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 41 873 подписчиков, занимая 3 231 место в категории Технологии и приложения и 15 290 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 41 873 подписчиков.

Согласно последним данным от 21 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -33, а за последние 24 часа — -6, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.09%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.50% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 806 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 046 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 22 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.

41 873
Подписчики
-624 часа
-537 дней
-3330 день
Архив постов
PRACTICAL SQL A Beginner’s Guide to Storytelling with Data 📖 book @datascienceiot
PRACTICAL SQL A Beginner’s Guide to Storytelling with Data 📖 book @datascienceiot

В анализ данных переходят из самых разных сфер. Например, спикеры нашего вебинара — это бывшие сисадмин, врач и выпускник фил
В анализ данных переходят из самых разных сфер. Например, спикеры нашего вебинара — это бывшие сисадмин, врач и выпускник философского факультета МГУ. А сейчас они работают с данными в известных компаниях. На вебинаре они расскажут, как освоили профессии в аналитике данных. → Бесплатно, 20 марта в 15:00 Ваши проводники в анализ данных: ◾️Игорь Алдабаев,- Руководитель группы анализа данных в СберМаркете ◾️Ольга Мазур, руководительница практики бизнес-анализа в Samokat.tech ◾️ Антон Гаврюшин, старший системный аналитик в Positive Technologies ◾️Эдуард Григорян, Head of Data Science в Ленте ◾️Артём Исакин, руководитель трудоустройства в направлении анализа данных Яндекс Практикума Поговорим о четырёх профессиях: бизнес-аналитика, системного аналитика, аналитика данных и специалиста по Data Science. Вы узнаете: — в чём заключается их работа, — кому подходят эти профессии, — нужно ли хорошее знание математики, — на что обращать внимание при поиске первой работы, — какие перспективы роста. Вы сможете задать спикерам вопросы о смене профессии и старте карьеры. → Зарегистрироваться на вебинар

Mastering Linux Security and Hardening 📖 book @datascienceiot
Mastering Linux Security and Hardening 📖 book @datascienceiot

Differential Equations with Mathematica 📖 book @datascienceiot
Differential Equations with Mathematica 📖 book @datascienceiot

🔥 В чем суть методов ансамблирования Bagging, Random Forest и Gradient Boosting? Узнайте и примените их на практике 22 марта
🔥 В чем суть методов ансамблирования Bagging, Random Forest и Gradient Boosting? Узнайте и примените их на практике 22 марта в 18:00 на открытом уроке онлайн-курса «Machine Learning. Professional» в OTUS. Тема: «Один в поле не воин: методы ансамблирования в машинном обучении» 💻 На уроке разберем: — Основные подходы к ансамблированию, которые сегодня используют в ML. — Популярные техники ансамблирования: Bagging, Random Forest и Gradient Boosting — Когда и как их стоит применять для решения ML-задач Урок будет полезен IT-специалистам, которые хотят освоить продвинутые методы ML и перейти в Data Science. 👉 РЕГИСТРАЦИЯ https://otus.pw/fWFg/

Python Data Structures and Algorithms 📖 book @datascienceiot
Python Data Structures and Algorithms 📖 book @datascienceiot

Head First Python 📖 book @datascienceiot
Head First Python 📖 book @datascienceiot

💻 Что нужно знать, чтобы без проблем выгружать данные из внешних систем? 👉 Расскажет Алексей Железной, дата-инженер Wildber
💻 Что нужно знать, чтобы без проблем выгружать данные из внешних систем? 👉 Расскажет Алексей Железной, дата-инженер Wildberries, 16 марта в 20:00 мск на открытом уроке онлайн-курса «Data Engineer» в OTUS. ✅ На вебинаре мы: — Изучим существующие источники данных, разберем их особенности и применимость к различным задачам — Узнаем, какие из универсальных инструментов выгрузки данных актуальны сегодня (Airflow, Airbyte, Airan и другие) — Поймем, чем так хорош Apache NiFi, и стоит ли его внедрять в вашей команде — Научимся настраивать Data Ingestion пайплайны с помощью NiFi 📌 Урок подойдет начинающим и продолжающим специалистам в области Аналитики данных, Data Engineering, всем, кому интересна сфера Big Data. Продолжить обучение на курсе можно в рассрочку. 🔥 Для участия пройдите вступительный тест: https://otus.pw/7zPi/ Реклама. Информация о рекламодателе на сайте otus.ru

Python Geospatial Development 📖 book @datascienceiot
Python Geospatial Development 📖 book @datascienceiot

🔥 Top it channels ⭐️ Нейронные сети @data_analysis_ml - data science @vistehno - chatgpt ведет блог, решает любые задачи и отвечает на любые ваши вопросы. @aigen - сети для генерации картинок. видео, музыки и многого другого. @neural – погружение в нейросети. 🖥 SQL базы данных @sqllib - библиотека баз данных @sqlhub - повышение эффективности кода с грамотным использованием бд. @chat_sql - чат изучения бд. 🖥 Machine learning @ai_ml – погружение в нейросети, ai, Chatgpt, midjourney, машинное обучение. @machinelearning_ru – машинное обучении на русском от новичка до профессионала. @machinelearning_interview – подготовка к собеседованию. @datascienceiot – бесплатные книги Machine learning @ArtificialIntelligencedl – канал о искусственном интеллекте @machinee_learning – чат о машинном обучении @datascienceml_jobs - работа ds, ml @Machinelearning_Jobs - чат работы мл 🖥 Python @pythonl - главный канал самого популярного языка программирования. @pro_python_code – учим python с ментором. @python_job_interview – подготовка к Python собеседованию. @python_testit - проверочные тесты на python @pythonlbooks - современные книги Python @python_djangojobs - работа для Python программистов @python_django_work - чат обсуждения вакансий 🖥 Javascript / front @react_tg - - 40,14% разработчиков сайтов использовали React в 2022 году - это самая популярная библиотека для создания сайтов. @javascript -канал для JS и FrontEnd разработчиков. Лучшие практики и примеры кода. Туториалы и фишки JS @Js Tests - каверзные тесты JS @hashdev - погружение в web разработку. @javascriptjobjs - отборные вакансии и работа FrontEnd. @jsspeak - чат поиска FrontEnd работы. 🖥 Java @javatg - выучить Java с senior разработчиком по профессиональной методике. @javachats - чат для ответов на вопросы по Java @java_library - библиотека книг Java @android_its - Android разработка @java_quizes - тесты Java @Java_workit - работа Java @progersit - шпаргалки ит 👣 Golang @Golang_google - восхитительный язык от Google, мощный и перспективный. @golang_interview - вопросы и ответы с собеседований по Go. Для всех уровней разработчиков. @golangtests - интересные тесты и задачи GO @golangl - чат изучающих Go @GolangJobsit - отборные вакансии и работа GO @golang_jobsgo - чат для ищущих работу. @golang_books - полезные книги Golang @golang_speak - обсуждение языка Go 🖥 Linux @linux -топ фишки, гайды, уроки по работе  с Linux. @linux chat - чат linux для обучения и помощи. @linux_read - бесплатные книги linux 👷‍♂️ IT работа @hr_itwork -кураторский список актуальных ит-ваканнсии 🤡It memes @memes_prog - ит-мемы ⚙️ Rust @rust_code - Rust избавлен от болевых точек, которые есть во многих современных яп @rust_chats - чат rust #️⃣ c# c++ C# - объединяет лучшие идеи современных языков программирования @csharp_cplus чат С++ - Универсальность. Возможно, этот главный плюс C++. 📓 Книги @programming_books_it - большая библиотека. программиста @datascienceiot -ds книги @pythonlbooks - python библиотека. @golang_books - книги Golang @frontendbooksit - front книги @progersit - ит-шпаргалки @linux_read - Linux books @java_library - Java books 🖥 Github @github_code - лучшие проекты с github @bigdatai - инструменты по работе с данными 🖥 Devops Devops - специалист общего профиля, которому нужны обширные знания в области разработки. 📢 English for coders @english_forprogrammers - Английский для программистов 💡 ChatGpt bot @Chatgpturbobot - бесплатный бот ChatGpt

Foundations of Deep Reinforcement Learning 📖 book @datascienceiot
Foundations of Deep Reinforcement Learning 📖 book @datascienceiot

Zero Trust Networks 📖 book @datascienceiot
Zero Trust Networks 📖 book @datascienceiot

Python for Science and Engineering 📖 book @datascienceiot
Python for Science and Engineering 📖 book @datascienceiot

Fluent Python Clear, Concise, and Effective Programming 📖 Book @datascienceiot
Fluent Python Clear, Concise, and Effective Programming 📖 Book @datascienceiot

The Oxford Handbook of Computational and Mathematical Psychology 📖 Book @datascienceiot
The Oxford Handbook of Computational and Mathematical Psychology 📖 Book @datascienceiot

🧬 Примите участие в международной конференции Data Fusion 2023 от ВТБ, которая пройдёт 13-14 апреля. Конференция будет полез
🧬 Примите участие в международной конференции Data Fusion 2023 от ВТБ, которая пройдёт 13-14 апреля. Конференция будет полезна разработчикам и специалистам в области Data Science, CDO, бизнес-заказчикам DS-продуктов и сервисов, представителям государства и науки. Первый день конференции будет посвящен аспектам управления данными, практикам перехода на доверенные технологии, доступности дата-сетов для ИИ и другим темам, актуальным для CDO и руководителей бизнес-подразделений. Программа 14 апреля адресована data science специалистам и исследователям. Темы докладов и сессий распределены по трем стримам: «ML+», «AI Classic», «ML Environment». На конференции представят новейшие технологии и инструменты, а также будут проведены практические сессии и выступления ведущих предприятий. Не пропустите возможность улучшить свои навыки и расширить свои знания в области Data Science. Участие в конференции бесплатное. Успейте зарегистрироваться по ссылке: https://cnrlink.com/datafusion3

Cheat Sheets for AI Neural Networks, Machine Learning, DeepLearning & Big Data 📖 Book @datascienceiot
Cheat Sheets for AI Neural Networks, Machine Learning, DeepLearning & Big Data 📖 Book @datascienceiot

MEAP Edition Manning Early Access Program Graph Algorithms for Data Science 📖 Book @datascienceiot
MEAP Edition Manning Early Access Program Graph Algorithms for Data Science 📖 Book @datascienceiot

Julia Data Science 📖 Book @datascienceiot
Julia Data Science 📖 Book @datascienceiot

Production-Ready Applied Deep Learning 📖 Book @datascienceiot
Production-Ready Applied Deep Learning 📖 Book @datascienceiot