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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 41 811 suscriptores, ocupando la posición 3 226 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 15 215 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 41 811 suscriptores.

Según los últimos datos del 28 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -113, y en las últimas 24 horas de -7, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.78%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.45% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 417 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 024 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 29 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.

41 811
Suscriptores
-724 horas
-637 días
-11330 días
Archivo de publicaciones
Artificial Intelligence for Marketing Github @datascienceiot
Artificial Intelligence for Marketing Github @datascienceiot

Classic Computer Science Problems in Python Github @datascienceiot
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Deep Learning: State of the Art (2020) Book @datascienceiot

Data Analysis with Pandas @datascienceiot

An Introduction to Machine Learning Interpretability Github @datascienceiot
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Machine Learning Pocket Reference: Working with Structured Data in Python Github @datascienceiot
Machine Learning Pocket Reference: Working with Structured Data in Python Github @datascienceiot

Learning Pandas Github @datascienceiot
Learning Pandas Github @datascienceiot

Numpy tutorial Github @datascienceiot
Numpy tutorial Github @datascienceiot

Scipy Linear Algebra @datascienceiot

Agile Machine Learning: Effective Machine Learning Inspired by the Agile Manifesto (2019) @datascienceiot

Big Data, Data Mining, and Machine Learning @datascienceiot

Flask Web Development @pythonlbooks

Beginning Apache Spark 2 @datascienceiot

Data Scientists at Work

Deep Learning in Python: Master Data Science and Machine Learning with Modern Neural Networks written in Python @pythonlbooks

Strategic Engineering for Cloud Computing and Big Data Analytics @datascienceiot

Veracity of Big Data @datascienceiot

📚Fresh book by Nassim Taleb Statistical Consequences of Fat Tails: Real World Preasymptotics, Epistemology, and Applications https://arxiv.org/abs/2001.10488 @ai_machinelearning_big_data

📚Fresh book by Nassim Taleb Statistical Consequences of Fat Tails: Real World Preasymptotics, Epistemology, and Applications https://arxiv.org/abs/2001.10488