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 41 831 suscriptores, ocupando la posición 3 227 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 15 271 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 41 831 suscriptores.

Según los últimos datos del 23 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -89, y en las últimas 24 horas de -21, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.49%. 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 3 971 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 24 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.

41 831
Suscriptores
-2124 horas
-767 días
-8930 días
Archivo de publicaciones
⚡️ ИНТЕНСИВ ML — для продвинутых Присоединяйтесь 11 и 13 июля в 18:00 к открытому интенсиву OTUS, вас ждет глубокое погружение в область рекомендательных систем. 👩🏻‍🎓 Интенсив проведет специалист по анализу данных в команде AGI NLP в Сбере Мария Тихонова. 📌 НА ИНТЕНСИВЕ ИЗУЧИМ: - Популярные подходы для формирования рекомендаций и реализуете один из них своими руками. - Продвинутые методы на основе матричных разложений - Готовые инструменты и библиотеки для построения рекомендательных систем. После интенсива вы сможете продолжить осваивать продвинутые ML-приемы на онлайн-курсе «Machine Learning. Advanced» от OTUS и его партнера — Сбера. День 1 - 11 июля в 18:00 https://otus.pw/6mCE/ День 2 - 13 июля в 18:00 https://otus.pw/Q2QS/

Mastering Apache Pulsar (2022) 📖 book @datascienceiot
Mastering Apache Pulsar (2022) 📖 book @datascienceiot

Общий знаменатель — нескучно и не очень сложно (как правило) о математике и немножко физике: 📕 Александр Пушной о шоу-бизнесе и точных науках 📗 Кто учил евреев, которых не брали на мехмат МГУ 📘 За что народ не любит определители матриц Приходите на @obznam в субботу и другие дни недели

Python for Finance Cookbook 📖 book @datascienceiot
Python for Finance Cookbook 📖 book @datascienceiot

Trustworthy Machine Learning (2022) 📖 book @datascienceiot
Trustworthy Machine Learning (2022) 📖 book @datascienceiot

Узнайте, чем занимаются инженеры данных в fintech-компаниях и как начать карьеру в этой сфере. → Бесплатный вебинар 6 июля в
Узнайте, чем занимаются инженеры данных в fintech-компаниях и как начать карьеру в этой сфере. → Бесплатный вебинар 6 июля в 19:00 О профессии расскажут эксперты: ◾️ Анатолий Бардуков, ML Engineer в Яндекс Дзене; ◾️ Антон Поляков, руководитель группы в компании ГлоуБайт Аналитические Решения; ◾️ Сергей Виноградов, руководитель службы машинного обучения и анализа данных Финансовых сервисов Яндекса Вы узнаете: — как дата-инженеры помогают бизнесу расти; — задачи и зоны ответственности инженера данных; — стандарты, регуляторы и безопасность работы в финтехе; — какие навыки и технологии нужны, чтобы начать карьеру; — сколько готовы платить начинающим дата-инженерам и сколько опытным; — чем будут заниматься дата-инженеры через 5—15 лет в банках. А ещё — разберётесь, какие особенности обработки и хранения данных есть в финансовых компаниях. Спикеры поделятся реальными кейсами со своих проектов. → Зарегистрироваться на вебинар

​​Data Science[ru] - русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как: 👉 Материалы на тему Machine Learning, Data Science, Алгоритмы 👉 Задачи по алгоритмам 👉 Вакансии 🔥 Так же время от времени бывают скидки на различные конференции для подписчиков Добро пожаловать! @devsp

COMPUTER VISION A MODERN APPROACH 📖 book @datascienceiot
COMPUTER VISION A MODERN APPROACH 📖 book @datascienceiot

GitHub теперь в Telegram! Подписывайтесь: @github
GitHub теперь в Telegram! Подписывайтесь: @github

Practices of the Python Pro 📖 book @datascienceiot
Practices of the Python Pro 📖 book @datascienceiot

Natural Language Processing with Python 📖 book @datascienceiot
Natural Language Processing with Python 📖 book @datascienceiot

Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading 📖 book @datascienceiot
Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading 📖 book @datascienceiot

Хочешь знать, как устроена DALL-E 2? На что способен GPT-3? Какие нейросети используются для поиска новых лекарств? Тогда теб
Хочешь знать, как устроена DALL-E 2? На что способен GPT-3? Какие нейросети используются для поиска новых лекарств? Тогда тебе на канал DLStories! На канале вы найдете: - разборы новых архитектур; - новости из мира AI и Deep Learning; - ссылки на обучающие курсы, подкасты и статьи; Также у автора канала есть свой подкаст Deep Learning Stories об исследованиях в сфере AI. Следите за выходом новых эпизодов на канале! 🎧⬇️ @dl_stories

Pen & Paper Exercises in Machine Learning book @datascienceiot
Pen & Paper Exercises in Machine Learning book @datascienceiot

Pen & Paper Exercises in Machine Learning book @datascienceiot

Adaptive Machine Learning Algorithms with Python Solve Data Analytics and Machine Learning Problems on Edge Devices books @da
Adaptive Machine Learning Algorithms with Python Solve Data Analytics and Machine Learning Problems on Edge Devices books @datascienceiot

Thinking in Pandas Автор: Hannah Stepanek Год издания: 2020 Рецензия на книгу: Плюсы: 1. качественные примеры; 2. Актуальност
Thinking in Pandas Автор: Hannah Stepanek Год издания: 2020 Рецензия на книгу: Плюсы: 1. качественные примеры; 2. Актуальность материала. Минусы: 1. Плохое форматирование. #python #pandas Скачать книгу

Сегодня хочу порекомендовать вам канал Datalytics, посвященный анализу данных с помощью Python. Автор канала Алексей Макаров регулярно выкладывает полезные материалы по практическом применению Python для анализа данных и автоматизации рутины. В канале можно найти ссылки на статьи про подготовку и предобработку данных с помощью pandas, про визуализацию данных, использование пакетов для статистики, парсинга веб-сайтов, автоматизации собственных задач и многое другое. У канала также есть чат, в котором можно найти советчиков и единомышленников в сфере анализа данных.

Mathematical Foundations of Machine Learning book @datascienceiot

DEEP LEARNING INTERVIEWS REAL-WORLD DEEP LEARNING INTERVIEW PROBLEMS & SOLUTIONS book @datascienceiot
DEEP LEARNING INTERVIEWS REAL-WORLD DEEP LEARNING INTERVIEW PROBLEMS & SOLUTIONS book @datascienceiot