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 41 885 подписчиков, занимая 3 241 место в категории Технологии и приложения и 15 299 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 41 885 подписчиков.

Согласно последним данным от 18 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -32, а за последние 24 часа — -12, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.85%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.90% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 709 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 213 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 19 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.

41 885
Подписчики
-1224 часа
-157 дней
-3230 день
Архив постов
Яндекс открывает новый сезон Тренировок по ML Смотрите лекции, решайте задачи, поднимайтесь в рейтинге. В третьем сезоне Трен
Яндекс открывает новый сезон Тренировок по ML Смотрите лекции, решайте задачи, поднимайтесь в рейтинге. В третьем сезоне Тренировки по ML сосредоточатся на теме Computer Vision. Вас ждут 4 темы с контестами по 10 задач. Вы изучите не только классические методы компьютерного зрения, но и генеративные модели, локальные дескрипторы изображений, детекцию, сегментацию, контрастное предобучение и многое другое. Лучшие участники получат сертификат о прохождении Тренировок (нужно решить 20 из 40 задач), возможность пройти пробное техническое собеседование в Яндекс, проходку на топовый гик-фест о старте карьеры в IT Young Con и не только. Участники, которые хорошо себя проявят, получат возможность пройти ускоренный отбор на стажировку или сразу в штат компании. Подать заявку на Тренировки можно здесь.

🔥 Transformers Laid Out 📌 Guide @datascienceiot
+9
🔥 Transformers Laid Out 📌 Guide @datascienceiot

Version 2 of our survey on 𝐌𝐞𝐜𝐡𝐚𝐧𝐢𝐬𝐭𝐢𝐜 𝐈𝐧𝐭𝐞𝐫𝐩𝐫𝐞𝐭𝐚𝐛𝐢𝐥𝐢𝐭𝐲, ext. 📚Paper @datascienceiot
Version 2 of our survey on 𝐌𝐞𝐜𝐡𝐚𝐧𝐢𝐬𝐭𝐢𝐜 𝐈𝐧𝐭𝐞𝐫𝐩𝐫𝐞𝐭𝐚𝐛𝐢𝐥𝐢𝐭𝐲, ext. 📚Paper @datascienceiot

Graph Theory and Additive Combinatorics Exploring Structure and Randomness 📚 Книга @datascienceiot
Graph Theory and Additive Combinatorics Exploring Structure and Randomness 📚 Книга @datascienceiot

STAT 248 - Analysis of Time Series Full Lecture Notes 📚 Book @datascienceiot
STAT 248 - Analysis of Time Series Full Lecture Notes 📚 Book @datascienceiot

Приглашаем аналитиков на дружескую встречу в Яндексе! 22 марта в штаб-квартире Яндекса «Красная Роза» команда Рекламных техно
Приглашаем аналитиков на дружескую встречу в Яндексе!  22 марта в штаб-квартире Яндекса «Красная Роза» команда Рекламных технологий поделятся своим опытом и расскажут:  — Как работает аналитика в Коммерческом департаменте и Рекламных технологиях  — Как устроена аналитика антифрода рекламных систем После основной части можно будет пройти диагностику навыков, поучаствовать в нетворкинге и задать все интересующие вопросы. Ждут аналитиков с опытом на Python от 3 лет. Успейте зарегистрироваться — сбор заявок завершается 20 марта! До встречи!

Three Types of Intelligence Explosion 📚 Article @datascienceiot
+1
Three Types of Intelligence Explosion 📚 Article @datascienceiot

💪 Качаем скиллы PostgreSQL! 10 апреля 2025 года пройдет бесплатное комьюнити-мероприятие из серии PG BootCamp Russia — конфе
💪 Качаем скиллы PostgreSQL! 10 апреля 2025 года пройдет бесплатное комьюнити-мероприятие из серии PG BootCamp Russia — конференция, направленная на приобретение практических навыков при работе с СУБД PostgreSQL. 🔵Программа рассчитана как на начинающих специалистов, так и на более опытных разработчиков, желающих углубить знания в части ядра и экосистемы продукта 🔵 Ведущие эксперты в области СУБД проведут мастер-классы и лекции по наиболее востребованным и интересным темам 🔵Для тех, кто не сможет присутствовать очно, предусмотрена онлайн-трансляция 🧑‍🎓 Все участники получат электронные сертификаты, подтверждающие приобретение новых знаний и навыков. 📌 Дата и время: 10 апреля, в 10:00 (по ЕКБ) Формат: офлайн/онлайн Место проведения: конгресс-отель «Екатеринбург» ✅ Зарегистрируйтесь сейчас и приготовьтесь к захватывающему путешествию в мир СУБД!

🔥 The Project Gutenberg EBook of First Course in the Theory of Equations, Этой классической книге по математике 100 лет. 📚
🔥 The Project Gutenberg EBook of First Course in the Theory of Equations, Этой классической книге по математике 100 лет. 📚 Book @programming_books_it

Password Security Design 📚 Reed @datascienceiot
+1
Password Security Design 📚 Reed @datascienceiot

Introduction to Graph Neural Networks: A Starting Point for Machine Learning Engineers 📓 Paper @datascienceiot
Introduction to Graph Neural Networks: A Starting Point for Machine Learning Engineers 📓 Paper @datascienceiot

Everything You Always Wanted To Know About Mathematics* 📓 book @datascienceiot
Everything You Always Wanted To Know About Mathematics* 📓 book @datascienceiot

👁Настройка dev-окружения для команды компьютерного зрения. Что будет на вебинаре? - Аренда и базовая настройка сервера для р
👁Настройка dev-окружения для команды компьютерного зрения. Что будет на вебинаре? - Аренда и базовая настройка сервера для работы команды. - Установка и настройка инструментов для ML-экспериментов - Развертывание сервиса для разметки изображений CVAT. Узнаете, как арендовать и настроить сервер для командной работы, что позволит им быстро развертывать инфраструктуру для новых проектов. Научитесь настраивать MLFlow для отслеживания экспериментов, JupiterLab для удобной разработки и MinIO для создания общего файлового хранилища, что упростит совместную работу с датасетами и другими файлами. Сможете развернуть CVAT для разметки изображений, что пригодится в проектах, связанных с обработкой и анализом изображений, таких как распознавание объектов, сегментация и т.д. 👉 Регистрация и подробности вебинара https://otus.pw/hj3A/ Вебинар проходит в рамках подписки OTUS, благодаря которой можно приобрести 3 курса по цене одного! erid: 2W5zFKABJw2

Controlling Latent Diffusion Using Latent CLIP 📚 Read @datascienceiot
Controlling Latent Diffusion Using Latent CLIP 📚 Read @datascienceiot

Исследование рынка аналитиков от агентства NEWHR Респондентами стали 1293 аналитика разных грейдов: от джунов до руководителей. — Более 35% опрошенных назвали Авито лучшей компанией для работы. — Более 70% в 2024 году стали получать больше. — 60% хоть раз сменили работу за последние 2 года. С результатами исследования NEWHR можно ознакомиться по ссылке. @datascienceiot

A SURVEY ON POST-TRAINING OF LARGE LANGUAGE MODELS 📚 Read @datascienceiot
A SURVEY ON POST-TRAINING OF LARGE LANGUAGE MODELS 📚 Read @datascienceiot

Attention from Beginners Point of View 📚 Reed @datascienceiot
Attention from Beginners Point of View 📚 Reed @datascienceiot

CS229 Lecture Notes Andrew Ng and Tengyu Ma 📚 Читать @datascienceiot
+4
CS229 Lecture Notes Andrew Ng and Tengyu Ma 📚 Читать @datascienceiot

ByteScale: Efficient Scaling of LLM Training with a 2048K Context Length on More Than 12,000 GPUs 📚 'Read @datascienceiot
ByteScale: Efficient Scaling of LLM Training with a 2048K Context Length on More Than 12,000 GPUs 📚 'Read @datascienceiot

💥 Повышайте точность ML-моделей! Для достижения высокой точности в ML часто используют не одну, а несколько моделей, объедин
💥 Повышайте точность ML-моделей! Для достижения высокой точности в ML часто используют не одну, а несколько моделей, объединяя их в ансамбли.  Записывайтесь на бесплатный вебинар, где мы на практике разберём популярные методы ансамблирования: - Бэггинг снижает дисперсию модели, делая её устойчивее - Градиентный бустинг усиливает предсказания, обучая модели на ошибках 📅 Встречаемся онлайн 17 марта в 18:00 мск. Открытый урок пройдёт в преддверии старта курса «Специализация Machine Learning», а все участники получат скидку на обучение. ➡️ Ссылка для регистрации: https://otus.pw/R5QG/?erid=2W5zFGobhNG #реклама О рекламодателе