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
TensorFlow in 1 Day: Make your own Neural Network @tensorflowblog

Data Science
Data Science
41 813
Deep Learning from Scratch: Building with Python from First Principles - 2020 @pythonlbooks

Data Science
Data Science
41 813
Edge AI - 2020 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Machine Learning Simplified - 2020 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Machine Learning for Intelligent Decision Science @datascienceiot
Machine Learning for Intelligent Decision Science @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Deep Learning with PyTorch (2020) Github @datascienceiot
Deep Learning with PyTorch (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
🔥Готовы ли вы к обучению на продвинутом онлайн-курсе «DevOps практики и инструменты» от OTUS и инженеров Express42? Пройдите
🔥Готовы ли вы к обучению на продвинутом онлайн-курсе «DevOps практики и инструменты» от OTUS и инженеров Express42? Пройдите тест и узнайте сейчас: https://otus.pw/99lw/ — Чему научат? Инструментам и конкретным приемам для реализации следующих практик: Infrastructure as Code(IaC), CI/CD, непрерывный сбор метрик (мониторинг и логирование) и др. 📌Хотите протестировать учебный процесс заранее? Сделайте это 17 ноября на бесплатном демо-уроке «Приключения с Terraform и Ansible»: https://otus.pw/Zbpj/ — Посмотрим, сколько сил и энергии нужно приложить, чтобы выполнить типовые задачи по созданию виртуальных машин в разных облаках: AWS, GCE и, конечно же, Яндекс.Облако. Поделится своей экспертизой преподаватель-практик Лев Николаев (инженер и тренер в Express 42). Регистрируйтесь сейчас — напомним в день вебинара!

Data Science
Data Science
41 813
Data Engineering with Python (2020) Github @datascienceiot
Data Engineering with Python (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Математика — зеленый свет к крутым должностям в Data Science. Твоя уверенность в результатах аналитики — твое конкурентное пр
Математика — зеленый свет к крутым должностям в Data Science. Твоя уверенность в результатах аналитики — твое конкурентное преимущество на собеседованиях. Math for Data Science от OTUS — 5 месяцев онлайн-практики и прикладных для профессии навыков. Выбери свой уровень подготовки — базовый или продвинутый и пройди вступительный тест, чтобы: • оценить свои навыки • занять место по специальной цене • получить доступ к демо-урокам курсов • попасть в закрытое сообщество профессионалов 👉Пройти тестирование: https://otus.pw/YFbC/

Data Science
Data Science
41 813
Docker for Developers (2020) Github @datascienceiot
Docker for Developers (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Deep Learning for Vision Systems (2020) Github @datascienceiot
Deep Learning for Vision Systems (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Learn PySpark: Build Python-based Machine Learning and Deep Learning Models - 2019 @datascienceiot
Learn PySpark: Build Python-based Machine Learning and Deep Learning Models - 2019 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Что компании ждут от специалистов Machine learning? Узнайте об этом 12 ноября на вебинаре с Дмитрием Сергеевым, Senior Data S
Что компании ждут от специалистов Machine learning? Узнайте об этом 12 ноября на вебинаре с Дмитрием Сергеевым, Senior Data Scientist в Oura. Дмитрий поделится карьерными инсайтами и представит программы онлайн-курсов «Machine Learning». Вы узнаете, чем отличаются курсы, как организована практика и получите возможность сэкономить на обучении. Как подготовиться к встрече? Зарегистрируйтесь на вебинар https://otus.pw/qW9x/

Data Science
Data Science
41 813
Learn Python by Building Data Science Applications - 2019 @datascienceiot
Learn Python by Building Data Science Applications - 2019 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Анализируешь данные, изучаешь data science или разрабатываешь ML-приложения и их прототипы? Недавно @selectelnews выпустил бе
Анализируешь данные, изучаешь data science или разрабатываешь ML-приложения и их прототипы? Недавно @selectelnews выпустил бесплатный Data Science Docker Container с фреймворками и инструментами ML/DL. Без навыков Devops с его помощью можно развернуть рабочую среду и обучать нейросети, экспериментировать с данными и запускать проекты машинного обучения. Из явных плюсов: — Выгодная оплата — платить нужно только за потребляемые ресурсы в облаке или кластере Managed Kubernetes. Если запускаешь контейнер на своем компьютере — платить вообще не нужно. — Понятная документация. @selectelnews снял двухминутную инструкцию со всеми этапами запуска контейнера и описал процесс в базе знаний. Запускай контейнер по ссылке: https://slc.tl/sclpP

Data Science
Data Science
41 813
Computer Architecture. A Quantitative Apporoach @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Practical Data Analysis @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
30 Second Data Science_-_Liberty Vittert @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 заберёте с собой код, позволяющий сделать это с нуля. 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/u8gl/

Data Science
Data Science
41 813
Machine learning cheat-sheet @datascienceiot