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 276Tecnologías y Aplicaciones3 222

📈 Análisis del canal de Telegram Data Science

El canal Data Science (@datascienceiot) es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 41 814 suscriptores, ocupando la posición 3 222 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 15 276 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 41 814 suscriptores.

Según los últimos datos del 25 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -111, 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 6.17%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.48% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 579 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 037 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 26 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.

41 814
Suscriptores
-624 horas
-707 días
-11130 días
Archivo de publicaciones
Data Science
Data Science
41 813
Machine Learning with R, the tidyverse, and mlr (2020) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
AI as a Service: Serverless machine learning with AWS (2020) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Applied Deep Learning: A Case-Based Approach to Understanding Deep Neural Networks @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Практическое Глубокое обучение для Облачных сервисов, мобильных платформ, и передовых устройств @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Data Analytics and Python Programming 2 Bundle Manuscript @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Genetic Programming for Image Classification @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Разбираем, чем отличается версионирование в ML-разработке по коду от версионирования по коду и состоянию. 🤔 Ситуация: вы работаете над проектом, например занимаетесь ML-прототипированием или анализом данных. По ходу работы в системе сохраняется код, и вы спокойно продолжаете, не боясь что-то упустить из виду. Но в конце недели понимаете, что где-то свернули не туда. Вы откатываетесь на несколько шагов назад по коду, и все бы ничего, но вычисления ведь придется делать заново. Это главный недостаток версионирования по коду. ✅ Версионирование по коду и состоянию отличается тем, что во время работы сохраняется не только сам код, но и состояние вычислений. То есть состояние = код + вывод + переменные. Это значит, что если вы откатитесь назад, то получите не только прежний код, но и значения переменных. Вам не придется заново запускать вычисления, терять время и ресурсы. 👉 Попробуйте версионирование по коду и состоянию в Yandex DataSphere, где каждому новому пользователю доступны бесплатные ресурсы на ML-разработку: https://clck.ru/Tr6xP

Data Science
Data Science
41 813
Deploy Machine Learning Models to Production @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Machine Learning in Java @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Deep Learning for Vision Systems v6 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Yandex DataSphere. 👉 Его можно попробовать бесплатно (предоставляется 50+ часов с GPU в фоновых ячейках) по ссылке: https://clck.ru/Tr6vH В чем его главные фишки ✅ Не требует настройки: разворачивается в облаке за пару кликов и сразу же готов к работе. Поэтому забываем как страшный сон об установке ПО и выборе правильных мощностей заранее. 🖥 Привычный интерфейс Jupyter Notebook. А сами проекты не пропадают и живут столько же, сколько ваше облако. ▶️ После исполнения сохраняется состояние (состояние = код + вывод + переменные). Поэтому можно вернуться к любому шагу разработки и не придется заново запускать вычисления. Продукт молодой, команда очень отзывчива к пожеланиям и на информацию о любых багах быстро реагирует в чате (https://t.me/yandex_datasphere). Вы можете принять реальное участие в становлении Yandex DataSphere.

Data Science
Data Science
41 813
Data Pipelines Pocket Reference (2021) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Pro Machine Learning Algorithms - 2018 @pythonlbooks

Data Science
Data Science
41 813
Practical Deep Learning: A Python-Based Introduction (2021) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Transformers for Natural Language Processing (2021) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
A Python Data_Analyst’s Toolkit Learn Python @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Learning Scrapy @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
New Professions Lab: Специалист по большим данным 12-недельная образовательная программа по анализу больших данных: Hadoop, MapReduce, Spark, машинное обучение ☄️Big Data - уже не хайп, а прогрессирующая индустрия. Большие данные используются практически в каждом бизнесе, требуя соответствующих навыков не только от дата сайентистов, но и разработчиков, аналитиков, менеджеров по развитию продукта и руководителей проектов. Хорошие новости, друзья! Уже 16 марта В NewProLab стартует флагманский 12-недельный онлайн-курс "Специалист по большим данным" 👉🏻Успейте подать заявку: https://clck.ru/Taxnq Без преувеличения - это самая хардкорная и обширная программа на рынке Big Data. 👉🏻Вас ждет 36 практических занятий, 10 лаб, подготовка 2 собственных проектов и всё это на реальных дата-сетах и живых кейсах от команды преподавателей-практиков. Вы научитесь строить модели машинного обучения, писать MapReduce-джобы, используя Hadoop Streaming и Python, готовить SQL-like запросы в Hive, работать с данными на HDFS, проводить анализ при помощи Apache Spark, а также строить алгоритмы рекомендательных систем. P.S. Нужно подтянуть отдельный модуль? Программу можно пройти частями. Оставляйте заявку.

Data Science
Data Science
41 813
Algorithmic Trading Methods: Applications Using Advanced Statistics, Optimization, and Machine Learning Techniques (2020) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
10 Minutes to pandas @datascienceiot

Data Science - Estadísticas y analítica del canal de Telegram @datascienceiot