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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

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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 41 818 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
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Algorithms @datascienceiot

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Machine Learning with Spark™ and Python, Second Edition - 2020 @datascienceiot

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Image operators image processing in Python Kinser, Jason M (2019) @datascienceiot

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Python for Beginners : An Essential Guide to Easy Learning with Basic Exercises : Python programming Crash Course for Data Analysis and for Beginner Hackers Walsh, Conley (2020) @pythonlbooks

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Learn Algorithmic Trading (2019) @datascienceiot

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Machine Learning A Bayesian and Optimization Perspective Github @datascienceiot
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Neural Networks and Deep Learning: A Textbook (2019) Github @datascienceiot
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First Contact with Deep Learning Practical Introduction with Keras @datascienceiot

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Data Science in Production (2020) Github @datascienceiot
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Mastering Object-Oriented Python (2019) @pythonl

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Обратите внимание: @kaicode (5 сентября). Это первый в своём роде сбор на одной площадке авторов open source проектов, в Москве. Huawei спонсирует и организует. Отошлите им ссылку на свой GitHub проект, его рассмотрят и лучших пригласят на площадку для выступления и защиты. Три проекта получают в руки по $5000 каждый и возможность дальнейшей поддержки от Huawei. Пишите им в Телеграм группу за подробностями и бесплатным билетом на вход.

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