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 41 813 подписчиков, занимая 3 219 место в категории Технологии и приложения и 15 236 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 41 813 подписчиков.

Согласно последним данным от 26 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -110, а за последние 24 часа — -11, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.86%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.43% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 449 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 016 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 27 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.

41 813
Подписчики
-1124 часа
-717 дней
-11030 день
Архив постов
Junior Objects is a new book recently written by Yegor Bugayenko, the author of Elegant Objects — a very provocative and very
Junior Objects is a new book recently written by Yegor Bugayenko, the author of Elegant Objects — a very provocative and very popular book about object-oriented programming. The book is not only for junior programmers. It covers the entire domain of software development, from choosing the right laptop to designing your architecture in UML. Everything you need to know in order to boost your career from a beginner to a senior engineer with six-figure salary. Join Yegor's telegram channel to learn more: @yegor256news

Hands-On Java Deep Learning for Computer Vision - 2019 @datascienceiot

Deep Learning For Dummies Github @datascienceiot
Deep Learning For Dummies Github @datascienceiot

Python Deep Learning, Second Edition @pythonlbooks

Social Machines: The Coming Collision of Artificial Intelligence, Social Networking, and Humanity @datascienceiot
Social Machines: The Coming Collision of Artificial Intelligence, Social Networking, and Humanity @datascienceiot

Practical Artificial Intelligence - 2018 @datascienceiot
Practical Artificial Intelligence - 2018 @datascienceiot

Advanced Machine Learning with Python John Hearty (2016) @pythonlbooks

Хотите всего за 5 месяцев поднять свой уровень владения ML до Middle/Senior? Поступайте на онлайн-курс «Machine Learning. Adv
Хотите всего за 5 месяцев поднять свой уровень владения ML до Middle/Senior? Поступайте на онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Помимо теории там вас ждут реальные кейсы с практики и отдельный модуль, посвящённый работе в production. Старт 14 декабря. Черная Пятница близко! Пройдите тест и получите скидку 25% : https://otus.pw/RNlk/

Machine Learning with R, the tidyverse, and mlr - 2020 Github @datascienceiot
Machine Learning with R, the tidyverse, and mlr - 2020 Github @datascienceiot

Machine Learning for OpenCV 4, Second Edition - 2019 Github @datascienceiot
Machine Learning for OpenCV 4, Second Edition - 2019 Github @datascienceiot

Хотите больше узнать о Data science? ❗️Тогда записывайтесь в программу повышения квалификации по управлению на основе данных
Хотите больше узнать о Data science? ❗️Тогда записывайтесь в программу повышения квалификации по управлению на основе данных «КЛИК-Интенсив»! Когда: 23 ноября Стоимость: БЕСПЛАТНО Длительность: 2 недели Получите: Удостоверение установленного образца от «Университета 2035» Вы узнаете: 👉Как с помощью данных решать задачи вашего бизнеса. 👉Как и где применяется ML (машинное обучение) Как визуализировать данные. 👉Познакомитесь с кейсами лидеров рынка по внедрению технологий и практик управления на основе данных.

Thoughtful Machine Learning with Python @pythonlbooks

Machine Learning by Tutorials - 2019 @datascienceiot

Raspberry Pi Computer Vision Programming (2020) @datascienceiot

Neural Networks in Unity - 2018 @datascienceiot

AgroCode 2020 – главный агрокодинг страны от Россельхозбанка. Теперь онлайн! За 40 часов участникам предстоит решить шесть задач от таких компаний, как Accenture, DigitalAgro, Intterra, а также от Центра интеллектуального сельского хозяйства РАН. Призовой фонд — 1,37 млн рублей. Прием заявок — до 3 декабря на сайте https://agro-code.ru/

AI and Machine Learning for Coders (2020) @datascienceiot

TensorFlow for Deep Learning - 2018 @datascienceiot

Хотите освоить продвинутые приемы Машинного обучения? Начните получать новые знания уже 25 ноября с демо-занятия «Кластеризац
Хотите освоить продвинутые приемы Машинного обучения? Начните получать новые знания уже 25 ноября с демо-занятия «Кластеризация временных рядов». Вместе с Дмитрием Сергеевым вы познакомитесь с интереснейшей задачей, которую можно прикрутить к временным рядам. Вы выясните, можно ли найти похожие друг на друга по динамике финансовые активы на бирже и как сгруппировать пользователей по их поведению. Демо-занятие входит в онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Программа рассчитана на специалистов с опытом в Data Science. Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/WKDl/

Neural Networks for Electronics Hobbyists: A Non-Technical Project-Based Introduction @datascienceiot