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
Искусственный интеллект с примерами на Python - 2019 @datascienceiot

Artificial Intelligence with SAS @datascienceiot

Artificial Intelligence in Finance (2020) @datascienceiot

Хотите увидеть, как большие данные помогают врачам открывать революционные методы лечения? Узнать, как «простые айтишники» дв
Хотите увидеть, как большие данные помогают врачам открывать революционные методы лечения? Узнать, как «простые айтишники» двигают медицину и фарминдустрию вперед? Нужен ли для этого диплом медвуза? А зарплаты высокие? Приходите на онлайн-интенсив по Data Science в медицине от GeekBrains! Вас ждут два часа живого общения с преподавателем и море практики. Узнаете, как работает наука о данных, что такое биометрия и какие знания нужны для начала карьеры аналитика в медицине. В финале получите видеозапись занятия и сертификат о прохождении обучения. Переходите по ссылке https://geekbrains.ru/link/rQnyX4, записывайтесь на интенсив и врывайтесь в одну из самых топовых профессий современности. И да, спойлер, зарплаты там — высокие. Записаться

Python for Data Science and AI @datascienceiot

Deep Learning for the Life Sciences. Applying Deep Learning to Genomics @datascienceiot

Python for Bioinformatics @datascienceiot

Python for Civil and Structural Engineers - 2019 @datascienceiot

Did you know that the highest paid remote jobs are in IT & Digital? @remotejobshg telegram channel prepares a selection of th
Did you know that the highest paid remote jobs are in IT & Digital? @remotejobshg telegram channel prepares a selection of the top remote vacancies especially for you. After subscribing, you will get: - Fresh remote jobs. - Chance to take part in cool projects from the USA, Europe, Latin America, Asia etc. - Opportunity to improve your skills and become a real guru. - High salary up to $ 15,000 / month. - Ability to work from anywhere in the world! Subscribe to @remotejobshg channel - this is a chance to change your life!

Natural Language Processing with Spark NLP @datascienceiot

Building machine learning systems with python @datascienceiot

building-machine-learning-systems-with-python

Designing Machine Learning Systems with Python @datascienceiot

Learn Algorithmic Trading @datascienceiot

Python for data analysis - 2019 @datascienceiot

SciPy Recipes @pythonlbooks

ML cheat sheet @datascienceiot
ML cheat sheet @datascienceiot

Recurrent Neural Networks with Python Quick Start Guide - 2018 @datascienceiot

Присоединяйтесь к сообществу @SelectelNews 🦖, чтобы оставаться в курсе актуальных it-событий

7 статей на английском про Data Science, ИИ и инфлюенсеров 🧐 Ежемесячная подборка из Medium от Антона Чунаева 1. Немецкий стартап «AI Expert Roadmap» получил 3.5 тысячи звезд на GitHub. О том, как проект выстрелил благодаря своему интерактивному роадмапу. С его помощью можно узнать, какие знания и умения нужны для освоения той или иной профессии в AI. — https://slc.tl/6rNsw 2. Преимущества Pulsar перед Kafka. О том, есть ли все-таки конкуренты у Kafka. Сейчас, если у провайдера нет Kafka, то «shame on you». А вот выяснилось, что ни Францом единым. Судя по тексту, Pulsar быстрее, да еще и мультитенантный. — https://slc.tl/6MhLZ 3. Несколько AutoML-архитектур, о которых стоит знать. Про варианты построения AutoML-архитектур в Microsoft и Amazon. — https://slc.tl/cq2jB 4. 5 полезных YouTube-каналов для дата-сайентистов по машинному обучению, на которые стоит подписаться. Про странное время, в котором мы живем: кто-то на YouTube машины сжигает, а кто-то умные вещи рассказывает. Контент блогеров из статьи не рассчитан на обычную аудиторию — специфическую лексику и видео по 3 часа осилят только самые отчаянные. — https://slc.tl/X0uoQ 5. AI Explainability 360 сделает решения ИИ прозрачными для пользователей. О том, как IBM показала, кто в мире AI главный. Взяла и выкатила технологию, о которой другие пока только научные статьи пишут. Инструмент объясняет решения, принятые искусственным интеллектом. — https://slc.tl/Snq9X 6. Как выбрать правильное аналитическое направление для работы с CDP? Одной CDP не всегда достаточно для эффективного анализа пользовательских данных. В материале есть несколько интересных рекомендаций по подходам к их аналитике. — https://slc.tl/8vlKy 7. Чтобы построить многомиллионный бизнес, нужно больше отдыхать. Что если нужно работать меньше для достижения лучшего результата? Автор утверждает, что многие предприниматели слишком много работают и это тормозит их рост. — https://slc.tl/9wc5R