ru
Feedback
Data Science

Data Science

Открыть в Telegram

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Science

Канал Data Science (@datascienceiot) является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 41 811 подписчиков, занимая 3 226 место в категории Технологии и приложения и 15 215 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 41 811 подписчиков.

Согласно последним данным от 28 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -113, а за последние 24 часа — -7, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.78%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.45% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 417 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 024 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 0.
  • Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как llm, агентов, api, октября, разработчиков.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
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...

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 29 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.

41 811
Подписчики
-724 часа
-637 дней
-11330 день
Архив постов
Deep Learning by Ian Goodfellow @datascienceiot

A Concise Introduction to Programming in Python, Second Edition @pythonl

Learn Keras for Deep Neural Networks: A Fast-Track Approach to Modern Deep Learning with Python @datascienceiot

Big Data Analytics Made Easy @datascienceiot

Practical Data Science Cookbook @datascienceiot

Data Science with Python and Dask @datascienceiot

📔Practices of the Python Pro @pythonl

Python: Deeper Insights into Machine Learning @datascienceiot

Python for Programmers: with Big Data and Artificial Intelligence Case Studies @datascienceiot

Practical Web Scraping for Data Science: Best Practices and Examples with Python @pythonl

Bayesian Reasoning and Machine Learning @datascienceiot

Natural Language Annotation for Machine Learning @datascienceiot

Machine Learning and Security — C. Chio, D. Freeman (en) 2018 @datascienceiot

Neural Arithmetic Units Code for Neural Arithmetic Units (ICLR) and Measuring Arithmetic Extrapolation Performance (SEDL|Neur
Neural Arithmetic Units Code for Neural Arithmetic Units (ICLR) and Measuring Arithmetic Extrapolation Performance (SEDL|NeurIPS): https://github.com/AndreasMadsen/stable-nalu Paper : https://openreview.net/forum?id=H1gNOeHKPS @ai_machinelearning_big_data

Deep Learning with Azure — M. Salvaris, D. Dean, W. Tok (en) 2018 @datascienceiot

Big Data Concepts, Theories, and Applications @datascienceiot

Guide to Big Data Applications @datascienceiot

Building Intelligent Systems @datascienceiot

Introduction to Deep Learning Business Applications for Developers @datascienceiot

Advanced Analytics with Spark @datascienceiot