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 41 862 подписчиков, занимая 3 228 место в категории Технологии и приложения и 15 282 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 41 862 подписчиков.

Согласно последним данным от 22 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -61, а за последние 24 часа — -12, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.30%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.50% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 893 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 046 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 23 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.

41 862
Подписчики
-1224 часа
-697 дней
-6130 день
Архив постов
Statistical Analysis Handbook 📓 Book @datascienceiot
Statistical Analysis Handbook 📓 Book @datascienceiot

Applied Missing Data Analysis 📓 Book @datascienceiot
Applied Missing Data Analysis 📓 Book @datascienceiot

Statistical Pattern Recognition 📓 Book @datascienceiot
Statistical Pattern Recognition 📓 Book @datascienceiot

Machine Learning с 0! В этом канале вы научитесь работать с искусственным интеллектом и станете big-data разработчиком. Простым языком о сложном – @ML_secrets

Introduction to Statistics and Data Analysis for Physicists 📓 Book @datascienceiot
Introduction to Statistics and Data Analysis for Physicists 📓 Book @datascienceiot

Data Science & Big Data Analytics Discovering, Analyzing, Visualizing and Presenting Data 📓 Book @datascienceiot
Data Science & Big Data Analytics Discovering, Analyzing, Visualizing and Presenting Data 📓 Book @datascienceiot

Прими участие в международном онлайн-соревновании по искусственному интеллекту. AI Journey Contest — отличный шанс развить на
Прими участие в международном онлайн-соревновании по искусственному интеллекту. AI Journey Contest — отличный шанс развить навыки, получить новый опыт и попробовать выиграть приз. Общий призовой фонд конкурса — свыше 5 млн рублей. В этом году соревнование проводится совместно с Институтом искусственного интеллекта AIRI. Мы продлили прием решений до 13 ноября. Если ты решил действовать, поторопись! Участникам доступны четыре задачи: 🤖 FusionBrain Challenge 2.0 — разработка multitask-модели, которая сможет решать сразу 12 задач в визуальной и текстовой модальностях, в том числе скрытые, которые известны только организаторам 🗣 AI4Talk — разработка алгоритма для распознавания речи и автоматического перевода языков малых народов России. 🧬 AI4Biology — создание алгоритма быстрой идентификации бактерий по масс-спектрам. ⛴ AI4Sea — разработка алгоритма для восстановления данных по вылову рыбы на Дальнем Востоке. В конкурсе разрешено участвовать лицам старше 18 лет. Присоединяйся!

Introduction to Statistics and Data Analysis 📓 Book @datascienceiot
Introduction to Statistics and Data Analysis 📓 Book @datascienceiot

NewProLab запускает 10-й поток онлайн-программы Deep Learning, которая разработана для дата-сайентистов, технических руководи
NewProLab запускает 10-й поток онлайн-программы Deep Learning, которая разработана для дата-сайентистов, технических руководителей и ML-инженеров. Коротко о важном: - Старт – 15 ноября - Обучение длится 4 недели - Всем участникам предоставляется доступ для выполнения практических задач, максимально приближенных к реальным. - В программе – 8 занятий (онлайн в зуме) и 2 проекта. Вы получите опыт и знания, которые позволят обрабатывать изображения, видео и тексты с помощью нейронных сетей, а также быстро применять готовые модели и решения буквально в 2 строчки кода. Подробности по ссылке Для участников нашего сообщества организаторы предоставили промокод datascienceiot, по которому вы получите скидку 15% при покупке программы.

Develop Deep Learning Models On Theano And TensorFlow Using Keras 📓 Book @datascienceiot
Develop Deep Learning Models On Theano And TensorFlow Using Keras 📓 Book @datascienceiot

Fullstack GraphQL Applications 📓 Book @datascienceiot
Fullstack GraphQL Applications 📓 Book @datascienceiot

Недавно в Yandex Cloud объявили об обновлении Yandex DataSphere. Команда не просто запустила новый UI, но создала полноценное
Недавно в Yandex Cloud объявили об обновлении Yandex DataSphere. Команда не просто запустила новый UI, но создала полноценное рабочее место для дата-сайентиста с инструментами для командной работы. Теперь в сервисе: 🔹 проект — главная сущность, с которой работает дата-сайентист — им можно управлять, не переходя в среду разработки; 🔹 интеграция с кластерами Data Proc, которые обеспечивают расчёт в MapReduce-парадигме; 🔹 эксплуатация моделей — быстрый переход в инференс: после обучения можно нажатием нескольких кнопок выводить модель в продакшн; 🔹 дашборд здоровья сервиса — отслеживает состояние созданных сервисов, показывает график нагрузки, состояние серверов, занятые ресурсы; 🔹 сообщества — позволяют объединять проекты разных специалистов и удобно организовать командную работу в больших компаниях. Подробнее узнайте в статье. Попробуйте возможности нового Yandex DataSphere в деле! Начать работу ➡️

Python Data Structures and Algorithms 📓 Book @datascienceiot
Python Data Structures and Algorithms 📓 Book @datascienceiot

Сделайте первые шаги к работе с Big Data! 3 ноября в 20:00 мск пройдет открытый урок «DataFrame API: от Pandas к Dask». 🧑‍🎓
Сделайте первые шаги к работе с Big Data! 3 ноября в 20:00 мск пройдет открытый урок «DataFrame API: от Pandas к Dask». 🧑‍🎓 Занятие пройдет в рамках онлайн-курса «MLOps» от OTUS и его проведет Павел Филонов, Ex-Data Science Manager в Kaspersky. Почему стоит посетить этот урок? На уроке научимся работать с данными через multiprocessing напрямую или pandarallel и ускорим работу. Первый урок — DataFrame API: от Pandas к Dask 👉 Регистрация https://otus.pw/P0ca/ Второй урок — DataFrame API: от Dask к PySpark 👉 Регистрация https://otus.pw/YXK6/

pandas: powerful Python data analysis toolkit 📓 Book @datascienceiot
pandas: powerful Python data analysis toolkit 📓 Book @datascienceiot

Что дает байесовский подход в машинном обучении? 31 октября 20:00 пройдет открытый урок «Байесовский взгляд на машинное обуче
Что дает байесовский подход в машинном обучении? 31 октября 20:00 пройдет открытый урок «Байесовский взгляд на машинное обучение» в OTUS. 👨‍💻 На занятии мы погрузимся в тему байесовского подхода к машинному обучению – науку о том, как встроить априорные «экспертные» знания в модели машинного обучения. А также вы узнаете, когда и зачем нужен этот подход, и, надеемся, проникнетесь байесианской философией! 🔖 Пройдите вступительный тест, чтобы зарегистрироваться на вебинар 👉 РЕГИСТРАЦИЯ https://otus.pw/1ULO/

Data Algorithms with Spark 📓 Book @datascienceiot
Data Algorithms with Spark 📓 Book @datascienceiot

Applied Time Series Analysis 📓 Book @datascienceiot
Applied Time Series Analysis 📓 Book @datascienceiot