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
The Statistics and Calculus with Python Workshop (2020) Github @datascienceiot
The Statistics and Calculus with Python Workshop (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Spatial Analysis with R: Statistics, Visualization, and Computational Methods (2020) Download @datascienceiot
Spatial Analysis with R: Statistics, Visualization, and Computational Methods (2020) Download @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
AI for Data Science Github @datascienceiot
AI for Data Science Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Python Data Science Github @datascienceiot
Python Data Science Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Как правильно использовать инструменты Data Engineering? Узнайте бесплатно, посмотрев демо-занятие «Spark Data API» и День от
Как правильно использовать инструменты Data Engineering? Узнайте бесплатно, посмотрев демо-занятие «Spark Data API» и День открытых дверей курса «Экосистема Hadoop, Spark, HiveI» по ссылке: https://otus.pw/krlch/ Для доступа ко всем бесплатным мероприятиям курса пройдите вступительный тест: https://otus.pw/XxLT/ Успейте занять последние места на курсе «Экосистема Hadoop, Spark, Hive». Старт занятий 25 февраля. После обучения вы сможете писать распределенные приложения, работать с потоками данных, обрабатывать большие объемы данных и оптимизировать приложения.

Data Science
Data Science
41 813
Machine Learning with Microsoft Technologies Github @datascienceiot
Machine Learning with Microsoft Technologies Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Become a Python Data Analyst @ai_machinelearning_big_data

Data Science
Data Science
41 813
Become a Python Data Analyst

Data Science
Data Science
41 813
Mining Massive Datasets Github @datascienceiot
Mining Massive Datasets Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Quantum Computing and Blockchain in Business (2020) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Advanced Natural Language Processing with TensorFlow @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
В будущем главным инструментом бизнеса будут Python и Data Science, а не Excel. С их помощью можно строить модели прогнозиров
В будущем главным инструментом бизнеса будут Python и Data Science, а не Excel. С их помощью можно строить модели прогнозирования, выявлять скрытые зависимости в данных и анализировать большие объемы информации. Подробнее о функционале Python и Data Science расскажут на бесплатном вебинаре от GeekBrains. За час вы: Узнаете, какие бизнес-задачи решаются с помощью Python. ▪️Разберетесь, чем Python лучше Excel. ▪️Поймете, зачем бизнесу анализировать данные. ▪️Познакомитесь с интересными кейсами применения Python. ▪️Поучаствуете в игре, чтобы закрепить знания. ▪️Получите призы. Спикер: Илья Братеньков. Занимается управлением рисками в одной из консалтинговых компаний Big4. Владеет Python, Oracle SQL, ETL инструмент Informatica и Tableau. Закончил НИУ ВШЭ по специальности «Прикладная информатика». Записаться

Data Science
Data Science
41 813
В будущем главным инструментом бизнеса будут Python и Data Science, а не Excel. С их помощью можно строить модели прогнозиров
В будущем главным инструментом бизнеса будут Python и Data Science, а не Excel. С их помощью можно строить модели прогнозирования, выявлять скрытые зависимости в данных и анализировать большие объемы информации. Подробнее о функционале Python и Data Science расскажут на бесплатном вебинаре от GeekBrains. За час вы: Узнаете, какие бизнес-задачи решаются с помощью Python. ▪️Разберетесь, чем Python лучше Excel. ▪️Поймете, зачем бизнесу анализировать данные. ▪️Познакомитесь с интересными кейсами применения Python. ▪️Поучаствуете в игре, чтобы закрепить знания. ▪️Получите призы. Спикер: Илья Братеньков. Занимается управлением рисками в одной из консалтинговых компаний Big4. Владеет Python, Oracle SQL, ETL инструмент Informatica и Tableau. Закончил НИУ ВШЭ по специальности «Прикладная информатика». Вебинар подойдет людям без опыта в IT. Записаться

Data Science
Data Science
41 813
Python Machine Learning Cookbook, Second Edition Github @datascienceiot
Python Machine Learning Cookbook, Second Edition Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Сталкиваетесь в работе с базами данных? 6 месяцев практики и опыт 20-ти крутых экспертов помогут вам профессионально работать
Сталкиваетесь в работе с базами данных? 6 месяцев практики и опыт 20-ти крутых экспертов помогут вам профессионально работать с популярными инструментами PostgreSQL, MySQL, Redis, Tarantool, MongoDB, Cassandra и др. 📌Курс не для новичков, требуется пройти вступительный тест. Пройди вступительное тестирование по курсу, 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/KpGx/

Data Science
Data Science
41 813
Mastering Computer Vision with TensorFlow 2.x Github @datascienceiot
Mastering Computer Vision with TensorFlow 2.x Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Practical Fairness: Achieving Fair and Secure Data Models (2020) Book @datascienceiot
Practical Fairness: Achieving Fair and Secure Data Models (2020) Book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Deep Learning Applications with Practical Measured Results in Electronics Industries - 2020 Download @datascienceiot
Deep Learning Applications with Practical Measured Results in Electronics Industries - 2020 Download @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Шпаргалка по Python для науки о данных. @machinelearning_ru

Data Science
Data Science
41 813
Supervised Machine Learning with Python Github @datascienceiot
Supervised Machine Learning with Python Github @datascienceiot