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 41 811 подписчиков, занимая 3 217 место в категории Технологии и приложения и 15 220 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 41 811 подписчиков.

Согласно последним данным от 08 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -94, а за последние 24 часа — 6, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.46%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.62% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 699 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 096 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 09 июля, 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.

41 811
Подписчики
+624 часа
+317 дней
-9430 день
Архив постов
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

The Statistics and Calculus with Python Workshop (2020) Github @datascienceiot
The Statistics and Calculus with Python Workshop (2020) Github @datascienceiot

Spatial Analysis with R: Statistics, Visualization, and Computational Methods (2020) Download @datascienceiot
Spatial Analysis with R: Statistics, Visualization, and Computational Methods (2020) Download @datascienceiot

AI for Data Science Github @datascienceiot
AI for Data Science Github @datascienceiot

Python Data Science Github @datascienceiot
Python Data Science Github @datascienceiot

Как правильно использовать инструменты Data Engineering? Узнайте бесплатно, посмотрев демо-занятие «Spark Data API» и День от
Как правильно использовать инструменты Data Engineering? Узнайте бесплатно, посмотрев демо-занятие «Spark Data API» и День открытых дверей курса «Экосистема Hadoop, Spark, HiveI» по ссылке: https://otus.pw/krlch/ Для доступа ко всем бесплатным мероприятиям курса пройдите вступительный тест: https://otus.pw/XxLT/ Успейте занять последние места на курсе «Экосистема Hadoop, Spark, Hive». Старт занятий 25 февраля. После обучения вы сможете писать распределенные приложения, работать с потоками данных, обрабатывать большие объемы данных и оптимизировать приложения.

Machine Learning with Microsoft Technologies Github @datascienceiot
Machine Learning with Microsoft Technologies Github @datascienceiot

Become a Python Data Analyst @ai_machinelearning_big_data

Become a Python Data Analyst