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 290Tecnologías y Aplicaciones3 231

📈 Análisis del canal de Telegram Data Science

El canal Data Science (@datascienceiot) es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 41 865 suscriptores, ocupando la posición 3 231 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 15 290 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 41 865 suscriptores.

Según los últimos datos del 21 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -33, y en las últimas 24 horas de -6, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.09%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.50% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 806 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 046 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 22 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.

41 865
Suscriptores
-624 horas
-537 días
-3330 días
Archivo de publicaciones
Data Science
Data Science
41 862
Machine learning cheat sheet @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 862
Speech and Language Processing An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognit
Speech and Language Processing An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition 📔Book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 862
Adaptive Computation and Machine Learning 📕Book @datascienceiot
Adaptive Computation and Machine Learning 📕Book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 862
Principles of Data Analysis 📕Book @datascienceiot
Principles of Data Analysis 📕Book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 862
Practical Weak Supervision 📕Book @datascienceiot
Practical Weak Supervision 📕Book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 862
Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learnin
Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learning, Data Science, Алгоритмы, Python. Так же часто публикуются крутые 🔥 вакансии. 👉 Вам сюда: @devsp А любителям читать статьи в оригинале вот сюда: 👉 @ds_international Добро пожаловать!

Data Science
Data Science
41 862

Data Science
Data Science
41 862
MySQL Performance Schema 📓 book @datascienceiot
MySQL Performance Schema 📓 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 862

Data Science
Data Science
41 862
Fundamentals of Data Engineering 📓 book @datascienceiot
Fundamentals of Data Engineering 📓 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 862

Data Science
Data Science
41 862
Spark: The Definitive Guide Big Data Processing Made Simple 📓 book @datascienceiot
Spark: The Definitive Guide Big Data Processing Made Simple 📓 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 862
Learning Spark Lightning-Fast Data Analytics 📓 book @datascienceiot
Learning Spark Lightning-Fast Data Analytics 📓 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 862
🎄X-MAS HACK 2022 – время исполнения желаний🎄 👨🏻‍💻Если ты кодишь – ждём тебя в секции «Хакатон» с кейсами от IT-компаний
🎄X-MAS HACK 2022 – время исполнения желаний🎄 👨🏻‍💻Если ты кодишь – ждём тебя в секции «Хакатон» с кейсами от IT-компаний 💡Если ты настоящий генератор идей – ждём в секции «Идеатон», где ты сможешь предложить самые смелые идеи для бизнеса! Даты хакатона: 15–18 декабря 2022 года Дедлайн регистрации: 12 декабря 23:59 Регистрация и подробности: Хакатон - https://clck.ru/32jXrY Идеатон - https://clck.ru/32jXqm Создавай команду или подавай личную заявку, а мы найдем для тебя крутую команду! Регистрируйся, решай новогодний кейс, заводи знакомства, перенимай опыт от топовых экспертов, стань частью X-MAS HACK! И кто знает.. возможно, именно ты заберешь главные призы! 💰Призовой фонд – 1.700.000 рублей! 🎁 Новогодний мерч, подарки от партнеров и сертификаты 🎅🏻 Менторская поддержка от топовых экспертов 🪄 Мастер-классы, лайфхаки и много полезных знакомств Больше хакатонов и призов - https://clck.ru/32jXrh #хакатон #идеатон

Data Science
Data Science
41 862
Hadoop The Definitive Guide 📓 book @datascienceiot
Hadoop The Definitive Guide 📓 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 862
Data Quality Fundamentals 📓 book @datascienceiot
Data Quality Fundamentals 📓 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 862
... 🗓 Расскажем 1 декабря в 18:00 мск на открытом уроке «Как применять подход векторного представления слов в NLP». 💻 На за
... 🗓 Расскажем 1 декабря в 18:00 мск на открытом уроке «Как применять подход векторного представления слов в NLP». 💻 На занятии вы познакомитесь с преподавателем Марией Тихоновой, специалистом по анализу данных в команде AGI NLP в SberDevices. 💣 По итогам занятия вы: ️✔️ Узнаете технику векторных представлений слов (word embedding) ✔️ Изучите несколько классических методов векторных представлений слов. ✔️ Научитесь применять методы word embedding для решения прикладных NLP-задач 📊 Занятие проходит в рамках курса «Natural Language Processing (NLP)». Курс предназначен для DS/ML-специалистов, которые хотят углубить знания в области NLP. ✅ Регистрируйся бесплатно - https://otus.pw/Lb9U/ Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru Пост для @pythonl на 24.11 - сори, что не заранее - разместите пжлст прям сейчас 🔥 Как применять подход ...

Data Science
Data Science
41 862
Data Science For Dummies 📓 book @datascienceiot
Data Science For Dummies 📓 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 862
Старший продуктовый менеджер AI Cloud Алёна Дробышевская рассказала о платформе машинного обучения в контуре заказчика на международной конференции по ИИ AI Journey. По ее словам, сейчас важно думать о таких платформах, так как наступила эпоха персонализации моделей. Количество проектов растёт, число датасайенс-команд — тоже. Кроме того, идёт сокращение времени от эксперимента до внедрения — переход осуществляется за несколько дней, а иногда важны даже часы. Вот почему при переходе к промышленному использованию моделей так важна их персонализация. Сегодня на рынке MLOPS более 300 разносных решений, в основном — оупенсорсные. Это их преимущество, но и недостаток, так как неясно, как долго они будут на рынке. Кроме того, в России проблема ещё и в уходе крупных игроков и облачных провайдеров. Сами же модели нуждаются в поддержке и развитии. Вот почему Cloud сделали решение ML Space. Это платформа для ML-разработки полного цикла. Важно то, что она работает в облаке. Кроме того, это на 100% российская разработка. Уже сейчас на ML Space более 2,5 тыс. пользователей и более 25 тыс. обученных и запущенных моделей. Платформа позволяет сократить общее время ML-разработки, а также вывода решений заказчиков на рынок. Такая платформа будет полезна банкам, компаниям из сферы финансов, промышленности, государственному сектору. ML Private предоставляет дополнительные опции. Например, интеграцию со всеми бизнес-системами, встройку в существующий ландшафт компании во всех смыслах и так далее. @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 862
Data Mining and Data Warehousing 📓 book @datascienceiot
Data Mining and Data Warehousing 📓 book @datascienceiot