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 271فناوری و برنامه‌ها3 227

📈 تحلیل کانال تلگرام Data Science

کانال Data Science (@datascienceiot) بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 41 831 مشترک است و جایگاه 3 227 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 15 271 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 41 831 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 23 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -89 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -21 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.49% 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 3 971 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 24 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.

41 831
مشترکین
-2124 ساعت
-767 روز
-8930 روز
آرشیو پست ها
Data Science
Data Science
41 827
⚡️ ИНТЕНСИВ ML — для продвинутых Присоединяйтесь 11 и 13 июля в 18:00 к открытому интенсиву OTUS, вас ждет глубокое погружение в область рекомендательных систем. 👩🏻‍🎓 Интенсив проведет специалист по анализу данных в команде AGI NLP в Сбере Мария Тихонова. 📌 НА ИНТЕНСИВЕ ИЗУЧИМ: - Популярные подходы для формирования рекомендаций и реализуете один из них своими руками. - Продвинутые методы на основе матричных разложений - Готовые инструменты и библиотеки для построения рекомендательных систем. После интенсива вы сможете продолжить осваивать продвинутые ML-приемы на онлайн-курсе «Machine Learning. Advanced» от OTUS и его партнера — Сбера. День 1 - 11 июля в 18:00 https://otus.pw/6mCE/ День 2 - 13 июля в 18:00 https://otus.pw/Q2QS/

Data Science
Data Science
41 827
Mastering Apache Pulsar (2022) 📖 book @datascienceiot
Mastering Apache Pulsar (2022) 📖 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 827
Общий знаменатель — нескучно и не очень сложно (как правило) о математике и немножко физике: 📕 Александр Пушной о шоу-бизнесе и точных науках 📗 Кто учил евреев, которых не брали на мехмат МГУ 📘 За что народ не любит определители матриц Приходите на @obznam в субботу и другие дни недели

Data Science
Data Science
41 827
Python for Finance Cookbook 📖 book @datascienceiot
Python for Finance Cookbook 📖 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 827
Trustworthy Machine Learning (2022) 📖 book @datascienceiot
Trustworthy Machine Learning (2022) 📖 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 827
Узнайте, чем занимаются инженеры данных в fintech-компаниях и как начать карьеру в этой сфере. → Бесплатный вебинар 6 июля в
Узнайте, чем занимаются инженеры данных в fintech-компаниях и как начать карьеру в этой сфере. → Бесплатный вебинар 6 июля в 19:00 О профессии расскажут эксперты: ◾️ Анатолий Бардуков, ML Engineer в Яндекс Дзене; ◾️ Антон Поляков, руководитель группы в компании ГлоуБайт Аналитические Решения; ◾️ Сергей Виноградов, руководитель службы машинного обучения и анализа данных Финансовых сервисов Яндекса Вы узнаете: — как дата-инженеры помогают бизнесу расти; — задачи и зоны ответственности инженера данных; — стандарты, регуляторы и безопасность работы в финтехе; — какие навыки и технологии нужны, чтобы начать карьеру; — сколько готовы платить начинающим дата-инженерам и сколько опытным; — чем будут заниматься дата-инженеры через 5—15 лет в банках. А ещё — разберётесь, какие особенности обработки и хранения данных есть в финансовых компаниях. Спикеры поделятся реальными кейсами со своих проектов. → Зарегистрироваться на вебинар

Data Science
Data Science
41 827
​​Data Science[ru] - русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как: 👉 Материалы на тему Machine Learning, Data Science, Алгоритмы 👉 Задачи по алгоритмам 👉 Вакансии 🔥 Так же время от времени бывают скидки на различные конференции для подписчиков Добро пожаловать! @devsp

Data Science
Data Science
41 827
COMPUTER VISION A MODERN APPROACH 📖 book @datascienceiot
COMPUTER VISION A MODERN APPROACH 📖 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 827
GitHub теперь в Telegram! Подписывайтесь: @github
GitHub теперь в Telegram! Подписывайтесь: @github

Data Science
Data Science
41 827
Practices of the Python Pro 📖 book @datascienceiot
Practices of the Python Pro 📖 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 827
Natural Language Processing with Python 📖 book @datascienceiot
Natural Language Processing with Python 📖 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 827
Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading 📖 book @datascienceiot
Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading 📖 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 827
Хочешь знать, как устроена DALL-E 2? На что способен GPT-3? Какие нейросети используются для поиска новых лекарств? Тогда теб
Хочешь знать, как устроена DALL-E 2? На что способен GPT-3? Какие нейросети используются для поиска новых лекарств? Тогда тебе на канал DLStories! На канале вы найдете: - разборы новых архитектур; - новости из мира AI и Deep Learning; - ссылки на обучающие курсы, подкасты и статьи; Также у автора канала есть свой подкаст Deep Learning Stories об исследованиях в сфере AI. Следите за выходом новых эпизодов на канале! 🎧⬇️ @dl_stories

Data Science
Data Science
41 827
Pen & Paper Exercises in Machine Learning book @datascienceiot
Pen & Paper Exercises in Machine Learning book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 827
Pen & Paper Exercises in Machine Learning book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 827
Adaptive Machine Learning Algorithms with Python Solve Data Analytics and Machine Learning Problems on Edge Devices books @da
Adaptive Machine Learning Algorithms with Python Solve Data Analytics and Machine Learning Problems on Edge Devices books @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 827
Thinking in Pandas Автор: Hannah Stepanek Год издания: 2020 Рецензия на книгу: Плюсы: 1. качественные примеры; 2. Актуальност
Thinking in Pandas Автор: Hannah Stepanek Год издания: 2020 Рецензия на книгу: Плюсы: 1. качественные примеры; 2. Актуальность материала. Минусы: 1. Плохое форматирование. #python #pandas Скачать книгу

Data Science
Data Science
41 827
Сегодня хочу порекомендовать вам канал Datalytics, посвященный анализу данных с помощью Python. Автор канала Алексей Макаров регулярно выкладывает полезные материалы по практическом применению Python для анализа данных и автоматизации рутины. В канале можно найти ссылки на статьи про подготовку и предобработку данных с помощью pandas, про визуализацию данных, использование пакетов для статистики, парсинга веб-сайтов, автоматизации собственных задач и многое другое. У канала также есть чат, в котором можно найти советчиков и единомышленников в сфере анализа данных.

Data Science
Data Science
41 827
Mathematical Foundations of Machine Learning book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 827
DEEP LEARNING INTERVIEWS REAL-WORLD DEEP LEARNING INTERVIEW PROBLEMS & SOLUTIONS book @datascienceiot
DEEP LEARNING INTERVIEWS REAL-WORLD DEEP LEARNING INTERVIEW PROBLEMS & SOLUTIONS book @datascienceiot