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 41 813 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
Getting Started with Python Data Analysis @datascienceiot

A Common-Sense Guide to Data Structures and Algorithms Github @datascienceiot
A Common-Sense Guide to Data Structures and Algorithms Github @datascienceiot

Что компании ждут от специалистов Machine learning? Узнайте об этом 02.02 февраля на вебинаре с Дмитрием Сергеевым, Senior Da
Что компании ждут от специалистов Machine learning? Узнайте об этом 02.02 февраля на вебинаре с Дмитрием Сергеевым, Senior Data Scientist в Oura. Дмитрий поделится карьерными инсайтами и представит программы онлайн-курсов «Machine Learning». Вы узнаете, чем отличаются курсы, как организована практика и получите возможность сэкономить на обучении. Зарегистрируйтесь на вебинар: https://otus.pw/u0Cz/

PyTorch Artificial Intelligence Fundamentals Github @datascienceiot
PyTorch Artificial Intelligence Fundamentals Github @datascienceiot

Automated Machine Learning (2020) Github @datascienceiot
Automated Machine Learning (2020) Github @datascienceiot

📚 Graph Representation Learning Github @datascienceiot
📚 Graph Representation Learning Github @datascienceiot

Practical Python Data Visualization: A Fast Track Approach To Learning Data Visualization With Python Download @datascienceio
Practical Python Data Visualization: A Fast Track Approach To Learning Data Visualization With Python Download @datascienceiot

Convolutional Neural Networks in Python Github @datascienceiot
Convolutional Neural Networks in Python Github @datascienceiot

Байесовский анализ на Python — Освальдо Мартин (ru) 2020 Book @datascienceiot
Байесовский анализ на Python — Освальдо Мартин (ru) 2020 Book @datascienceiot

Introduction to Machine Learning Github @datascienceiot
Introduction to Machine Learning Github @datascienceiot

Data Structures And Algorithmic Thinking With Python Github @datascienceiot
Data Structures And Algorithmic Thinking With Python Github @datascienceiot

Данные, инструменты для них и немного математики в канале Data_Science_News от кандидата физико-математических наук и выпускн
Данные, инструменты для них и немного математики в канале Data_Science_News от кандидата физико-математических наук и выпускника программы MIT MicroMasters Андрея Степнова. В одном месте собраны крутые материалы по статистике, актуальные научные работы из мира машинного обучения, инструменты Data Science.

Данные, инструменты для них и немного математики в канале Data_Science_News от кандидата физико-математических наук и выпускн
Данные, инструменты для них и немного математики в канале Data_Science_News от кандидата физико-математических наук и выпускника программы MIT MicroMasters Андрея Степнова. В одном месте собраны крутые материалы по статистике, актуальные научные работы из мира машинного обучения, инструменты Data Science.

Python Data Cleaning Cookbook (2020) Github @datascienceiot
Python Data Cleaning Cookbook (2020) Github @datascienceiot

Mathematical Problems in Data Science Github @datascienceiot
Mathematical Problems in Data Science Github @datascienceiot

Machine Learning and Data Science Blueprints for Finance (2020) Github @datascienceiot
Machine Learning and Data Science Blueprints for Finance (2020) Github @datascienceiot

Deep Learning Interviews (2020) Github @datascienceiot
Deep Learning Interviews (2020) Github @datascienceiot

Hands-On Unsupervised Learning Using Python 2020 Github @datascienceiot
Hands-On Unsupervised Learning Using Python 2020 Github @datascienceiot

Python for Algorithmic Trading (2020) Github @datascienceiot
Python for Algorithmic Trading (2020) Github @datascienceiot

Designing Machine Learning Systems with Python (en) @datascienceiot