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 203فناوری و برنامه‌ها3 211

📈 تحلیل کانال تلگرام Data Science

کانال Data Science (@datascienceiot) بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 41 817 مشترک است و جایگاه 3 211 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 15 203 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 41 817 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 27 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -102 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 4 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 5.68% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.42% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 2 374 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 1 011 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 28 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.

41 817
مشترکین
+424 ساعت
-627 روز
-10230 روز
آرشیو پست ها
Data Science
Data Science
41 816
Linear Algebra Github @datascienceiot
Linear Algebra Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Building Machine Learning Systems with Python Github @datascienceiot
Building Machine Learning Systems with Python Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
The Python book @pythonlbooks

Data Science
Data Science
41 816
Умение качественно анализировать ключевые показатели является весомым преимуществом для продакта. ⏰ В четверг, 9 апреля в 19:
Умение качественно анализировать ключевые показатели является весомым преимуществом для продакта. ⏰ В четверг, 9 апреля в 19:00 (мск) мы проводим бесплатный интенсив «Управление метриками продукта с помощью машинного обучения» 👩‍🏫 Кто выступит? Айра Монгуш, CEO & Founder в Mathshub 👨‍🏫 Что будет на вебинаре? — Погрузимся в язык дата-саенса, — Разберемся с основными метриками продукта, — Познакомимся со структурой ML-алгоритмов, — Решим практическую задачу предсказания оттока пользователей в телекоме на Python. 🔥 Двое самых активных участников получат сертификат на бесплатное обучение в ProductStar. Участие бесплатное, но регистрация обязательна. Зарегистрироваться на вебинар 👉 @ProductStarProductBot

Data Science
Data Science
41 816
Mastering Large Datasets with Python - 2019 @pythonlbooks

Data Science
Data Science
41 816
Bioinformatics with Python Cookbook Github @datascienceiot
Bioinformatics with Python Cookbook Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Advanced Machine Learning with Python Github @datascienceiot
Advanced Machine Learning with Python Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Fundamentals of Data Visualization (2019) Github @datascienceiot
Fundamentals of Data Visualization (2019) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Think Java: How to Think Like a Computer Scientist Github @datascienceiot
Think Java: How to Think Like a Computer Scientist Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Introduction to the Math of Neural Networks Github @datascienceiot
Introduction to the Math of Neural Networks Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Algorithmic Problem Solving with Python @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Machine translation of cortical activity to text with an encoder–decoder framework @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Gradient boost trees with xgboost and scikit-learn @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
All keyboard shortcuts for data scientist

Data Science
Data Science
41 816
PyTorch Recipes - 2019 @datascienceiot
PyTorch Recipes - 2019 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Practical statistics for data scientists: 50 essential concepts @pythonl

Data Science
Data Science
41 816
Practical Python AI Projects: Mathematical Models of Optimization Problems with Google OR-Tools @datascienceiot
Practical Python AI Projects: Mathematical Models of Optimization Problems with Google OR-Tools @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Machine Learning with Spark and Python: Essential Techniques for Predictive Analytic @datascienceiot
Machine Learning with Spark and Python: Essential Techniques for Predictive Analytic @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Practical SQL: A Beginner's Guide to Storytelling with Data @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Artificial intelligence with Python @datascienceiot