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
Можно ли за два месяца разобраться в Data Science? Нет. Но познакомиться с этой областью и понять, как систематизировать боль
Можно ли за два месяца разобраться в Data Science? Нет. Но познакомиться с этой областью и понять, как систематизировать большие данные с помощью Machine Learning — вполне реально. Ребята из ProductStar собрали мини-курс, который всего за 60 дней поможет вам: — Выучить синтаксис Python, — Узнать ключевые инструменты Machine Learning и научиться их применять, — Изучить типы и задачи рекомендательных систем, — Попрактиковаться в работе с Hadoop и разобрать подход MapReduce. Спикеры курса: — Николай Пекальн, Директор по аналитике, Vezet group, — Ришат Исхатов, Head of BA, СберМаркет. Обучение состоит из 11 лекций и 11 домашек с проверкой от практиков рынка. По ходу курса ребята помогают лучшим студентам с трудоустройством и подготовкой к собеседованиям. Для первых 20 студентов действует скидка в 20% — курс можно приобрести всего за 24500 рублей Подробная программа курса и регистрация по ссылке 👉 https://bit.ly/2GRo9I4

Data Science
Data Science
41 813
Data Scientist Thoughts Collection Github @datascienceiot
Data Scientist Thoughts Collection Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Top 50 Machine Learning Interview Q&A Github @datascienceiot
Top 50 Machine Learning Interview Q&A Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Natural Language Processing and Computational Linguistics Github @datascienceiot
Natural Language Processing and Computational Linguistics Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Python for Bioinformatics Github @datascienceiot
Python for Bioinformatics Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Datamining Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Advances in Machine Learning and Data Analysis Github @datascienceiot
Advances in Machine Learning and Data Analysis Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Хотите узнать какие подводные камни в работе с современной BigData? 12 октября пройдет демо-урок «Современные большие данные,
Хотите узнать какие подводные камни в работе с современной BigData? 12 октября пройдет демо-урок «Современные большие данные, анализ и оптимизация производительности распределенных приложений» Кирилл Султанов, расскажет, про подводные камни в работе с современной BigData: кастомизация, распределенное профилирование, контрибьют в open source. Все, что нужно - чтобы выйти в продакшн! Демо-урок является частью онлайн-курса «Промышленный ML на больших данных». Используйте эту возможность, чтобы получить ценные знания, оценить качество знаний и формат обучения. Для регистрации пройдите вступительный тест https://otus.pw/OxCF/

Data Science
Data Science
41 813
Elementary Math for Computer Science with Python - 2020 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Глубокое_обучение_и_игра_в_го.pdf8.59 MB

Data Science
Data Science
41 813
Python Artificial Intelligence Projects for Beginners @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813

Data Science
Data Science
41 813
Applying Math with Python (2020) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Графовые алгоритмы.pdf19.55 MB

Data Science
Data Science
41 813
Какие технологии необходимы Data-специалисту, чтоб работать с распределенными системами и большими данными? 1 октября в 20:00
Какие технологии необходимы Data-специалисту, чтоб работать с распределенными системами и большими данными? 1 октября в 20:00 Андрей Кузнецов познакомит вас с программой онлайн-курса «Промышленный ML на больших данных» и поделится карьерными инсайтами. Вы узнаете, чем отличается курс, как организована практика и как можно сэкономить на оплате. Курс рассчитан на Data Scientist или Data Engineer с опытом, которые стремятся дальше развиваться в этой сфере. Вступительный тест поможет вам оценить сложность и подготовиться к встрече с экспертом. Регистрируйтесь на вебинар, чтобы получить доступ к трансляции https://otus.pw/2UxX/

Data Science
Data Science
41 813
👁 S E E I N G T H E O R Y @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Internet of Things with Python: Interact with the world and rapidly prototype IoT applications using Python Github @datascien
Internet of Things with Python: Interact with the world and rapidly prototype IoT applications using Python Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Дата-сайентисты, готовы побороться за 1 млн рублей на хакатоне? Нужно предложить инструмент для оценки качества работы алгоритмов разметки медицинских изображений. Разработанный инструмент должен автоматически определять набор метрик, а результаты его работы должны наиболее точно совпадать с мнением экспертов (результатами экспертной оценки). Подайте заявку до 25 октября на участие по ссылке: https://clck.ru/R875k

Data Science
Data Science
41 813
Think Python: How to Think Like a Computer Scientist Allen B. Downey (2015) The goal of this book is to teach you to think like a computer scientist. This way of thinking combines some of the best features of mathematics, engineering, and natural science. Like mathematicians, computer scientists use formal languages to denote ideas (specifically computations). Like engineers, they design things, assembling components into systems and evaluating tradeoffs among alternatives. Like scientists, they observe the behavior of complex systems, form hypotheses, and test predictions. @programming_books_it

Data Science
Data Science
41 813
Hands-On Machine Learning with scikit-learn and Scientific Python Toolkits (2020) Github @datascienceiot
Hands-On Machine Learning with scikit-learn and Scientific Python Toolkits (2020) Github @datascienceiot