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
Thinking in Pandas (2020) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Fundamental Limitations of Semi-Supervised Learning @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Wagenmakers, Beekman 2020 Bayesian Thinking @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Hands-On Data Analysis with Pandas (2019) Github @datascienceiot
Hands-On Data Analysis with Pandas (2019) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Programming PyTorch for Deep Learning (2019) @datascienceiot
Programming PyTorch for Deep Learning (2019) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Python ® Machine Learning - 2019 @datascienceiot
Python ® Machine Learning - 2019 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Building a career in data-science. @datascienceiot
Building a career in data-science. @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Какие продвинутые навыки стоит освоить Data Science специалистам? 27 октября в 20:00 (мск) приглашаем познакомиться с онлайн-
Какие продвинутые навыки стоит освоить Data Science специалистам? 27 октября в 20:00 (мск) приглашаем познакомиться с онлайн-курсом "Machine Learning. Продвинутый курс". Преподаватель Дмитрий Сергеев представит программу, расскажет, как организована практика и ответит на ваши вопросы о карьере Data Science. Вебинар предназначен для практикующих Data Science специалистов, желающих повысить свой профессиональный уровень до Middle/Senior. Интересно, как можно продвинуться в Data Science? Тогда регистрируйтесь, чтобы не пропустить, и приходите: https://otus.pw/zjhM/

Data Science
Data Science
41 813
Machine Learning in Action Github @datascienceiot
Machine Learning in Action Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Data Management at Scale (2020) Автор: Piethein Strengholt @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Oracle Business Intelligence with Machine Learning @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Programming Machine Learning: From Coding to Deep Learning (2020) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Hands-On Genetic Algorithms with Python (2020) Github @datascienceiot
Hands-On Genetic Algorithms with Python (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Как вывести ML-модели в промышленную среду? Для большинства Data Scientist это сложная задача. 19 октября пройдет демо-урок «
Как вывести ML-модели в промышленную среду? Для большинства Data Scientist это сложная задача. 19 октября пройдет демо-урок «Вывод ML моделей в промышленную среду на примере онлайн-рекомендаций» Дмитрий Бугайченко, управляющий директор в Сбербанке, расскажет, как Data Science выходит из ноутбука Data Scientist, проходит через аналитическую платформу и среду исполнения в пром, и в итоге попадает к пользователям. Вы узнаете, какие трюки помогают масштабировать алгоритм, какие компоненты и технические решения позволяют вывести ML в промышленную среду, какие паттерны помогают ML работать в режиме онлайн и многое другое. Демо-урок является частью онлайн-курса «Промышленный ML на больших данных». Используйте эту возможность, чтобы получить ценные знания, оценить качество знаний и формат обучения. Для регистрации пройдите вступительный тест https://otus.pw/8pL6/

Data Science
Data Science
41 813
Python for Graph analysis @datascienceiot
Python for Graph analysis @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Data Science with python @datascienceiot
Data Science with python @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
miuller_dzhon_pol_massaron_luka_python_i_nauka_o_dannykh_dli.djvu31.87 MB

Data Science
Data Science
41 813
Deep Learning with JavaScript (2020) Авторы: Shanqing Cai, Stan Bileschi, Eric Nielsen @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Hands-On Deep Learning for IoT (2019) Github @datascienceiot
Hands-On Deep Learning for IoT (2019) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
How is Machine Learning used in the LinkedIn Recruiter Recommendation System Github @datascienceiot
How is Machine Learning used in the LinkedIn Recruiter Recommendation System Github @datascienceiot