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
Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn Book 📚 book @datascienceiot
Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn Book 📚 book @datascienceiot

Теория и практика: A/B-тестирование для успешной аналитики ⭐ Бесплатный вебинар 6 ноября в 19:00 мск Аналитик данных помогает
Теория и практика: A/B-тестирование для успешной аналитики ⭐ Бесплатный вебинар 6 ноября в 19:00 мск Аналитик данных помогает бизнесу не ошибаться при принятии важных решений. А А/В-тесты - один из must-have инструментов, которые в этом помогают. Если вы хотите разобраться в основах проведения экспериментов и научиться правильно проводить А/В-тесты, ждём вас на бесплатном вебинаре. На реальных кейсах узнаем: — Что такое A/B-тестирование — Как выбрать гипотезу для тестирования — Как определить метрики успешности — Когда тест можно считать завершенным и др. 🚶 Переходите и регистрируйтесь на бесплатный вебинар.

Machine Learning 📚 Book @datascienceiot
Machine Learning 📚 Book @datascienceiot

Как ускорить обучение нейросетей и обработку данных? С помощью мощных видеокарт GPU: RTX 2080Ti и RTX 4090. Они подойдут для
Как ускорить обучение нейросетей и обработку данных?   С помощью мощных видеокарт GPU: RTX 2080Ti и  RTX 4090. Они подойдут для решения  сложных графических задач, обучения нейросетей и выполнения сложных вычислений в области ИИ   Арендовать и потестить эти видеокарты можно в Selectel — одном из ведущих российских провайдеров ИТ-инфраструктуры.   Что вы сможете при аренде облачного сервера с GPU в Selectel: ● Получить ресурсы для обучения ML-моделей ● Платить только за время использования — почасовая ставка от 29 рублей ● Использовать лучшее железо — к вашим услугам процессоры с частотами 2,4-2,6 Ггц ● Масштабироваться без проблем — мгновенный переезд на более мощную видеокарту ● Выбирать из широкого ассортимента GPU-карт — доступно 9 моделей под самые разные задачи ● Чувствовать себя спокойно — предоставляем бесплатную защиту от DDoS-атак.   Арендовать серверы с почасовой оплатой

THINKING LLMS: GENERAL INSTRUCTION FOLLOWING WITH THOUGHT GENERATION 📚 Reed @datascienceiot
THINKING LLMS: GENERAL INSTRUCTION FOLLOWING WITH THOUGHT GENERATION 📚 Reed @datascienceiot

Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько
Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней. Ближайшее мероприятие: • 9-11 ноября — для продуктовых и аналитиков данных, офер за 3 дня в команды Финтеха и Яндекс Практикума. Зарегистрироваться

Open Contextual RAG 📌 cookbook @datascienceiot
Open Contextual RAG 📌 cookbook @datascienceiot

📕 Applied Causal #Inference Powered by #MachineLearning 📌Book @datascienceiot
📕 Applied Causal #Inference Powered by #MachineLearning 📌Book @datascienceiot

NotebookLlama: An Open Source version of NotebookLM 📚 Book @datascienceiot
NotebookLlama: An Open Source version of NotebookLM 📚 Book @datascienceiot

🎃 Приглашаем на вебинар перед Хэллоуином: «Нужна ли математика на собеседованиях?» 🧙‍♀️ Темные тучи сгущаются, и в воздухе
🎃 Приглашаем на вебинар перед Хэллоуином: «Нужна ли математика на собеседованиях?» 🧙‍♀️ Темные тучи сгущаются, и в воздухе витает мистическая атмосфера... Готовы ли вы окунуться в мир загадочной математики и раскрыть тайны успешного собеседования? Тогда ждем вас 28 октября в 20:00! 🕸 https://proglib.io/w/6a50d166 Что вас ждет в эту зловещую ночь: 💀 Ошибаться не страшно: узнаем, как неудачные проекты и опыт «в стол» превращают джуниоров в сеньоров. Расскажем истории о том, как ошибки закаляют и помогают достигать вершин мастерства. 🧛 Собеседования без подготовки? Обсудим, возможно ли пройти через испытания рекрутеров без специальной подготовки или это путь в лабиринт с привидениями. 🧙 Теория и практика — зелье успеха: • Выбор метрики оценки модели: какую метрику показать бизнесу, чтобы не столкнуться с гневом нечисти? Разберемся в разнице между MAPE и WAPE и когда какую применять. • Трансформация распределений: как превратить логнормальное распределение в нормальное без волшебной палочки? Поговорим о том, зачем это нужно и как обойтись изменением функции потерь вместо магических превращений. 🦇 Бонус для смельчаков: раскроем секреты тестирования в маркетинге, которые помогут не заблудиться в темном лесу конкурентного рынка. Не упустите шанс провести вечер в компании единомышленников, погрузиться в атмосферу Хэллоуина и получить ценные знания! 🕯 Записывайтесь на вебинар и готовьтесь к мистическим открытиям! https://proglib.io/w/6a50d166

The State of AI Report 📚 Report @datascienceiot
The State of AI Report 📚 Report @datascienceiot

Где можно и где нельзя без ML в промышленности 🎧 Подкаст О сходствах и различиях в задачах DS-команд в финтехе и промышленно
Где можно и где нельзя без ML в промышленности 🎧 Подкаст О сходствах и различиях в задачах DS-команд в финтехе и промышленности и главных направления развития ML в этих сферах: в подкасте «Деньги любят техно» поговорили Михаил Граденко, «Русал», и Юлий Шамаев, ВТБ. Слушать Смотреть

Vector Calculus 📚 Книга @datascienceiot
Vector Calculus 📚 Книга @datascienceiot

Тренажёр-практикум Python и SQL (от NumPy и OpenCV до PostgreSQL) в аналитике данных и ML Откройте карьерные возможности в ма
Тренажёр-практикум Python и SQL (от NumPy и OpenCV до PostgreSQL) в аналитике данных и ML Откройте карьерные возможности в машинном обучении и аналитике данных - Научитесь проводить анализ больших объёмов данных. - Создавайте интерактивные и 3D-визуализации для представления данных. - Освойте работу с SQL-базами для хранения, модификации и извлечения данных. - Оптимизируйте запросы и управляйте структурой данных. Для кого будет полезен этот тренажёр? Аналитикам данных, бизнес-аналитикам и продуктовым специалистам: Новичкам и продолжающим в области анализа и визуализации данных, которые хотят освоить инструменты для анализа и машинного обучения на практике. Тем, кто уже знаком с Python и стремится развиваться в аналитике данных и ML: Разработчикам и специалистам по данным, стремящимся углубить навыки обработки данных и визуализации. Инженерам данных и всем заинтересованным: Тем, кто сталкивается с трудностями при предобработке данных для моделей машинного обучения и хочет выстроить системный подход к работе с ними. Тем, кто стремится автоматизировать процессы и управлять данными: После курса вы научитесь эффективно работать с NumPy и Pandas, создавать визуализации через Matplotlib и Seaborn, управлять базами данных с PostgreSQL. Примеры задач, которые вы решите в тренажёре: - Анализ температурных данных - Редактор изображений - Временной анализ продаж 🎓 Попробуйте первые уроки бесплатно! Пройдите 6 практических заданий сразу! PS. В демо также доступен ИИ-бот ДуДу с code review 24/7. 👉 Регистрация на демо-доступ

Ultimate Guide to Fine-Tuning LLMs 📚 Book @datascienceiot
Ultimate Guide to Fine-Tuning LLMs 📚 Book @datascienceiot

Advanced SQL for Beginners Free Download 📚 Book @datascienceiot
Advanced SQL for Beginners Free Download 📚 Book @datascienceiot

Как нужно укомплектовать команду ML для решения задачи? 🔹Расскажем на открытом уроке «Структура и построение ML команды» про
Как нужно укомплектовать команду ML для решения задачи? 🔹Расскажем на открытом уроке «Структура и построение ML команды» про композицию ML команды, различные роли в ней и их зоны ответственности ✅ Поговорим о том, зачем нужны ролы Data Scientist, Data Analyst, BI Analyst, ML Engineer, Data Engineer. Как организовать работу команды и взаимодействие внутри нее. Урок приурочен новому курсу «ML Team Lead» от Otus. 👉 Регистрация и подробности: https://otus.pw/0oSr/?erid=LjN8Jteeq #реклама О рекламодателе

Principles of Data Science 📓 Книга @datascienceiot
Principles of Data Science 📓 Книга @datascienceiot

Приглашаем погрузиться в аналитику данных вместе с Яндексом! Data Driven — это наша ежегодная конференция для тех, кто анализ
Приглашаем погрузиться в аналитику данных вместе с Яндексом! Data Driven — это наша ежегодная конференция для тех, кто анализирует данные, чтобы принимать бизнес-решения. 26 октября приглашаем дата-сайентистов и всех, кто интересуется Big Data, послушать спикеров из Крауда, Рекламы, Алисы и других команд. В программе: доклады о фичах на основе пользовательских отзывов, машинном переводе, обучении YandexGPT, метриках KPI и многом другом. 📍Место: Москва, ст. м. «Парк культуры» 📅 Дата: 26 октября в 12:00 💻 Регистрация Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543.

Linear Algebra Done Right 📓 Book @datascienceiot
Linear Algebra Done Right 📓 Book @datascienceiot