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 41 818 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 41 818 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.

41 818
Подписчики
+424 часа
-627 дней
-10230 день
Архив постов
Deep Learning and the Game of Go @datascienceiot

Pandas 1.x Cookbook: Practical recipes for scientific computing, time series analysis, and exploratory data analysis using Python @pythonlbooks

Практическая статистика для специалистов Data Science @datascienceiot

Data Analysis @datascienceiot

Classic Computer Science Problems in Swift Github @datascienceiot
Classic Computer Science Problems in Swift Github @datascienceiot

Mastering OpenCV 4 with Python - 2019 @pythonlbooks

Теоретический минимум по Big Data. Всё, что нужно знать о больших данных Github @datascienceiot
Теоретический минимум по Big Data. Всё, что нужно знать о больших данных Github @datascienceiot

Machine Learning in Finance (2020) Github @datascienceiot
Machine Learning in Finance (2020) Github @datascienceiot

Learn Data Analysis with Python: Lessons in Coding @pythonlbooks

The Elements of Statistical Learning Github @datascienceiot
The Elements of Statistical Learning Github @datascienceiot

Applied Statistics: Theory and Problem Solutions with R Github @datascienceiot
Applied Statistics: Theory and Problem Solutions with R Github @datascienceiot

Applied Machine Learning with Python Github @datascienceiot
Applied Machine Learning with Python Github @datascienceiot

Linear Algebra and Optimization for Machine Learning Github @datascienceiot
Linear Algebra and Optimization for Machine Learning Github @datascienceiot

SQL for Data Analytics (2019) Github @datascienceiot
SQL for Data Analytics (2019) Github @datascienceiot

Natural Language Processing with Python and spaCy: A Practical Introduction @datascienceiot

Discovering_Computer_Science_Interdisciplinary_Problems,_Principles.epub19.72 MB

A Programmer's Guide to Computer Science @datascienceiot

Machine Learning with R: Expert techniques for predictive modeling (2019) @datascienceiot

Discovering Computer Science : Interdisciplinary Problems, Principles, and Python Programming @datascienceiot

Задача для мобильных разработчиков и специалистов по анализу данных в рамках онлайн-хакатона SberCode. Разработай мобильное п
Задача для мобильных разработчиков и специалистов по анализу данных в рамках онлайн-хакатона SberCode. Разработай мобильное приложение для просмотра отзывов и их тональности или для просмотра падений приложения. Поборись за призовой фонд в 1 млн рублей! Участвовать в хакатоне можно из любой точки. Изучить эти и другие задачи можно на сайте sbercode.tech