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

📈 تحلیل کانال تلگرام Data Science

کانال Data Science (@datascienceiot) بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 41 862 مشترک است و جایگاه 3 228 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 15 282 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 41 862 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 22 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -61 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -12 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.30% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.50% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 3 893 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 1 046 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 23 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.

41 862
مشترکین
-1224 ساعت
-697 روز
-6130 روز
آرشیو پست ها
Learning Apache Spark with Python 📓 Book @datascienceiot
Learning Apache Spark with Python 📓 Book @datascienceiot

NLP with spark 📓 Book @datascienceiot
NLP with spark 📓 Book @datascienceiot

📌 OTUS объявляет ноябрь месяцем курсов по ML! Готовы покорять новые вершины в сфере Machine Learning? Лучшие эксперты Data Scince и Машинного Обучения готовы научить вас продвинутым ML-приемам на открытых уроках курсов «Machine Learning. Advanced» и «MLOps»: Байесовский взгляд на машинное обучение, 31 октября 🧑‍💻 Максим Бекетов, Archeads Inc https://otus.pw/fwsj/ DataFrame API: от Pandas к Dask, 3 ноября 🧑‍🎓 Павел Филонов, Ex-Data Science Manager в Kaspersky https://otus.pw/OCGe/ Recommend or not Recommend? Препарируем рекомендательные системы, 16 ноября 👩🏻‍🎓 Мария Тихонова, AGI NLP в SberDevices https://otus.pw/xEgH/ DataFrame API: от Dask к PySpark, 16 ноября 🧑‍💻 Павел Филонов, Ex-Data Science Manager в Kaspersky https://otus.pw/flL0/ Уроки будут полезны IT-специалистам, практикующим машинное обучение. Чтобы посетить мероприятия, проходите вступительные тесты и регистрируйтесь по ссылкам🔥

Applied Time Series Analysis 📓 Book @datascienceiot
Applied Time Series Analysis 📓 Book @datascienceiot

Linear Algebra and Optimization for Machine Learning 📓 Book @datascienceiot
Linear Algebra and Optimization for Machine Learning 📓 Book @datascienceiot

🔴 Как работать с ГЕО-данными в DWH? 📌 Расскажем на открытом уроке 26 октября в 20:00. Занятие проведет Артемий Козырь, Anal
🔴 Как работать с ГЕО-данными в DWH? 📌 Расскажем на открытом уроке 26 октября в 20:00. Занятие проведет Артемий Козырь, Analytics Engineer с 7+ лет опыта работы с данными. 💣 Мы рассмотрим темы: ✔️ Привязка событий к зонам на карте города; ✔️ Агрегирование и аналитика данных с помощью H3 (гексагоны); ✔️ Оптимизация расчетов и производительности, кэширование. 💻 Также на вебинаре подробнее познакомимся с программой онлайн-курса “Data Engineer”. 🔥 Проходите вступительный тест и записывайтесь на урок Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru

TensorFlow 2.0 Pocket Primer 📓 Book @datascienceiot
TensorFlow 2.0 Pocket Primer 📓 Book @datascienceiot

Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python 📓 Book @datascienceiot
Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python 📓 Book @datascienceiot

3 канала, которые сделают из новичка опытного прогера и устроят на работу Первый делом подписывайся на IT подкасты: сборник лучших подкастов от преподавателей, топов рынка с разборами задач, советами по изучению и рекомендации для новичков. Затем начинай изучать книги в Книжном хранилищесамая большая база, более 2000 русскоязычных книг по PHP, Java, DB, Python, C, C++ ,C#, фронтенду и алгоритмам. И напоследок заходи в IT Jobsежедневные вакансии для новичков и мидлов, а также подборки советов по трудоустройству от ведущих IT-компаний.

Bioinformatics Programming Using Python 📓 Book @datascienceiot
Bioinformatics Programming Using Python 📓 Book @datascienceiot

Машинное обучение. Паттерны проектирования. Подготовка данных, создание моделей, внедрение в производство 📓 Book @datascienc
Машинное обучение. Паттерны проектирования. Подготовка данных, создание моделей, внедрение в производство 📓 Book @datascienceiot

👆Python – один из самых простых и популярных языков программирования. 👉Мы можем помочь тебе усовершенствовать свои навыки и
👆Python – один из самых простых и популярных языков программирования. 👉Мы можем помочь тебе усовершенствовать свои навыки и пополнить знания в Python. ❗️Канал @py_quiz предлагает тебе задачи и вопросы с ответами из реальных собеседований, квизы и всю необходимую литературу. ❗️Изучайте Python и прокачивайте свой hard skill вместе с профессионалами. Присоединитесь к Python Community RU - СНГ сообщество Python-разработчиков.

Python Deep Learning Second Edition 📓 book @datascienceiot
Python Deep Learning Second Edition 📓 book @datascienceiot

Learn Best Practices of Deep Learning Models with PyTorch 📖 Book @datascienceiot
Learn Best Practices of Deep Learning Models with PyTorch 📖 Book @datascienceiot

⚡️ Старт набора на продвинутый онлайн-курс «Machine Learning Advanced» Редкая возможность для тех, кто занимается машинным об
⚡️ Старт набора на продвинутый онлайн-курс «Machine Learning Advanced» Редкая возможность для тех, кто занимается машинным обучением! Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на углубленном курсе - «Machine Learning. Advanced» от OTUS и его партнера — Сбера. 📌 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА: Вы освоите продвинутые приемы машинного обучения, которые позволят вам уверенно себя чувствовать на ведущих Middle/ Senior позициях и справляться даже с нестандартными задачами. Открытые уроки курса: 💻 Байесовский взгляд на машинное обучение, 31 октября в 20:00 — https://otus.pw/cALd/ 💻 Recommend or not Recommend? Препарируем рекомендательные системы, 16 ноября в 18:00 — https://otus.pw/uYcu/ Время прохождения теста ограничено 20 минут 👉 Пройдете вступительный тест — сможете занять место в группе по спец.цене https://otus.pw/4lpZ/

Deploy Machine Learning Models to Production 📓 Book @datascienceiot
Deploy Machine Learning Models to Production 📓 Book @datascienceiot

🔥 Хардкорный тест для дата инженеров 🔥 🚀 Ответьте на 20 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на курсе - «D
🔥 Хардкорный тест для дата инженеров 🔥 🚀 Ответьте на 20 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на курсе - «Data Engineer» 💻 В новом потоке вас ждет актуализированная программа, живые вебинары с опытными экспертами и еще больше практики! В программе рассмотрим все процессы обработки данных — от загрузки из внешних источников до подготовки финальных витрин. ️️🦾 После обучения вы сможете самостоятельно справляться даже со сложными задачами в сфере работы с данными. Освоите работу с Architecture, Data Lake, DWH, MLOps с практикой в Yandex Cloud. 👉 ПРОЙТИ ТЕСТ https://otus.pw/xZt6/ 💣 Пройдете тест, получите демо-ролик о занятиях на курсе и Welcome-скидку. 🔴 Также вам откроется доступ к 2 открытым урокам курса: Работа с ГЕО-данными в DWH: координаты, зоны, агрегация Выгрузка данных из внешних систем Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru

Кто такой T-shaped специалист по Data Science и зачем им становиться? T-shaped специалист — это сотрудник cо скиллами в виде
Кто такой T-shaped специалист по Data Science и зачем им становиться? T-shaped специалист — это сотрудник cо скиллами в виде буквы Т»: ◾️ c глубокими знаниями в экспертном направлении (|); ◾️ c базовыми знаниями в нескольких смежных областях (—). Универсальному специалисту проще работать. Он разбирается в процессах разных департаментов, говорит с коллегами на одном языке и может перейти на смежную должность. Таких экспертов хантят с большим рвением: они глубже погружены в работу и могут подхватить задачи другого сотрудника. Первый шаг, чтобы стать T-shaped в DS — научиться работать с данными на ранних этапах. На практике это означает: — собирать сырые данные, — проектировать архитектуру баз данных, — строить пайплайны для перемещения, — очищать данные для анализа и так далее. Всё это — харды инженера данных, которые можно освоить на курсе Яндекс Практикума. Начините растить поперечную перекладину: попробуйте спроектировать первую витрину данных бесплатно.

Descriptive Statistics Cheat Sheet 📓 Book @datascienceiot
Descriptive Statistics Cheat Sheet 📓 Book @datascienceiot