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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
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Neural Networks: A Visual Introduction for Beginners by Michael Taylor @datascienceiot

Practical time series analysis: master time series data processing, visualization, and modeling using Python @pythonlbooks

Machine Learning for Algorithmic Trading (2020) @datascienceiot

Linear Algebra and Learning from Data (2019) @datascienceiot

Natural Language Processing Recipes - 2019 Github @datascienceiot
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Mastering pandas for Finance Github @datascienceiot
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Artificial Intelligence for Big Data Github @datascienceiot
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PySpark Recipes Github @datascienceiot
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Learn TensorFlow 2.0: Implement Machine Learning and Deep Learning Models with Python - 2020 Github @datascienceiot
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Practical Synthetic Data Generation (2020) Github @datascienceiot
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Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch (2020) Github @datascienceiot
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Intro to Python for Computer Science and Data Science - 2020 @pythonlbooks

Глубокое обучение без математики. Практика @datascienceiot
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Advanced Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras (2020) @datascienceiot

Practical Natural Language Processing (2020) @datascienceiot

Hands-On Unsupervised Learning Using Python: How to Build Applied Machine Learning Solutions from Unlabeled Data @datascienceiot

Hands-On Data Analysis with Pandas - 2019 @datascienceiot

R Programming: A Step-by-Step Guide for Absolute Beginners (2020) @datascienceiot

Data Science and Analytics with Python @pythonlbooks