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 41 823 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 41 823 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.

41 823
Подписчики
-624 часа
-707 дней
-11130 день
Архив постов
R and Python for oceanographers ⬇️ Book @datascienceiot
R and Python for oceanographers ⬇️ Book @datascienceiot

Hands-On Python Natural Language Processing - 2020 📖 Github @datascienceiot
Hands-On Python Natural Language Processing - 2020 📖 Github @datascienceiot

Genomics in the Cloud: Using Docker, GATK, and WDL in Terra (2021) Github @datascienceiot
Genomics in the Cloud: Using Docker, GATK, and WDL in Terra (2021) Github @datascienceiot

Python for Algorithmic Trading: From Idea to Cloud Deployment Yves Hilpisch (2021) ⬇️ Download @datascienceiot
Python for Algorithmic Trading: From Idea to Cloud Deployment Yves Hilpisch (2021) ⬇️ Download @datascienceiot

Python Data Analysis, Third Edition - 2021 📖 Book @datascienceiot
Python Data Analysis, Third Edition - 2021 📖 Book @datascienceiot

Ultimate Step by Step Guide to Machine Learning Using Python - 2020 @datascienceiot

📘 D2L.ai: Interactive Deep Learning Book with Multi-Framework Code, Math, and Discussions Github: https://github.com/d2l-ai/d2l-en Book: https://d2l.ai/ Paper: https://arxiv.org/abs/2106.11342v1 @ai_machinelearning_big_data

Data Mining. Practical Machine Learning Tools and Techniques, Fourth Edition @datascienceiot

Advanced Applied Deep Learning: Convolutional Neural Networks and Object Detection - 2019 @datascienceiot

Math for Programmers, Version 10 - 2020 @datascienceiot

Beginning Machine Learning in the Browser (2021) @datascienceiot

Deep Learning. A Visual Apporoach @datascienceiot

Hands-On Simulation Modeling with Python - 2020 @datascienceiot

Applied Natural Language Processing in the Enterprise @datascienceiot

Advanced Analytics in Power BI with R and Python: Ingesting,Transforming, Visualizing - 2020 @datascienceiot

Probabilistic Deep Learning (2020) @datascienceiot

Representation Learning for Natural Language Processing (2020) @datascienceiot

Python Bootcamp: Exercises and Projects (2021) ⬇️ Download @datascienceiot
Python Bootcamp: Exercises and Projects (2021) ⬇️ Download @datascienceiot

Python Machine Learning. Scikit-Learn and TensorFlow @datascienceiot

Python Continuous Integration and Delivery: A Concise Guide with Examples @datascienceiot