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 41 813 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
Getting Started with Python Data Analysis @datascienceiot

A Common-Sense Guide to Data Structures and Algorithms Github @datascienceiot
A Common-Sense Guide to Data Structures and Algorithms Github @datascienceiot

Что компании ждут от специалистов Machine learning? Узнайте об этом 02.02 февраля на вебинаре с Дмитрием Сергеевым, Senior Da
Что компании ждут от специалистов Machine learning? Узнайте об этом 02.02 февраля на вебинаре с Дмитрием Сергеевым, Senior Data Scientist в Oura. Дмитрий поделится карьерными инсайтами и представит программы онлайн-курсов «Machine Learning». Вы узнаете, чем отличаются курсы, как организована практика и получите возможность сэкономить на обучении. Зарегистрируйтесь на вебинар: https://otus.pw/u0Cz/

PyTorch Artificial Intelligence Fundamentals Github @datascienceiot
PyTorch Artificial Intelligence Fundamentals Github @datascienceiot

Automated Machine Learning (2020) Github @datascienceiot
Automated Machine Learning (2020) Github @datascienceiot

📚 Graph Representation Learning Github @datascienceiot
📚 Graph Representation Learning Github @datascienceiot

Practical Python Data Visualization: A Fast Track Approach To Learning Data Visualization With Python Download @datascienceio
Practical Python Data Visualization: A Fast Track Approach To Learning Data Visualization With Python Download @datascienceiot

Convolutional Neural Networks in Python Github @datascienceiot
Convolutional Neural Networks in Python Github @datascienceiot

Байесовский анализ на Python — Освальдо Мартин (ru) 2020 Book @datascienceiot
Байесовский анализ на Python — Освальдо Мартин (ru) 2020 Book @datascienceiot

Introduction to Machine Learning Github @datascienceiot
Introduction to Machine Learning Github @datascienceiot

Data Structures And Algorithmic Thinking With Python Github @datascienceiot
Data Structures And Algorithmic Thinking With Python Github @datascienceiot

Данные, инструменты для них и немного математики в канале Data_Science_News от кандидата физико-математических наук и выпускн
Данные, инструменты для них и немного математики в канале Data_Science_News от кандидата физико-математических наук и выпускника программы MIT MicroMasters Андрея Степнова. В одном месте собраны крутые материалы по статистике, актуальные научные работы из мира машинного обучения, инструменты Data Science.

Данные, инструменты для них и немного математики в канале Data_Science_News от кандидата физико-математических наук и выпускн
Данные, инструменты для них и немного математики в канале Data_Science_News от кандидата физико-математических наук и выпускника программы MIT MicroMasters Андрея Степнова. В одном месте собраны крутые материалы по статистике, актуальные научные работы из мира машинного обучения, инструменты Data Science.

Python Data Cleaning Cookbook (2020) Github @datascienceiot
Python Data Cleaning Cookbook (2020) Github @datascienceiot

Mathematical Problems in Data Science Github @datascienceiot
Mathematical Problems in Data Science Github @datascienceiot

Machine Learning and Data Science Blueprints for Finance (2020) Github @datascienceiot
Machine Learning and Data Science Blueprints for Finance (2020) Github @datascienceiot

Deep Learning Interviews (2020) Github @datascienceiot
Deep Learning Interviews (2020) Github @datascienceiot

Hands-On Unsupervised Learning Using Python 2020 Github @datascienceiot
Hands-On Unsupervised Learning Using Python 2020 Github @datascienceiot

Python for Algorithmic Trading (2020) Github @datascienceiot
Python for Algorithmic Trading (2020) Github @datascienceiot

Designing Machine Learning Systems with Python (en) @datascienceiot