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 41 817 подписчиков, занимая 3 211 место в категории Технологии и приложения и 15 203 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 41 817 подписчиков.

Согласно последним данным от 27 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -102, а за последние 24 часа — 4, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.68%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.42% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 374 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 011 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 28 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.

41 817
Подписчики
+424 часа
-627 дней
-10230 день
Архив постов
Python For Data Science Cheat Sheet @datascienceiot
Python For Data Science Cheat Sheet @datascienceiot

Artificial Intelligence Forecasting of Covid-19 in China @datascienceiot
Artificial Intelligence Forecasting of Covid-19 in China @datascienceiot

Mastering Large Datasets with Python - 2019 Github @datascienceiot
Mastering Large Datasets with Python - 2019 Github @datascienceiot

Python Data Analysis @datascienceiot
Python Data Analysis @datascienceiot

Managing Your Biological Data with Python Github @datascienceiot
Managing Your Biological Data with Python Github @datascienceiot

Thoughtful Machine Learning Github @datascienceiot
Thoughtful Machine Learning Github @datascienceiot

Probability cheatsheet Github @datascienceiot
Probability cheatsheet Github @datascienceiot

PYTHON FOR DATA SCIENCE: The Ultimate Beginners’ Guide to Learning Python Data Science Step by Step (2019) Github @datascienc
PYTHON FOR DATA SCIENCE: The Ultimate Beginners’ Guide to Learning Python Data Science Step by Step (2019) Github @datascienceiot

Seaborn tutorial @pythonlbooks

Make your own Neural Networks Github @datascienceiot
Make your own Neural Networks Github @datascienceiot

Network Security Through Data Analysis @datascienceiot

A Manager’s Guide to Data Warehousing @datascienceiot

Pandas for Everyone: Python Data Analysis @datascienceiot

TensorFlow for Machine Intelligence @datascienceiot

Expert Python Programming @pythonlbooks

Derivatives analytics with Python @datascienceiot

Ищем Data Scientists, которые готовы принять методологический вызов и участвовать в хакатоне Яндекс.Недвижимости по анализу д
Ищем Data Scientists, которые готовы принять методологический вызов и участвовать в хакатоне Яндекс.Недвижимости по анализу данных домов в Москве для повышения эффективности объявлений на классифайде. Очный этап 21-22 марта, регистрация для индивидуальных участников и команд до 10 марта на сайте: https://hacktherealty.ru/

Learn TensorFlow 2.0 @datascienceiot

The Internet of things - do-it-yourself projects with Arduino, Raspberry Pi, and BeagleBone Black @datascienceiot

Practical Python AI Projects: Mathematical Models of Optimization Problems with Google OR-Tools @pythonlbooks