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 290فناوری و برنامه‌ها3 231

📈 تحلیل کانال تلگرام Data Science

کانال Data Science (@datascienceiot) بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 41 873 مشترک است و جایگاه 3 231 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 15 290 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 41 873 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 21 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -33 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -6 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.09% 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 3 806 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 22 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.

41 873
مشترکین
-624 ساعت
-537 روز
-3330 روز
آرشیو پست ها
Data Science
Data Science
41 874
🔥 Приглашаем на открытый урок углубленного курса «Machine Learning. Professional» в OTUS 9 марта в 18:00 мск — Рекомендатель
🔥 Приглашаем на открытый урок углубленного курса «Machine Learning. Professional» в OTUS 9 марта в 18:00 мск — Рекомендательные системы на основе SVD алгоритма ✅ На занятии мы обсудим один из самых мощных алгоритмов классического ML для построения рекомендательных систем, основанный на сингулярном разложении матрицы. А после короткой теоретической части, вы примените его на практике. Познакомитесь с задачей рекомендательных систем. Изучите подход на основе SVD разложения матрицы для построения рекомендательной системы. Примените его на практике. 🧑‍💻Кому подходит этот урок: - IT-специалистам которые хотят освоить продвинутые методы ML и перейти в Data Science - Дата-сайентистам, желающим углубиться в профессию - Тем кто самостоятельно изучает Data Science и уже изучил основы ML 👉 Пройдите вступительный тест для участия в вебинаре https://otus.pw/LtJf/ Реклама. Информация о рекламодателе на сайте otus.ru

Data Science
Data Science
41 874
Handbook of geometry for competitive programmers 📖 Book @datascienceiot
Handbook of geometry for competitive programmers 📖 Book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 874
Think Bayes Bayesian Statistics Made Simple 📖 Book @datascienceiot
Think Bayes Bayesian Statistics Made Simple 📖 Book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 874
TensorFlow 2.0 Pocket Primer 📖 Book @datascienceiot
TensorFlow 2.0 Pocket Primer 📖 Book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 874
Знаешь, что можно сделать с петабайтами данных о товарах, чтобы помочь бизнесу? Разработай продукт на основе данных из национ
Знаешь, что можно сделать с петабайтами данных о товарах, чтобы помочь бизнесу? Разработай продукт на основе данных из национальной системы цифровой маркировки «Честный знак» на хакатоне Marking Hack 24—26 марта. Собери команду и и поборись за призовой фонд - 900 тысяч рублей! Заявки принимают до 14 марта. Подробности о хакатоне — на сайте. Организатор: «Честный знак» и ЦРПТ

Data Science
Data Science
41 874
Presto The Definitive Guide 📖 Book @datascienceiot
Presto The Definitive Guide 📖 Book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 874
Data Science in Context: Foundations, Challenges, Opportunities 📖 Book @datascienceiot
Data Science in Context: Foundations, Challenges, Opportunities 📖 Book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 874
Пора признаться: 2023-й год нейросетей — Chat GPT уже пишет код сама Но кто будет её учить и дорабатывать? Изучай Машинное об
Пора признаться: 2023-й год нейросетей — Chat GPT уже пишет код сама Но кто будет её учить и дорабатывать? Изучай Машинное обучение и Python на этом канале — и это будешь ты. Практические задачи из реальных проектов, которые можно решать по 5-10 минут каждый день. К каждой задаче подробное решение и удобный перенос кода в интерпретатор. Мгновенная прокачка твоих знаний даже с нуля Самая полезная подписка в 2023-м ⬇️ @python_tasks

Data Science
Data Science
41 874
Advanced Analytics with PySpark 📖 Book @datascienceiot
Advanced Analytics with PySpark 📖 Book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 874
Introduction to High-Dimensional Statistics 📖 Book @datascienceiot
Introduction to High-Dimensional Statistics 📖 Book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 874
Python Machine Learning Third Edition 📖 Book @datascienceiot
Python Machine Learning Third Edition 📖 Book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 874
Embedded Systems Architecture A Comprehensive Guide for Engineers and Programmers 📖 Book @datascienceiot
Embedded Systems Architecture A Comprehensive Guide for Engineers and Programmers 📖 Book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 874
🔥 Загляните вглубь алгоритма k Nearest Neighbours и попробуйте его на практике! 1 марта в 18:00 мск пройдет вебинар в рамках
🔥 Загляните вглубь алгоритма k Nearest Neighbours и попробуйте его на практике! 1 марта в 18:00 мск пройдет вебинар в рамках онлайн-курса «Machine Learning. Professional» в OTUS. Тема урока: «Мы похожи на свое окружение: алгоритм k Nearest Neighbours для задачи классификации» — https://otus.pw/uIgP/ ✅ На занятии мы поговорим о задаче классификации, крайне востребованном классе задач в области ML сегодня. Мы изучим алгоритм kNN для ее решения, а затем применим его на практике. В результате урока мы: - Познакомимся с популярным алгоритмом машинного обучения kNN - Узнаем, как устроен алгоритм kNN - Освоим принципы решения задачи классификации с помощью kNN ⚠️ Урок будет полезен IT-специалистам, которые хотят освоить продвинутые методы ML и перейти в Data Science. Продолжить обучение на курсе возможно в рассрочку. 👉 Пройдите вступительный тест для участия в вебинаре https://otus.pw/uIgP/ Реклама. Информация о рекламодателе на сайте otus.ru

Data Science
Data Science
41 874
R in Action 📖 Book @datascienceiot
R in Action 📖 Book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 874
Learning Ray Flexible Distributed Python for Data Science 📖 Book @datascienceiot
Learning Ray Flexible Distributed Python for Data Science 📖 Book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 874
Вы еще не слышали про телеграм-канал LEFT JOIN? Рассказываем в двух словах! Это авторский канал аналитика данных Николая Валиотти, в котором рассказывают про: 🎨 применение AI-моделей почти во всех сферах работы и жизни, 🗄 всемогущий язык SQL и работу с базами данных, 📚 интересные библиотеки для Python, 📎 работу с различными API (от Google Docs до соцсети для любителей пива), 📈 обзоры на BI и SQL-инструменты, 🎨 тонкости создания датавиза. 🦸‍♂️ А еще авторы канала скоро выпустят третий сезон подкаста Data Heroes про данные, аналитику и будни дата героев! Если вы еще не слушали первый два — наверстывайте упещенное и... Конечно, скорее подписывайтесь на канал!

Data Science
Data Science
41 874
Data Algorithms with Spark Recipes and Design Patterns for Scaling Up Using PySpark 📖 Book @datascienceiot
Data Algorithms with Spark Recipes and Design Patterns for Scaling Up Using PySpark 📖 Book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 874
The Kubernetes Operator Framework Book 📚book @datascienceiot
The Kubernetes Operator Framework Book 📚book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 874
Fundamentals of Deep Learning: Designing Next-Generation Machine Intelligence Algorithms, 2nd Edition (2022) 📚 book @datasci
Fundamentals of Deep Learning: Designing Next-Generation Machine Intelligence Algorithms, 2nd Edition (2022) 📚 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 874
Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learnin
Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learning, Data Science, Алгоритмы, Python. Так же часто публикуются крутые 🔥 вакансии. 👉 Вам сюда: @devsp А любителям читать статьи в оригинале вот сюда: 👉 @ds_international Добро пожаловать!