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 41 814 подписчиков, занимая 3 222 место в категории Технологии и приложения и 15 276 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 41 814 подписчиков.

Согласно последним данным от 25 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -111, а за последние 24 часа — -6, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.17%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.48% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 579 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 037 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 26 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.

41 814
Подписчики
-624 часа
-707 дней
-11130 день
Архив постов
Building Machine Learning Pipelines. Automating Model Life Cycles with TensorFlow @datascienceiot

Deep Learning with JavaScript: Neural networks in TensorFlow.js @datascienceiot

Python: Beginner's Guide to Artificial Intelligence @datascienceiot

Ты дата-сайентист? Стань участником Moscow Travel Hack и поборись за призовой фонд 1 500 000 рублей. Партнеры и организаторы
Ты дата-сайентист? Стань участником Moscow Travel Hack и поборись за призовой фонд 1 500 000 рублей. Партнеры и организаторы приготовили задачи, цель которых – создать решения на основе AI, машинного обучения и нейросетей. Интересно? Узнай больше на сайте https://clck.ru/TWVH7. Успей подать заявку на участие до 17 марта. Генеральный партнер — «Русатом Инфраструктурные решения». Стратегический партнер — «Сбер». Организатор — Комитет по туризму города Москвы.

Data Mining for Business Analytics: Concepts, Techniques and Applications in Python @datascienceiot

Learn Keras for Deep Neural Networks Github @datascienceiot
Learn Keras for Deep Neural Networks Github @datascienceiot

Mastering pandas for Finance Master pandas an open source Python @datascienceiot

Python Data Analysis for Newbies: Numpy/pandas/matplotlib/scikit-learn/keras Joshua K. Cage (2020) @datascienceiot

Как выполнять потоковую обработку больших данных? Сделайте первые шаги в Machine Learning на больших данных! 10 марта примите
Как выполнять потоковую обработку больших данных? Сделайте первые шаги в Machine Learning на больших данных! 10 марта примите участие в демо-занятии от Кирилла Султанова, архитектора в области BigData. Что вы узнаете за 1,5 часа? - Потоковая обработка больших данных. - Подходы, архитектуры, фреймворки, сравнение, обзор и выбор. - Основные игроки и перспективные новички. - Реальные проекты, интересные связки и многое другое! Демо-занятие входит в программу онлайн-курса «Промышленный ML на больших данных». Для регистрации на урок пройдите вступительный тест https://otus.pw/iUww/

Deep Learning and Parallel Computing Environment for Bioengineering Systems @datascienceiot

Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide @datascienceiot

The Best Tools for Data Science Projects @datascienceiot
The Best Tools for Data Science Projects @datascienceiot

Python Feature Engineering Cookbook @datascienceiot

Друзья, вам не надоело каждый раз стараться укладывать эксперименты в ограничения по времени, а потом начинать все заново? Го в Датасферу — ноутбуки там никуда не пропадают! Бесплатные ресурсы для старта ML-разработки и анализа данных по ссылке: https://ya.cc/t/X5MAi4g4MCU3Z з.ы. Это как клабхаус — только для тех, кто в теме)

Machine Learning Systems @datascienceiot

Обучение с подкреплением на PyTorch (2020) @machinelearning_ru

Artificial Intelligence, IOT and machine Learning : AI programs using Python A Beginners book @datascienceiot

Machine Learning for Time Series Forecasting with Python (2020) @datascienceiot

Python Basics: A Self-Teaching Introduction @datascienceiot

Data Science. Наука о данных с нуля. 2-е изд Book @datascienceiot
Data Science. Наука о данных с нуля. 2-е изд Book @datascienceiot