigData? 12 октября пройдет демо-урок «Современные большие данные,
Хотите узнать какие подводные камни в работе с современной BigData? 12 октября пройдет демо-урок «Современные большие данные, анализ и оптимизация производительности распределенных приложений» Кирилл Султанов, расскажет, про подводные камни в работе с современной BigData: кастомизация, распределенное профилирование, контрибьют в open source. Все, что нужно - чтобы выйти в продакшн! Демо-урок является частью онлайн-курса «Промышленный ML на больших данных». Используйте эту возможность, чтобы получить ценные знания, оценить качество знаний и формат обучения. Для регистрации пройдите вступительный тест https://otus.pw/OxCF/

Data Science
Data Science
41 813
Elementary Math for Computer Science with Python - 2020 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Глубокое_обучение_и_игра_в_го.pdf8.59 MB

Data Science
Data Science
41 813
Python Artificial Intelligence Projects for Beginners @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813

Data Science
Data Science
41 813
Applying Math with Python (2020) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Графовые алгоритмы.pdf19.55 MB

Data Science
Data Science
41 813
Какие технологии необходимы Data-специалисту, чтоб работать с распределенными системами и большими данными? 1 октября в 20:00
Какие технологии необходимы Data-специалисту, чтоб работать с распределенными системами и большими данными? 1 октября в 20:00 Андрей Кузнецов познакомит вас с программой онлайн-курса «Промышленный ML на больших данных» и поделится карьерными инсайтами. Вы узнаете, чем отличается курс, как организована практика и как можно сэкономить на оплате. Курс рассчитан на Data Scientist или Data Engineer с опытом, которые стремятся дальше развиваться в этой сфере. Вступительный тест поможет вам оценить сложность и подготовиться к встрече с экспертом. Регистрируйтесь на вебинар, чтобы получить доступ к трансляции https://otus.pw/2UxX/

Data Science
Data Science
41 813
👁 S E E I N G T H E O R Y @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Internet of Things with Python: Interact with the world and rapidly prototype IoT applications using Python Github @datascien
Internet of Things with Python: Interact with the world and rapidly prototype IoT applications using Python Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Дата-сайентисты, готовы побороться за 1 млн рублей на хакатоне? Нужно предложить инструмент для оценки качества работы алгоритмов разметки медицинских изображений. Разработанный инструмент должен автоматически определять набор метрик, а результаты его работы должны наиболее точно совпадать с мнением экспертов (результатами экспертной оценки). Подайте заявку до 25 октября на участие по ссылке: https://clck.ru/R875k

Data Science
Data Science
41 813
Think Python: How to Think Like a Computer Scientist Allen B. Downey (2015) The goal of this book is to teach you to think like a computer scientist. This way of thinking combines some of the best features of mathematics, engineering, and natural science. Like mathematicians, computer scientists use formal languages to denote ideas (specifically computations). Like engineers, they design things, assembling components into systems and evaluating tradeoffs among alternatives. Like scientists, they observe the behavior of complex systems, form hypotheses, and test predictions. @programming_books_it

Data Science
Data Science
41 813
Hands-On Machine Learning with scikit-learn and Scientific Python Toolkits (2020) Github @datascienceiot
Hands-On Machine Learning with scikit-learn and Scientific Python Toolkits (2020) Github @datascienceiot