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
Linear Algebra Github @datascienceiot
Linear Algebra Github @datascienceiot

Building Machine Learning Systems with Python Github @datascienceiot
Building Machine Learning Systems with Python Github @datascienceiot

The Python book @pythonlbooks

Умение качественно анализировать ключевые показатели является весомым преимуществом для продакта. ⏰ В четверг, 9 апреля в 19:
Умение качественно анализировать ключевые показатели является весомым преимуществом для продакта. ⏰ В четверг, 9 апреля в 19:00 (мск) мы проводим бесплатный интенсив «Управление метриками продукта с помощью машинного обучения» 👩‍🏫 Кто выступит? Айра Монгуш, CEO & Founder в Mathshub 👨‍🏫 Что будет на вебинаре? — Погрузимся в язык дата-саенса, — Разберемся с основными метриками продукта, — Познакомимся со структурой ML-алгоритмов, — Решим практическую задачу предсказания оттока пользователей в телекоме на Python. 🔥 Двое самых активных участников получат сертификат на бесплатное обучение в ProductStar. Участие бесплатное, но регистрация обязательна. Зарегистрироваться на вебинар 👉 @ProductStarProductBot

Mastering Large Datasets with Python - 2019 @pythonlbooks

Bioinformatics with Python Cookbook Github @datascienceiot
Bioinformatics with Python Cookbook Github @datascienceiot

Advanced Machine Learning with Python Github @datascienceiot
Advanced Machine Learning with Python Github @datascienceiot

Fundamentals of Data Visualization (2019) Github @datascienceiot
Fundamentals of Data Visualization (2019) Github @datascienceiot

Think Java: How to Think Like a Computer Scientist Github @datascienceiot
Think Java: How to Think Like a Computer Scientist Github @datascienceiot

Introduction to the Math of Neural Networks Github @datascienceiot
Introduction to the Math of Neural Networks Github @datascienceiot

Algorithmic Problem Solving with Python @datascienceiot

Machine translation of cortical activity to text with an encoder–decoder framework @datascienceiot

Gradient boost trees with xgboost and scikit-learn @datascienceiot

All keyboard shortcuts for data scientist

PyTorch Recipes - 2019 @datascienceiot
PyTorch Recipes - 2019 @datascienceiot

Practical statistics for data scientists: 50 essential concepts @pythonl

Practical Python AI Projects: Mathematical Models of Optimization Problems with Google OR-Tools @datascienceiot
Practical Python AI Projects: Mathematical Models of Optimization Problems with Google OR-Tools @datascienceiot

Machine Learning with Spark and Python: Essential Techniques for Predictive Analytic @datascienceiot
Machine Learning with Spark and Python: Essential Techniques for Predictive Analytic @datascienceiot

Practical SQL: A Beginner's Guide to Storytelling with Data @datascienceiot

Artificial intelligence with Python @datascienceiot