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
41 818
Machine Learning for Business Github @datascienceiot
Machine Learning for Business Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
#НейронныеСети [English] Title: Machine Learning for Business Author: Doug Hudgeon Description: This book shows you how to ap
#НейронныеСети [English] Title: Machine Learning for Business Author: Doug Hudgeon Description: This book shows you how to apply machine learning in your company to make your business processes faster and more resilient to change. This book is for people beginning their journey in machine learning or for those who are more experienced with machine learning but want to see how it can be applied in practice.

Data Science
Data Science
41 818
Pro Python 3: Features and Tools for Professional Development Github @pythonlbooks
Pro Python 3: Features and Tools for Professional Development Github @pythonlbooks

Data Science
Data Science
41 818
Coding projects in Python @pythonlbooks

Data Science
Data Science
41 818
Deep Learning with Python - 2020 Github @datascienceiot
Deep Learning with Python - 2020 Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
5 ошибок разработчиков data science-решений Ежедневно в мире появляются новые проекты на основе ML/DL/CV/NLP, но разработчики продолжают допускать одни и те же ошибки. Вот самые распространенные из них: 1️⃣Едим слона целиком Цель бывает очень амбициозна — настолько, что она фактически недостижима. Вместо того, чтобы декомпозировать ее на отдельные и реализуемые задачи, стартапы часто пытаются решить всю проблему сразу. На выходе они получают тысячи потраченных человеко-часов и неудовлетворительный результат. Казалось бы, минимально жизнеспособный продукт (MVP) — это очевидная вещь, но в состоянии драйва люди об этом совершенно забывают. 2️⃣Отсутствие контроля версий для пайплайнов Как правило, разработчики МО не сохраняют достаточно информации о модели. Это приводит к тому, что со временем они забывают, какие именно файлы с кодом использовались на том или ином этапе построения модели. Инженерам, которые не участвовали в разработке модели, разобраться в этих файлах почти невозможно. Избавиться от проблемы можно с помощью системы контроля версий, которая способна хранить сотни гигабайт данных, сохранять пайплайны обучения и воспроизводить их. Продолжение читайте в авторской рубрике ведущего разработчика ML.

Data Science
Data Science
41 818
Data-Driven Science and Engineering (2019) Github @datascienceiot
Data-Driven Science and Engineering (2019) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
Mastering Large Datasets with Python (2020) Github @datascienceiot
Mastering Large Datasets with Python (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
Chaos Engineering: System Resiliency in Practice (2020) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
Eldger.pdf1.95 MB

Data Science
Data Science
41 818
Deep Neuro-Fuzzy Systems with Python: With Case Studies and Applications from the Industry @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818

Data Science
Data Science
41 818
Python Data Access - 2019 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
Spark in Action, Second Edition (2020) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
Analytical Skills for AI and Data Science (2020) Github @datascienceiot
Analytical Skills for AI and Data Science (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
Building Machine Learning Pipelines (2020) Github @datascienceiot
Building Machine Learning Pipelines (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play Github @datascienceiot
Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
Write Great Code, Volume 1, 2nd Edition (2020) Github @datascienceiot
Write Great Code, Volume 1, 2nd Edition (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
Statistical Process Monitoring using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches Github @datascienceiot
Statistical Process Monitoring using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
Introduction to Data Science: Data Analysis and Prediction Algorithms with R @datascienceiot