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
41 818
Machine Learning for Business Github @datascienceiot
Machine Learning for Business Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
#НейронныеСети [English] Title: Machine Learning for Business Author: Doug Hudgeon Description: This book shows you how to ap
#НейронныеСети [English] Title: Machine Learning for Business Author: Doug Hudgeon Description: This book shows you how to apply machine learning in your company to make your business processes faster and more resilient to change. This book is for people beginning their journey in machine learning or for those who are more experienced with machine learning but want to see how it can be applied in practice.

Data Science
Data Science
41 818
Pro Python 3: Features and Tools for Professional Development Github @pythonlbooks
Pro Python 3: Features and Tools for Professional Development Github @pythonlbooks

Data Science
Data Science
41 818
Coding projects in Python @pythonlbooks

Data Science
Data Science
41 818
Deep Learning with Python - 2020 Github @datascienceiot
Deep Learning with Python - 2020 Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
5 ошибок разработчиков data science-решений Ежедневно в мире появляются новые проекты на основе ML/DL/CV/NLP, но разработчики продолжают допускать одни и те же ошибки. Вот самые распространенные из них: 1️⃣Едим слона целиком Цель бывает очень амбициозна — настолько, что она фактически недостижима. Вместо того, чтобы декомпозировать ее на отдельные и реализуемые задачи, стартапы часто пытаются решить всю проблему сразу. На выходе они получают тысячи потраченных человеко-часов и неудовлетворительный результат. Казалось бы, минимально жизнеспособный продукт (MVP) — это очевидная вещь, но в состоянии драйва люди об этом совершенно забывают. 2️⃣Отсутствие контроля версий для пайплайнов Как правило, разработчики МО не сохраняют достаточно информации о модели. Это приводит к тому, что со временем они забывают, какие именно файлы с кодом использовались на том или ином этапе построения модели. Инженерам, которые не участвовали в разработке модели, разобраться в этих файлах почти невозможно. Избавиться от проблемы можно с помощью системы контроля версий, которая способна хранить сотни гигабайт данных, сохранять пайплайны обучения и воспроизводить их. Продолжение читайте в авторской рубрике ведущего разработчика ML.

Data Science
Data Science
41 818
Data-Driven Science and Engineering (2019) Github @datascienceiot
Data-Driven Science and Engineering (2019) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
Mastering Large Datasets with Python (2020) Github @datascienceiot
Mastering Large Datasets with Python (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
Chaos Engineering: System Resiliency in Practice (2020) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
Eldger.pdf1.95 MB

Data Science
Data Science
41 818
Deep Neuro-Fuzzy Systems with Python: With Case Studies and Applications from the Industry @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818

Data Science
Data Science
41 818
Python Data Access - 2019 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
Spark in Action, Second Edition (2020) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
Analytical Skills for AI and Data Science (2020) Github @datascienceiot
Analytical Skills for AI and Data Science (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
Building Machine Learning Pipelines (2020) Github @datascienceiot
Building Machine Learning Pipelines (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play Github @datascienceiot
Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
Write Great Code, Volume 1, 2nd Edition (2020) Github @datascienceiot
Write Great Code, Volume 1, 2nd Edition (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
Statistical Process Monitoring using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches Github @datascienceiot
Statistical Process Monitoring using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
Introduction to Data Science: Data Analysis and Prediction Algorithms with R @datascienceiot