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 215فناوری و برنامه‌ها3 226

📈 تحلیل کانال تلگرام Data Science

کانال Data Science (@datascienceiot) بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 41 811 مشترک است و جایگاه 3 226 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 15 215 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 41 811 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 28 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -113 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -7 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 5.78% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.45% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 2 417 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 1 024 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 29 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.

41 811
مشترکین
-724 ساعت
-637 روز
-11330 روز
آرشیو پست ها
Data Science
Data Science
41 811
Big Data Analysis for Bioinformatics and Biomedical Discoveries @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 811
Data Science For Dummies @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 811
Data Mining for Business Analytics @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 811
Introduction to Deep Learning @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 811
Pytorch implementation for few-shot photorealistic video-to-video translation. https://github.com/NVlabs/few-shot-vid2vid Few-shot Video-to-Video Synthesis https://nvlabs.github.io/few-shot-vid2vid/ Paper : https://arxiv.org/abs/1910.12713 @ai_machinelearning_big_data

Data Science
Data Science
41 811
Practical Web Scraping for Data Science — S. Broucke, B. Baesens (en) 2018 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 811
Practical Data Science @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 811
Machine Learning with Spark @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 811
Data Science Essentials in Python @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 811
The Most Complete Step-by-Step Guide to Python Programming @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 811
Practical Computer Vision Applications Using Deep Learning with CNNs @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 811
Learning Robotics Using Python @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 811

Data Science
Data Science
41 811
Python Machine Learning Case Studies — Danish Haroon @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 811
Python code for Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents — D. L. Poole, A. K. Mackworth (en) 2018 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 811
Data Science from Scratch @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 811
Problem Solving with Algorithms and Data Structures @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 811
Advances in logic, artificial intelligence and robotics @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 811
Python For Bioinformatics @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 811
Python Machine Learning Blueprints @datascienceiot