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 276فناوری و برنامه‌ها3 222

📈 تحلیل کانال تلگرام Data Science

کانال Data Science (@datascienceiot) بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 41 814 مشترک است و جایگاه 3 222 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 15 276 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 41 814 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 25 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -111 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -6 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.17% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.48% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 2 579 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 1 037 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 26 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.

41 814
مشترکین
-624 ساعت
-707 روز
-11130 روز
آرشیو پست ها
Data Science
Data Science
41 813
Building Machine Learning Pipelines. Automating Model Life Cycles with TensorFlow @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Deep Learning with JavaScript: Neural networks in TensorFlow.js @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Python: Beginner's Guide to Artificial Intelligence @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Ты дата-сайентист? Стань участником Moscow Travel Hack и поборись за призовой фонд 1 500 000 рублей. Партнеры и организаторы
Ты дата-сайентист? Стань участником Moscow Travel Hack и поборись за призовой фонд 1 500 000 рублей. Партнеры и организаторы приготовили задачи, цель которых – создать решения на основе AI, машинного обучения и нейросетей. Интересно? Узнай больше на сайте https://clck.ru/TWVH7. Успей подать заявку на участие до 17 марта. Генеральный партнер — «Русатом Инфраструктурные решения». Стратегический партнер — «Сбер». Организатор — Комитет по туризму города Москвы.

Data Science
Data Science
41 813
Data Mining for Business Analytics: Concepts, Techniques and Applications in Python @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Learn Keras for Deep Neural Networks Github @datascienceiot
Learn Keras for Deep Neural Networks Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Mastering pandas for Finance Master pandas an open source Python @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Python Data Analysis for Newbies: Numpy/pandas/matplotlib/scikit-learn/keras Joshua K. Cage (2020) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Как выполнять потоковую обработку больших данных? Сделайте первые шаги в Machine Learning на больших данных! 10 марта примите
Как выполнять потоковую обработку больших данных? Сделайте первые шаги в Machine Learning на больших данных! 10 марта примите участие в демо-занятии от Кирилла Султанова, архитектора в области BigData. Что вы узнаете за 1,5 часа? - Потоковая обработка больших данных. - Подходы, архитектуры, фреймворки, сравнение, обзор и выбор. - Основные игроки и перспективные новички. - Реальные проекты, интересные связки и многое другое! Демо-занятие входит в программу онлайн-курса «Промышленный ML на больших данных». Для регистрации на урок пройдите вступительный тест https://otus.pw/iUww/

Data Science
Data Science
41 813
Deep Learning and Parallel Computing Environment for Bioengineering Systems @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
The Best Tools for Data Science Projects @datascienceiot
The Best Tools for Data Science Projects @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Python Feature Engineering Cookbook @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Друзья, вам не надоело каждый раз стараться укладывать эксперименты в ограничения по времени, а потом начинать все заново? Го в Датасферу — ноутбуки там никуда не пропадают! Бесплатные ресурсы для старта ML-разработки и анализа данных по ссылке: https://ya.cc/t/X5MAi4g4MCU3Z з.ы. Это как клабхаус — только для тех, кто в теме)

Data Science
Data Science
41 813
Machine Learning Systems @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Обучение с подкреплением на PyTorch (2020) @machinelearning_ru

Data Science
Data Science
41 813
Artificial Intelligence, IOT and machine Learning : AI programs using Python A Beginners book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Machine Learning for Time Series Forecasting with Python (2020) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Python Basics: A Self-Teaching Introduction @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Data Science. Наука о данных с нуля. 2-е изд Book @datascienceiot
Data Science. Наука о данных с нуля. 2-е изд Book @datascienceiot