Анализ данных (Data analysis)
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Анализ данных (Data analysis)
کانال Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 51 924 مشترک است و جایگاه 2 571 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 11 790 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 51 924 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 09 نوامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 556 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 20 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 11.18% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 8.48% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 5 803 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 4 401 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 228 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند llm, контекст, openai, архитектура, deepseek تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Data science, наука о данных.
@haarrp - админ
РКН: clck.ru/3FmyAp”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 10 نوامبر, 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.
Postgres, MySQL, SQLite, MongoDB, Redis, MariaDB и ElasticSearch с удобным интерфейсом.
Hobby - это легкий (~ 20 МБ), мощный и удобный в использовании инструмент управления базами данных, предназначенный для упрощения задач администрирования баз данных.
Сочетая простоту Adminer с улучшенным интерфейсом и производительностью, WhoDB создан на GoLang для обеспечения оптимальной скорости и эффективности работы с данными.
Благодаря таким функциям, как интерактивная визуализация схем и встроенное редактирование, WhoDB подходит как для небольших проектов, так и для сложных корпоративных систем.
WhoDB предоставляет вам возможность общаться с вашими данными, используя естественный язык, благодаря интеграции с Ollama, ChatGPT и Anthropic.
Эта функция позволяет выполнять запросы и управлять вашими данными с помощью диалога вместо SQL запросов.
▪ Github
@data_analysis_mlPostgres, MySQL, SQLite, MongoDB, Redis, MariaDB и ElasticSearch с удобным интерфейсом.
Hobby - это легкий (~ 20 МБ), мощный и удобный в использовании инструмент управления базами данных, предназначенный для упрощения задач администрирования баз данных.
Сочетая простоту Adminer с улучшенным интерфейсом и производительностью, WhoDB создан на GoLang для обеспечения оптимальной скорости и эффективности работы с данными.
Благодаря таким функциям, как интерактивная визуализация схем и встроенное редактирование, WhoDB подходит как для небольших проектов, так и для сложных корпоративных систем.
WhoDB предоставляет вам возможность общаться с вашими данными, используя естественный язык, благодаря интеграции с Ollama, ChatGPT и Anthropic.
Эта функция позволяет выполнять запросы и управлять вашими данными с помощью диалога вместо SQL запросов.
▪ Github
@data_analysis_mlPostgres, MySQL, SQLite, MongoDB, Redis, MariaDB и ElasticSearch с удобным интерфейсом.
Hobby - это легкий (~ 20 МБ), мощный и удобный в использовании инструмент управления базами данных, предназначенный для упрощения задач администрирования баз данных.
Сочетая простоту Adminer с улучшенным интерфейсом и производительностью, WhoDB создан на GoLang для обеспечения оптимальной скорости и эффективности работы с данными.
Благодаря таким функциям, как интерактивная визуализация схем и встроенное редактирование, WhoDB подходит как для небольших проектов, так и для сложных корпоративных систем.
WhoDB предоставляет вам возможность общаться с вашими данными, используя естественный язык, благодаря интеграции с Ollama, ChatGPT и Anthropic.
Эта функция позволяет выполнять запросы и управлять вашими данными с помощью диалога вместо SQL запросов.
▪ Github
@data_analysis_ml