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
Искусственный интеллект с примерами на Python - 2019 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Artificial Intelligence with SAS @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Artificial Intelligence in Finance (2020) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Хотите увидеть, как большие данные помогают врачам открывать революционные методы лечения? Узнать, как «простые айтишники» дв
Хотите увидеть, как большие данные помогают врачам открывать революционные методы лечения? Узнать, как «простые айтишники» двигают медицину и фарминдустрию вперед? Нужен ли для этого диплом медвуза? А зарплаты высокие? Приходите на онлайн-интенсив по Data Science в медицине от GeekBrains! Вас ждут два часа живого общения с преподавателем и море практики. Узнаете, как работает наука о данных, что такое биометрия и какие знания нужны для начала карьеры аналитика в медицине. В финале получите видеозапись занятия и сертификат о прохождении обучения. Переходите по ссылке https://geekbrains.ru/link/rQnyX4, записывайтесь на интенсив и врывайтесь в одну из самых топовых профессий современности. И да, спойлер, зарплаты там — высокие. Записаться

Data Science
Data Science
41 813
Python for Data Science and AI @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Deep Learning for the Life Sciences. Applying Deep Learning to Genomics @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Python for Bioinformatics @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Python for Civil and Structural Engineers - 2019 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Did you know that the highest paid remote jobs are in IT & Digital? @remotejobshg telegram channel prepares a selection of th
Did you know that the highest paid remote jobs are in IT & Digital? @remotejobshg telegram channel prepares a selection of the top remote vacancies especially for you. After subscribing, you will get: - Fresh remote jobs. - Chance to take part in cool projects from the USA, Europe, Latin America, Asia etc. - Opportunity to improve your skills and become a real guru. - High salary up to $ 15,000 / month. - Ability to work from anywhere in the world! Subscribe to @remotejobshg channel - this is a chance to change your life!

Data Science
Data Science
41 813
Natural Language Processing with Spark NLP @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Building machine learning systems with python @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
building-machine-learning-systems-with-python

Data Science
Data Science
41 813
Designing Machine Learning Systems with Python @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Learn Algorithmic Trading @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Python for data analysis - 2019 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
SciPy Recipes @pythonlbooks

Data Science
Data Science
41 813
ML cheat sheet @datascienceiot
ML cheat sheet @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Recurrent Neural Networks with Python Quick Start Guide - 2018 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Присоединяйтесь к сообществу @SelectelNews 🦖, чтобы оставаться в курсе актуальных it-событий

Data Science
Data Science
41 813
​7 статей на английском про Data Science, ИИ и инфлюенсеров 🧐 Ежемесячная подборка из Medium от Антона Чунаева 1. Немецкий стартап «AI Expert Roadmap» получил 3.5 тысячи звезд на GitHub. О том, как проект выстрелил благодаря своему интерактивному роадмапу. С его помощью можно узнать, какие знания и умения нужны для освоения той или иной профессии в AI. — https://slc.tl/6rNsw 2. Преимущества Pulsar перед Kafka. О том, есть ли все-таки конкуренты у Kafka. Сейчас, если у провайдера нет Kafka, то «shame on you». А вот выяснилось, что ни Францом единым. Судя по тексту, Pulsar быстрее, да еще и мультитенантный. — https://slc.tl/6MhLZ 3. Несколько AutoML-архитектур, о которых стоит знать. Про варианты построения AutoML-архитектур в Microsoft и Amazon. — https://slc.tl/cq2jB 4. 5 полезных YouTube-каналов для дата-сайентистов по машинному обучению, на которые стоит подписаться. Про странное время, в котором мы живем: кто-то на YouTube машины сжигает, а кто-то умные вещи рассказывает. Контент блогеров из статьи не рассчитан на обычную аудиторию — специфическую лексику и видео по 3 часа осилят только самые отчаянные. — https://slc.tl/X0uoQ 5. AI Explainability 360 сделает решения ИИ прозрачными для пользователей. О том, как IBM показала, кто в мире AI главный. Взяла и выкатила технологию, о которой другие пока только научные статьи пишут. Инструмент объясняет решения, принятые искусственным интеллектом. — https://slc.tl/Snq9X 6. Как выбрать правильное аналитическое направление для работы с CDP? Одной CDP не всегда достаточно для эффективного анализа пользовательских данных. В материале есть несколько интересных рекомендаций по подходам к их аналитике. — https://slc.tl/8vlKy 7. Чтобы построить многомиллионный бизнес, нужно больше отдыхать. Что если нужно работать меньше для достижения лучшего результата? Автор утверждает, что многие предприниматели слишком много работают и это тормозит их рост. — https://slc.tl/9wc5R