اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
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 3 234 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 15 299 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 20 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -29 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -5 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.01% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.57% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 3 772 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 077 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 21 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
-524 ساعت
-467 روز
-2930 روز
آرشیو پست ها
41 876
How to Think Like a Computer Scientist: Learning with Python 3 Documentation
📓 book
@datascienceiot
41 876
🔥 Мы в Yandex for Developers запускаем четыре новых канала для разработчиков
Теперь Yandex for — это целая семья телеграм-каналов по разным направлениям: фронтенд, бэкенд, мобильная разработка и ML.
В каждом из них мы будем рассказывать всё о жизни определённого комьюнити инженеров внутри Яндекса — начиная с анонсов всех стековых мероприятий и заканчивая техническими подборками от разработчиков, интервью с инженерами и полезной информацией по найму. А в этом большом телеграм-канале мы продолжим рассказывать про главные события Яндекса для разработчиков, уже не боясь немножечко поднадоесть вам.
Давайте обсуждать технологии, знакомиться и развивать сообщество инженеров:
➡️ Yandex for Mobile
➡️ Yandex for Frontend
➡️ Yandex for Backend
➡️ Yandex for ML
В общем, переходите на наши каналы — всё самое интересное только начинается!
Подписывайтесь 👉 @Yandex4Developers
Реклама. ООО "Яндекс". erid: 2VtzqvyJJuX
41 876
Сбер расширяет географию своих ивентов: 26 сентября в Ереване состоится первый технологический митап, посвящённый разработке рекомендательных систем 👨💻
На RecSys MeetUp вы познакомитесь с экспертами Сбера, станете частью одного из крупнейших IT-комьюнити и узнаете о:
✔️ Технологических трендах в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
✔️ Устройстве современных стримингов компаний-партнёров Сбера.
Гарантируем: будет интересно и безумно полезно каждому DS-специалисту.
Регистрируйтесь по ссылке, встречаемся 26 сентября в 18:30 по адресу: Ереван, ресторан «Монтана Мьюзик Хаус», улица ул. Алека Манукяна, 4/3 💚
41 876
🤯Что такое ансамбль методов? А аугментация данных?
Два новых канала специально для специалистов по Data Science 👨🏫
В них:
🔸вопросы с собеседований на позицию специалиста по Data Science
🔸задачи, тесты и квизы, которые помогут практиковаться
🔸и ничего лишнего
Подписывайтесь:
👉Библиотека собеса по Data Science — тут мы готовимся к интервью
👉Библиотека задач по Data Science — тут решаем задачи, проходим тесты и изучаем код
41 876
Приглашаем на Yandex Scale 2023!
Ежегодная и самая масштабная конференция Yandex Cloud уже в пятый раз соберет экспертов индустрии. Эксперты компании поделятся новостями платформы, расскажут о новых сервисах, а также обсудят будущее облачных технологий.
Что вас ждет в этом году:
🚀6 актуальных тематических треков: Data Platform, Infra + K8s, Security, Digital Workplace, Severless, ML;
🔊главные новости платформы и индустрии;
🎙30+ выступлений экспертов, кейсы клиентов и партнеров;
🏢9 стендов на офлайн-выставке;
🤝Нетворкинг: не упустите возможность встретиться с руководителями разработки и задать им все интересующие вас вопросы.
📅 В этом году конференция будет проходить два дня:
25 сентября – онлайн: открытие;
26 сентября – онлайн и офлайн: главный доклад, основная программа и выставка.
Регистрируйтесь по ссылке.
Реклама. ООО "Яндекс" ИНН 7736207543
41 876
Анализ данных и машинное обучение в облаке
Если вам не хватает мощностей собственного компьютера для разработки модели машинного обучения, у вас краткосрочный проект, для которого нецелесообразно покупать мощные видеокарты, или вы хотели бы собрать небольшую платформу обработки данных, используйте Data Analytics Virtual Machine.
В чем преимущества Data Analytics Virtual Machine в @Selectel:
◽Это виртуальные серверы с предустановленным набором инструментов для анализа данных, BI и машинного обучения. Решение подойдет для небольших команд и стартапов и поможет с хранением, обработкой, анализом и визуализацией данных.
◽Вам не придется тратить время на установку драйверов для видеокарты, Python и библиотек для работы с ML. Все компоненты предустановлены, сервер разворачиватся из образа и сразу готов к работе.
◽ Отсутствие vendor lock-in. Решение построено на базе Open Source инструментов: Jupyter, Prefect, Apache Superset. Вы платите только ресурсы облака по модели pay-as-you-go.
Арендовать готовый сервер и узнать больше о решении можно по ссылке: https://slc.tl/nh4l6
Реклама ООО «Селектел» 2VtzquuEHM2
41 876
⚡Легкий способ получать свежие обновлении и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Машинное обучение: t.me/ai_machinelearning_big_data
Go: t.me/Golang_google
C/C++/ t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_ci
Хакинг: t.me/linuxkalii
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/+0WdB4uvOwCY0Mjdi
Python: t.me/pythonl
Rust: t.me/rust_code
Javascript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Linux: t.me/+A8jY79rcyKJlYWY6
Big Data: t.me/bigdatai
Devops: t.me/devOPSitsec
Тестирование:https://t.me/+F9jPLmMFqq1kNTMy
Собеседования: https://t.me/machinelearning_interview
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
ИИ: t.me/vistehno
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
41 876
👉 Как с помощью методов ML можно очищать данные от выбросов?
ЖДЕМ ВАС на 6 сентября в 20:00 мск на открытом уроке «Ищем выбросы методами ML» в рамках курса «Machine Learning. Professional» от OTUS
🔹 Поговорим про задачу поиска аномалий и изучим, как с помощью методов ML можно очищать данные от выбросов
🔹 В теории разберем несколько алгоритмов и применим их на практике.
📌 Результаты урока:
Вы освоите несколько методов поиска аномалий и на практике очистите данные от аномальных значений.
👉 РЕГИСТРАЦИЯ
https://otus.pw/xw3Y/
Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru