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

📈 تحلیل کانال تلگرام Data Science

کانال Data Science (@datascienceiot) بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 41 880 مشترک است و جایگاه 3 238 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 15 298 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 41 880 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 19 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -26 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -10 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 8.85% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.62% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 3 707 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 1 096 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 20 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.

41 880
مشترکین
-1024 ساعت
-327 روز
-2630 روز
آرشیو پست ها
A Cookbook of Self-Supervised Learning 📓 Book @datascienceiot
A Cookbook of Self-Supervised Learning 📓 Book @datascienceiot

Станьте бизнес-аналитиком вместе с Практикумом Наша цель — помочь вам найти своё (рабочее) место в IT. Поэтому мы учим на пра
Станьте бизнес-аналитиком вместе с Практикумом Наша цель — помочь вам найти своё (рабочее) место в IT. Поэтому мы учим на практике, помогаем готовить резюме и портфолио, проводим тестовые собеседования и предлагаем партнёрские вакансии. ◾️ Нашим выпускникам удавалось совмещать учёбу с работой: учиться можно в любое время, главное — соблюдать дедлайны. ◾️ Если что-то пойдёт не так, можно взять паузу на неотложные дела. ◾️ Оплачивать учёбу можно частями, почти как по подписке. ◾️ Если поймёте, что поторопились с выбором, — достаточно написать об этом в поддержку. Мы вернём деньги за оставшиеся дни учёбы. Ближайший старт потоков — 29 февраля Кнопка запуска карьерных перемен

Open-Source AI Cookbook 📓 Book @datascienceiot
Open-Source AI Cookbook 📓 Book @datascienceiot

Python for Finance 📓 Book @datascienceiot
Python for Finance 📓 Book @datascienceiot

Весь опыт Data Science – в одном месте. Data Fusion в четвертый раз соберет DS-экспертов для диалога на кросс-индустриальной
Весь опыт Data Science – в одном месте. Data Fusion в четвертый раз соберет DS-экспертов для диалога на кросс-индустриальной площадке. Конференция пройдет 17-18 апреля в Москве. Регистрация уже открыта: https://cnrlink.com/datafusionds Data Fusion 2024 – главное событие весны в области анализа больших данных и технологий ИИ. Исследованиям и практике посвящен первый день конференции. – Известные ученые и эксперты по Data Science расскажут о трендах в различных направлениях машинного обучения и технологиях ИИ. – Желающие еще глубже погрузиться в сферу искусственного интеллекта смогут посетить трек ML+, посвященный использованию машинного обучения на стыке с физикой, медициной и фармакологией и другими науками. Второй день мероприятия будет посвящены бизнесу и стратегии. В этом году конференция Data Fusion пройдет в московском технологическом кластере «Ломоносов». Регистрация здесь: https://cnrlink.com/datafusionds Реклама. БАНК ВТБ (ПАО). ИНН 7702070139. erid: LjN8KRwr2

Душа питона - узнавай новое о нейросетях первым. Все трясешься в ожидании, когда нейронки тебя заменят? 👉🏻Вместо того, чтоб
Душа питона - узнавай новое о нейросетях первым. Все трясешься в ожидании, когда нейронки тебя заменят? 👉🏻Вместо того, чтобы подписаться на Душа питона и узнать, как обернуть технологии в свою пользу? Расскажем как другие решают с помощью ИИ свои рутинные задачи. Можно смотреть и дальше, а можно взять и облегчить свою жизнь и работу с помощью нейросетей! Присоединяйся, чтобы быть в курсе всех новостей в области искусственного интеллекта.

📓 Machine Learning Engineering Open Book @datascienceiot

The Full Stack 7-Steps MLOps Framework 📓 Book @datascienceiot
The Full Stack 7-Steps MLOps Framework 📓 Book @datascienceiot

Научитесь эффективно использовать нейросети в своей работе. Приглашаем на бесплатный мини-курс Skillbox «Data Science с нуля:
Научитесь эффективно использовать нейросети в своей работе. Приглашаем на бесплатный мини-курс Skillbox «Data Science с нуля: пробуем профессии на практике за 5 дней». Окунитесь в сферу IT и решите, какая специальность вам ближе. 🎁 Успейте зарегистрироваться и получить подарок: https://epic.st/KxOeZn Чем займётесь на мини-курсе? Узнаете, где востребована наука о данных, и разберётесь в различиях её основных направлений. Освоите азы главного языка Data Science — Python, а также визуализируете с помощью него данные. Изучите базовые конструкции языка SQL и наконец поймёте, как же работают нейросети. В знакомстве с профессиями вас будет сопровождать Анастасия Борнева — руководитель направления по исследованию данных в «Сбере». В финале мини-курса в прямом эфире она разберёт практические задания и ответит на все вопросы. 🎉 Все участники получат крутые бонусы и подарки! Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880

Benchmarking Graph Neural Networks 📓 Book @datascienceiot
Benchmarking Graph Neural Networks 📓 Book @datascienceiot

Очное обучение Data Science в НИУ ВШЭ — старт 14 февраля ❔Кому подходит программа «Специалист по Data Science»? ✔Начинающим:
Очное обучение Data Science в НИУ ВШЭ — старт 14 февраляКому подходит программа «Специалист по Data Science»?Начинающим: Вы изучите основы программирования, математики, машинного обучения и работы с Big Data. ✔Специалистам не из IT: Освоите новые методы и инструменты для работы с данными в вашей области. ✔Программистам: Подтянете свои знания в алгоритмах, структурах данных и научитесь обучать нейронные сети. За 1.5 года вместе с опытными преподавателями и практикующими специалистами вы: ✔Разберетесь в направлениях Data Science: Изучите программирование на Python, математику для анализа данных, прикладную статистику, классические ML-модели и нейросети, а также основы обработки текстов, звука и изображений. ✔Разовьете hard skills: Освоите SQL, Python, Jupyter Notebook, Spark, Tensorflow, Pytorch и другие инструменты. ✔Выполните 3 проекта: Напишете чат-бота, программу для машинного обучения и защитите финальный проект. Это хорошая возможность пополнить портфолио, особенно для начинающих. ✔Получите самые актуальные знания по специальности и сможете работать специалистом по Data Science в крупных IT-компаниях. Обучение очное в кампусе НИУ ВШЭ в Москве. Старт: 14 февраля Стоимость: 58 125₽ раз в 2 месяца при рассрочке без переплат: 8 платежей. Или 465 000₽ за весь курс. Полная программа и регистрация: по ссылке. Реклама. НИУ ВШЭ. ИНН 7714030726 Erid: 2SDnjf3h2SL

Lecture Notes for Machine Learning and Data Science Courses Information School, University of Washington 📓 Book @datascience
Lecture Notes for Machine Learning and Data Science Courses Information School, University of Washington 📓 Book @datascienceiot

Создать и обучить нейросеть — вопрос времени. Получить необходимый для этого навык — вообще не вопрос. Приходите на бесплатны
Создать и обучить нейросеть — вопрос времени. Получить необходимый для этого навык — вообще не вопрос. Приходите на бесплатный интенсив «Погружение в Data Science: обучите свою первую нейросеть за два дня» от онлайн-школы Skillfactory. С 12 по 13 февраля будете строить алгоритмы и обучать нейронную сеть. А за лучшее решение домашнего задания сможете получить мини-курс по аналитическому мышлению в подарок. Зарегистрироваться: https://go.skillfactory.ru/&erid=2VtzqwvSeGF Реклама. ООО «Скилфэктори», ИНН: 9702009530

Physics-based Deep Learning 📚 Book @datascienceiot
Physics-based Deep Learning 📚 Book @datascienceiot

Выиграть 600 тысяч рублей на развитие своего проекта — мечта каждого независимого разработчика. Подайте заявку в трек машинно
Выиграть 600 тысяч рублей на развитие своего проекта — мечта каждого независимого разработчика. Подайте заявку в трек машинного обучения до 29 февраля и получите возможность стать одним из 15 разработчиков, который заберёт грант на Yandex Cloud и сможет потратить его в течение года. Общая сумма гранта — 9 миллионов рублей. Подать заявку в Программу грантов Yandex Open Source можно здесь

THEORY OF DEEP LEARNING 📓 Book @datascienceiot
THEORY OF DEEP LEARNING 📓 Book @datascienceiot

Text Annotation Handbook A Practical Guide for Machine Learning Projects 📓 Book @datascienceiot
Text Annotation Handbook A Practical Guide for Machine Learning Projects 📓 Book @datascienceiot

⚠️ С чего начать, если хотите работать в ML? С бесплатного практического урока «Кластерный анализ данных» от OTUS. Спикер Мар
⚠️  С чего начать, если хотите работать в ML? С бесплатного практического урока «Кластерный анализ данных» от OTUS. Спикер Мария Тихонова – Senior Data Scientist в «SberDevices» и преподаватель ВШЭ. • В результате вебинара вы узнаете общие принципы кластеризации данных в ML  • Изучите ряд алгоритмов, в том числе k-means и примените их на практике Встречаемся 7 февраля в 18:00 мск в рамках курса «Machine Learning. Professional». Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок и получить список вопросов и ответов для прохождения интервью 👉Регистрация https://otus.pw/OrKV/?erid=LjN8KGtDt Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

Deep R Programming 📓 Book @datascienceiot
Deep R Programming 📓 Book @datascienceiot