Анализ данных (Data analysis)
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Анализ данных (Data analysis)
El canal Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 51 924 suscriptores, ocupando la posición 2 571 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 11 790 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 51 924 suscriptores.
Según los últimos datos del 09 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 556, y en las últimas 24 horas de 20, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 11.18%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 8.48% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 5 803 visualizaciones. En el primer día suele acumular 4 401 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 228.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como llm, контекст, openai, архитектура, deepseek.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Data science, наука о данных.
@haarrp - админ
РКН: clck.ru/3FmyAp”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 10 noviembre, 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.
Postgres, MySQL, SQLite, MongoDB, Redis, MariaDB и ElasticSearch с удобным интерфейсом.
Hobby - это легкий (~ 20 МБ), мощный и удобный в использовании инструмент управления базами данных, предназначенный для упрощения задач администрирования баз данных.
Сочетая простоту Adminer с улучшенным интерфейсом и производительностью, WhoDB создан на GoLang для обеспечения оптимальной скорости и эффективности работы с данными.
Благодаря таким функциям, как интерактивная визуализация схем и встроенное редактирование, WhoDB подходит как для небольших проектов, так и для сложных корпоративных систем.
WhoDB предоставляет вам возможность общаться с вашими данными, используя естественный язык, благодаря интеграции с Ollama, ChatGPT и Anthropic.
Эта функция позволяет выполнять запросы и управлять вашими данными с помощью диалога вместо SQL запросов.
▪ Github
@data_analysis_mlPostgres, MySQL, SQLite, MongoDB, Redis, MariaDB и ElasticSearch с удобным интерфейсом.
Hobby - это легкий (~ 20 МБ), мощный и удобный в использовании инструмент управления базами данных, предназначенный для упрощения задач администрирования баз данных.
Сочетая простоту Adminer с улучшенным интерфейсом и производительностью, WhoDB создан на GoLang для обеспечения оптимальной скорости и эффективности работы с данными.
Благодаря таким функциям, как интерактивная визуализация схем и встроенное редактирование, WhoDB подходит как для небольших проектов, так и для сложных корпоративных систем.
WhoDB предоставляет вам возможность общаться с вашими данными, используя естественный язык, благодаря интеграции с Ollama, ChatGPT и Anthropic.
Эта функция позволяет выполнять запросы и управлять вашими данными с помощью диалога вместо SQL запросов.
▪ Github
@data_analysis_mlPostgres, MySQL, SQLite, MongoDB, Redis, MariaDB и ElasticSearch с удобным интерфейсом.
Hobby - это легкий (~ 20 МБ), мощный и удобный в использовании инструмент управления базами данных, предназначенный для упрощения задач администрирования баз данных.
Сочетая простоту Adminer с улучшенным интерфейсом и производительностью, WhoDB создан на GoLang для обеспечения оптимальной скорости и эффективности работы с данными.
Благодаря таким функциям, как интерактивная визуализация схем и встроенное редактирование, WhoDB подходит как для небольших проектов, так и для сложных корпоративных систем.
WhoDB предоставляет вам возможность общаться с вашими данными, используя естественный язык, благодаря интеграции с Ollama, ChatGPT и Anthropic.
Эта функция позволяет выполнять запросы и управлять вашими данными с помощью диалога вместо SQL запросов.
▪ Github
@data_analysis_ml