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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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📈 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
Machine Learning Refined (2020) @datascienceiot

Architecting for Scale: How to Maintain High Availability and Manage Risk in the Cloud (2020) @datascienceiot

D3 for the Impatient @datascienceiot

Practical Data Analysis Using Jupyter Notebook (2020) @datascienceiot

The AI Ladder: Accelerate Your Journey to AI (2020) @datascienceiot

A Complete Solution Guide to Principles of Mathematical Analysis @datascienceiot

Internet of Things with Python @pythonlbooks

Machine Learning With Python For Everyone Mark E. Fenner (2020) @datascienceiot

MATLAB: A Practical Introduction to Programming and Problem Solving Github @datascienceiot
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Best machine learning algorithms @datascienceiot
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Big Data and Artificial Intelligence (2020) Github @datascienceiot
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Linear Algebra For Dummies Github @datascienceiot
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40 Algorithms Every Programmer Should Know (2020) Github @datascienceiot
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Генетические алгоритмы на Python - 2020 @pythonlbooks

Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization Github @datascienceiot
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Introducing Python: Modern Computing in Simple Packages, 2nd Edition Github @datascienceiot
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Data Science Projects with Python (2019) @datascienceiot

Applied Data Science with Python and Jupyter @pythonlbooks

Pentesting Azure Applications: The Definitive Guide to Testing and Securing Deployments @datascienceiot

A DomainSpecific Supercomputer for Training Deep Neural Networks @datascienceiot