ru
Feedback
Data Science

Data Science

Открыть в Telegram

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/3Fk3zS

Больше
MachinelearningСеть:MachinelearningРоссия15 236Технологии и приложения3 219

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Science

Канал Data Science (@datascienceiot) является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 41 813 подписчиков, занимая 3 219 место в категории Технологии и приложения и 15 236 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 41 813 подписчиков.

Согласно последним данным от 26 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -110, а за последние 24 часа — -11, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.86%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.43% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 449 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 016 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 27 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.

41 813
Подписчики
-1124 часа
-717 дней
-11030 день
Архив постов
Data Science
Data Science
41 813
Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem (2020) Github @datascienceiot
Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Python Basics A Self-Teaching Github @datascienceiot
Python Basics A Self-Teaching Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Machine Learning with Python for Everyone Github @datascienceiot
Machine Learning with Python for Everyone Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Работаете в направлении Машинного обучения и хотите развиваться дальше? Специально для вас девять практикующих экспертов приг
Работаете в направлении Машинного обучения и хотите развиваться дальше? Специально для вас девять практикующих экспертов приготовили онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Познакомиться с курсом можно будет уже 15 февраля на демо-занятии «Multi-armed bandits для оптимизации AB тестирования». Вместе с Андреем Канашовым, Data Scientist в OMD OM GROUP, вы разберете один из самых простых, но эффективных вариантов применения обучения с подкреплением. Вы узнаете, как можно переформулировать задачу АБ тестирования в задачу байесовского вывода и получать результаты по тестам раньше, чем при классическом тестировании. Используйте демо-занятие, чтобы освоить новые навыки, познакомиться с преподавателем и оценить сложность курса. Пройдите вступительный тест, чтобы зарегистрироваться на урок https://otus.pw/vs4e/

Data Science
Data Science
41 813
Python data access tutorial Book @datascienceiot
Python data access tutorial Book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Getting Structured Data from the Internet (2020) Github @datascienceiot
Getting Structured Data from the Internet (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
SQL QuickStart Guide @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Blueprints for Text Analytics Using Python @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Вы Data Engineer и хотите оптимизировать работу с большими данными? Начните осваивать инструменты уже 4 февраля на демо-занят
Вы Data Engineer и хотите оптимизировать работу с большими данными? Начните осваивать инструменты уже 4 февраля на демо-занятии «Spark Streaming». Вадим Заигрин познакомит вас со Spark Streaming и Structured Streaming, вместе вы изучите их особенности и напишете простое приложение обработки потоков. Что такое демо-занятие? Это возможность попробовать онлайн-курс «Экосистема Hadoop, Spark, Hive» и познакомиться с преподавателем. Для регистрации пройдите вступительный тест https://otus.pw/BszP/

Data Science
Data Science
41 813
Python for Finance Cookbook @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Practical Machine Learning with Python @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
SWITCH TRANSFORMERS: SCALING TO TRILLION PARAMETER MODELS WITH SIMPLE AND EFFICIENT @datascienceiot
SWITCH TRANSFORMERS: SCALING TO TRILLION PARAMETER MODELS WITH SIMPLE AND EFFICIENT @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Python for Data Mining Quick Syntax Reference @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Начните осваивать навыки Машинного обучения, которые нужны, чтобы решать задачи уровня Middle+ / Senior. 9 февраля ждем вас н
Начните осваивать навыки Машинного обучения, которые нужны, чтобы решать задачи уровня Middle+ / Senior. 9 февраля ждем вас на демо-занятии «Извлечение признаков из временных рядов». Если на минутку представить, что временной ряд чем-то похож на аудиосигнал — вам откроется чудесный мир новых способов генерации признаков из сферы обработки сигналов. Вместе с преподавателем Дмитрием Сергеевым вы посмотрите, как дополнительные признаки улучшают качество моделей, научитесь пользоваться автоматической генерацией в библиотеках tsfresh и tsfel и решите задачку распознавания активности по данным акселерометра мобильного телефона. Демо-занятие входит в онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Это возможность оценить сложность программы и познакомиться с преподавателем. Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/WxTJ1/

Data Science
Data Science
41 813
OpenCV 4 with Python Blueprints, Second Edition - 2020 @pythonlbooks

Data Science
Data Science
41 813
Python. Note for Professionals @pythonlbooks

Data Science
Data Science
41 813
Data Science Interview Questions @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Hands-On Data Science for Marketing @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Data Science for Beginners: 4 Books in 1 @datascienceiot