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
41 818
Machine Learning for Business Github @datascienceiot
Machine Learning for Business Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
#НейронныеСети [English] Title: Machine Learning for Business Author: Doug Hudgeon Description: This book shows you how to ap
#НейронныеСети [English] Title: Machine Learning for Business Author: Doug Hudgeon Description: This book shows you how to apply machine learning in your company to make your business processes faster and more resilient to change. This book is for people beginning their journey in machine learning or for those who are more experienced with machine learning but want to see how it can be applied in practice.

Data Science
Data Science
41 818
Pro Python 3: Features and Tools for Professional Development Github @pythonlbooks
Pro Python 3: Features and Tools for Professional Development Github @pythonlbooks

Data Science
Data Science
41 818
Coding projects in Python @pythonlbooks

Data Science
Data Science
41 818
Deep Learning with Python - 2020 Github @datascienceiot
Deep Learning with Python - 2020 Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
5 ошибок разработчиков data science-решений Ежедневно в мире появляются новые проекты на основе ML/DL/CV/NLP, но разработчики продолжают допускать одни и те же ошибки. Вот самые распространенные из них: 1️⃣Едим слона целиком Цель бывает очень амбициозна — настолько, что она фактически недостижима. Вместо того, чтобы декомпозировать ее на отдельные и реализуемые задачи, стартапы часто пытаются решить всю проблему сразу. На выходе они получают тысячи потраченных человеко-часов и неудовлетворительный результат. Казалось бы, минимально жизнеспособный продукт (MVP) — это очевидная вещь, но в состоянии драйва люди об этом совершенно забывают. 2️⃣Отсутствие контроля версий для пайплайнов Как правило, разработчики МО не сохраняют достаточно информации о модели. Это приводит к тому, что со временем они забывают, какие именно файлы с кодом использовались на том или ином этапе построения модели. Инженерам, которые не участвовали в разработке модели, разобраться в этих файлах почти невозможно. Избавиться от проблемы можно с помощью системы контроля версий, которая способна хранить сотни гигабайт данных, сохранять пайплайны обучения и воспроизводить их. Продолжение читайте в авторской рубрике ведущего разработчика ML.

Data Science
Data Science
41 818
Data-Driven Science and Engineering (2019) Github @datascienceiot
Data-Driven Science and Engineering (2019) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
Mastering Large Datasets with Python (2020) Github @datascienceiot
Mastering Large Datasets with Python (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
Chaos Engineering: System Resiliency in Practice (2020) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
Eldger.pdf1.95 MB

Data Science
Data Science
41 818
Deep Neuro-Fuzzy Systems with Python: With Case Studies and Applications from the Industry @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818

Data Science
Data Science
41 818
Python Data Access - 2019 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
Spark in Action, Second Edition (2020) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
Analytical Skills for AI and Data Science (2020) Github @datascienceiot
Analytical Skills for AI and Data Science (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
Building Machine Learning Pipelines (2020) Github @datascienceiot
Building Machine Learning Pipelines (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play Github @datascienceiot
Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
Write Great Code, Volume 1, 2nd Edition (2020) Github @datascienceiot
Write Great Code, Volume 1, 2nd Edition (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
Statistical Process Monitoring using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches Github @datascienceiot
Statistical Process Monitoring using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 818
Introduction to Data Science: Data Analysis and Prediction Algorithms with R @datascienceiot