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 41 817 подписчиков, занимая 3 211 место в категории Технологии и приложения и 15 203 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 41 817 подписчиков.

Согласно последним данным от 27 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -102, а за последние 24 часа — 4, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.68%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.42% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 374 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 011 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 28 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.

41 817
Подписчики
+424 часа
-627 дней
-10230 день
Архив постов
Programming in Scala Fourth Edition: Updated for Scala 2.13 Github @datascienceiot
Programming in Scala Fourth Edition: Updated for Scala 2.13 Github @datascienceiot

The Book of R: A First Course in Programming and Statistics Github @datascienceiot
The Book of R: A First Course in Programming and Statistics Github @datascienceiot

Machine Learning. Step-by-Step Guide To Implement. Machine Learning Algorithms with Python Github @datascienceiot
Machine Learning. Step-by-Step Guide To Implement. Machine Learning Algorithms with Python Github @datascienceiot

Mathematics for Machine Learning (2020) @datascienceiot

Django for Professionals: Production websites with Python & Django (2019) @datascienceiot

Python Artificial Intelligence Projects for Beginners @pythonlbooks

Practical Quantum Computing for Developers: Programming Quantum Rigs in the Cloud using Python, Quantum Assembly Language and IBM QExperience @datascienceiot

Hands-On Deep Learning for Images with TensorFlow @datascienceiot

Python ® Machine Learning - 2019 @pythonlbooks

Marketing Analytics. Optimize Your Business with Data Science in R, Python, and SQL @pythonlbooks

The Hundred-Page Machine Learning Book (2019) @datascienceiot

Reinforcement Learning : With Open AI, TensorFlow and Keras Using Python @datascienceiot

Graph Algorithms: Practical Examples in Apache Spark and Neo4j @datascienceiot

Foundations for Analytics with Python

Building Machine Learning Powered Applications (2020) Github @datascienceiot
Building Machine Learning Powered Applications (2020) Github @datascienceiot

Python Data Visualization Cookbook @pythonlbooks

Practical Deep Learning for Cloud, Mobile, and Edge (2019) Github @datascienceiot
Practical Deep Learning for Cloud, Mobile, and Edge (2019) Github @datascienceiot

Artificial Vision and Language Processing for Robotics Github @datascienceiot
Artificial Vision and Language Processing for Robotics Github @datascienceiot

Programming Quantum Computers: Essential Algorithms and Code Samples Github @datascienceiot
Programming Quantum Computers: Essential Algorithms and Code Samples Github @datascienceiot

Bayesian Statistics The Fun Way (2019) Github @datascienceiot
Bayesian Statistics The Fun Way (2019) Github @datascienceiot