fa
Feedback
Data Science

Data Science

رفتن به کانال در 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

نمایش بیشتر
Machinelearningشبکه:Machinelearningروسيا15 236فناوری و برنامه‌ها3 219

📈 تحلیل کانال تلگرام Data Science

کانال Data Science (@datascienceiot) بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 41 813 مشترک است و جایگاه 3 219 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 15 236 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 41 813 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 26 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -110 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -11 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 5.86% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.43% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 2 449 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 1 016 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 0 است.
  • علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند llm, агентов, api, октября, разработчиков تمرکز دارد.

📝 توضیح و سیاست محتوایی

نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
“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...”

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 27 ژوئن, 2026)، کانال همواره به‌روز و دارای دسترسی بالاست. تحلیل‌ها نشان می‌دهد مخاطبان به‌طور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامه‌ها تبدیل کرده‌اند.

41 813
مشترکین
-1124 ساعت
-717 روز
-11030 روز
آرشیو پست ها
Data Science
Data Science
41 813
Junior Objects is a new book recently written by Yegor Bugayenko, the author of Elegant Objects — a very provocative and very
Junior Objects is a new book recently written by Yegor Bugayenko, the author of Elegant Objects — a very provocative and very popular book about object-oriented programming. The book is not only for junior programmers. It covers the entire domain of software development, from choosing the right laptop to designing your architecture in UML. Everything you need to know in order to boost your career from a beginner to a senior engineer with six-figure salary. Join Yegor's telegram channel to learn more: @yegor256news

Data Science
Data Science
41 813
Hands-On Java Deep Learning for Computer Vision - 2019 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Deep Learning For Dummies Github @datascienceiot
Deep Learning For Dummies Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Python Deep Learning, Second Edition @pythonlbooks

Data Science
Data Science
41 813
Social Machines: The Coming Collision of Artificial Intelligence, Social Networking, and Humanity @datascienceiot
Social Machines: The Coming Collision of Artificial Intelligence, Social Networking, and Humanity @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Practical Artificial Intelligence - 2018 @datascienceiot
Practical Artificial Intelligence - 2018 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Advanced Machine Learning with Python John Hearty (2016) @pythonlbooks

Data Science
Data Science
41 813
Хотите всего за 5 месяцев поднять свой уровень владения ML до Middle/Senior? Поступайте на онлайн-курс «Machine Learning. Adv
Хотите всего за 5 месяцев поднять свой уровень владения ML до Middle/Senior? Поступайте на онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Помимо теории там вас ждут реальные кейсы с практики и отдельный модуль, посвящённый работе в production. Старт 14 декабря. Черная Пятница близко! Пройдите тест и получите скидку 25% : https://otus.pw/RNlk/

Data Science
Data Science
41 813
Machine Learning with R, the tidyverse, and mlr - 2020 Github @datascienceiot
Machine Learning with R, the tidyverse, and mlr - 2020 Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Machine Learning for OpenCV 4, Second Edition - 2019 Github @datascienceiot
Machine Learning for OpenCV 4, Second Edition - 2019 Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Хотите больше узнать о Data science? ❗️Тогда записывайтесь в программу повышения квалификации по управлению на основе данных
Хотите больше узнать о Data science? ❗️Тогда записывайтесь в программу повышения квалификации по управлению на основе данных «КЛИК-Интенсив»! Когда: 23 ноября Стоимость: БЕСПЛАТНО Длительность: 2 недели Получите: Удостоверение установленного образца от «Университета 2035» Вы узнаете: 👉Как с помощью данных решать задачи вашего бизнеса. 👉Как и где применяется ML (машинное обучение) Как визуализировать данные. 👉Познакомитесь с кейсами лидеров рынка по внедрению технологий и практик управления на основе данных.

Data Science
Data Science
41 813
Thoughtful Machine Learning with Python @pythonlbooks

Data Science
Data Science
41 813
Machine Learning by Tutorials - 2019 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Raspberry Pi Computer Vision Programming (2020) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Neural Networks in Unity - 2018 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
AgroCode 2020 – главный агрокодинг страны от Россельхозбанка. Теперь онлайн! За 40 часов участникам предстоит решить шесть задач от таких компаний, как Accenture, DigitalAgro, Intterra, а также от Центра интеллектуального сельского хозяйства РАН. Призовой фонд — 1,37 млн рублей. Прием заявок — до 3 декабря на сайте https://agro-code.ru/

Data Science
Data Science
41 813
AI and Machine Learning for Coders (2020) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
TensorFlow for Deep Learning - 2018 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Хотите освоить продвинутые приемы Машинного обучения? Начните получать новые знания уже 25 ноября с демо-занятия «Кластеризац
Хотите освоить продвинутые приемы Машинного обучения? Начните получать новые знания уже 25 ноября с демо-занятия «Кластеризация временных рядов». Вместе с Дмитрием Сергеевым вы познакомитесь с интереснейшей задачей, которую можно прикрутить к временным рядам. Вы выясните, можно ли найти похожие друг на друга по динамике финансовые активы на бирже и как сгруппировать пользователей по их поведению. Демо-занятие входит в онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Программа рассчитана на специалистов с опытом в Data Science. Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/WKDl/

Data Science
Data Science
41 813
Neural Networks for Electronics Hobbyists: A Non-Technical Project-Based Introduction @datascienceiot