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 41 814 подписчиков, занимая 3 222 место в категории Технологии и приложения и 15 276 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 41 814 подписчиков.

Согласно последним данным от 25 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -111, а за последние 24 часа — -6, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.17%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.48% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 579 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 037 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 26 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.

41 814
Подписчики
-624 часа
-707 дней
-11130 день
Архив постов
Machine Learning for Text @datascienceiot

Почему работодатели продолжают высоко оценивать навыки программирования на C? Кому нужны эти знания в первую очередь? 11 мая
Почему работодатели продолжают высоко оценивать навыки программирования на C? Кому нужны эти знания в первую очередь? 11 мая OTUS приглашает на встречу с Виктором Коробковым, экспертом с 15-летним опытом в IT-индустрии. На вебинаре Виктор расскажет об актуальности языка C, поделится своим опытом и представит программу онлайн-курса «Программист C». Вы узнаете о формате обучения, организации практики и проектной работе, сможете задать свои вопросы эксперту в прямом эфире. Регистрируйтесь для участия в мероприятии https://otus.pw/j5F0/

Machine Learning for Time Series Forecasting with Python - 2020 @datascienceiot

Что входит в must-have умения специалиста Машинного обучения? 11 мая Дмитрий Сергеев, Senior Data Scientist в Oura, расскажет
Что входит в must-have умения специалиста Машинного обучения? 11 мая Дмитрий Сергеев, Senior Data Scientist в Oura, расскажет, на какие навыки обращают внимание работодатели и как их тренировать. Дмитрий поделится своим опытом и проведет обзор рынка вакансий в Data Science. Также вы познакомитесь с программой и особенностями онлайн-курса «Machine Learning. Professional», форматом обучения OTUS и сможете задать свои вопросы эксперту. Ждем тех, кто уже начал осваиваться в Data Science и хочет получить знания, необходимые Middle специалисту. Для участия регистрируйтесь на вебинар https://otus.pw/f3XX/

Artificial Intelligence for .NET: Speech, Language, and Search @datascienceiot

Data Analysys with Pandas 2021 @datascienceiot

PostgreSQL Administration Cookbook @datascienceiot

Машинное обучение: алгоритмы для бизнеса @machinelearning_ru

Learning Algorithms Through Programming and Puzzle Solving @datascienceiot

Numerical Methods in Physics with Python (2020) @datascienceiot

Machine Learning Applications for Accounting Disclosure and Fraud Detection - 2021 @datascienceiot

Какие требования предъявляют работодатели к специалистам Machine learning на Middle+ уровне? 5 мая Дмитрием Сергеевым, Senior
Какие требования предъявляют работодатели к специалистам Machine learning на Middle+ уровне? 5 мая Дмитрием Сергеевым, Senior Data Scientist в Oura, проведет обзор рынка вакансий Data Science для специалистов с опытом и поделится карьерными инсайтами. Вы узнаете ,какие навыки и технологии понадобятся для карьерного роста и познакомитесь с программой онлайн-курсов «Machine Learning. Advanced». Как подготовиться к встрече? Пройдите вступительный тест, чтобы оценить свой уровень знаний и сложность курса. Зарегистрируйтесь, чтобы участвовать в трансляции и задать свои вопросы эксперту https://otus.pw/koYQ/

DevOps in Python @datascienceiot

Web Development with ReasonML @datascienceiot

Machine Learning Concepts with Python and the Jupyter Notebook Environment @datascienceiot

Handbook of Research on Emerging Trends and Applications of Machine Learning - 2020 @datascienceiot

The Kubernetes Book (2020) @datascienceiot

Automated Machine Learning (AutoML): A cheatsheet Github @datascienceiot
Automated Machine Learning (AutoML): A cheatsheet Github @datascienceiot

🛰 Как быстрее всего оказаться в Data Science? 6 месяцев на онлайн-курсе «Machine Learning Basic» в OTUS — и вы получите всю
🛰 Как быстрее всего оказаться в Data Science? 6 месяцев на онлайн-курсе «Machine Learning Basic» в OTUS — и вы получите всю необходимую подготовку и соберете портфолио проектов. С нуля вы изучите Python, разберетесь с математикой для машинного обучения и поймёте принципы работы моделей. Персональный ментор поможет разобраться со сложностями и закрепить навыки. С первых занятий вы погрузитесь в мир Data Science: общайтесь с экспертами на лекциях, делитесь успехами с сокурсниками! К концу курса у вас будет достаточно практики работы с реальными задачами, которые обычно в компаниях выполняют junior-специалисты. С таким опытом вы будете уверенно чувствовать себя на собеседованиях, а центр карьеры OTUS поможет получить первую работу в Data Science. 🔗 Оставьте заявку, чтобы занять место по спец. цене https://otus.pw/1d1n/

Practical Machine Learning Algorithms with Python @datascienceiot