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 282Технологии и приложения3 228

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Science

Канал Data Science (@datascienceiot) является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 41 862 подписчиков, занимая 3 228 место в категории Технологии и приложения и 15 282 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 41 862 подписчиков.

Согласно последним данным от 22 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -61, а за последние 24 часа — -12, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.30%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.50% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 893 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 23 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.

41 862
Подписчики
-1224 часа
-697 дней
-6130 день
Архив постов
Data Science
Data Science
41 862
Machine learning cheat sheet @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 862
Speech and Language Processing An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognit
Speech and Language Processing An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition 📔Book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 862
Adaptive Computation and Machine Learning 📕Book @datascienceiot
Adaptive Computation and Machine Learning 📕Book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 862
Principles of Data Analysis 📕Book @datascienceiot
Principles of Data Analysis 📕Book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 862
Practical Weak Supervision 📕Book @datascienceiot
Practical Weak Supervision 📕Book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 862
Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learnin
Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learning, Data Science, Алгоритмы, Python. Так же часто публикуются крутые 🔥 вакансии. 👉 Вам сюда: @devsp А любителям читать статьи в оригинале вот сюда: 👉 @ds_international Добро пожаловать!

Data Science
Data Science
41 862

Data Science
Data Science
41 862
MySQL Performance Schema 📓 book @datascienceiot
MySQL Performance Schema 📓 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 862

Data Science
Data Science
41 862
Fundamentals of Data Engineering 📓 book @datascienceiot
Fundamentals of Data Engineering 📓 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 862

Data Science
Data Science
41 862
Spark: The Definitive Guide Big Data Processing Made Simple 📓 book @datascienceiot
Spark: The Definitive Guide Big Data Processing Made Simple 📓 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 862
Learning Spark Lightning-Fast Data Analytics 📓 book @datascienceiot
Learning Spark Lightning-Fast Data Analytics 📓 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 862
🎄X-MAS HACK 2022 – время исполнения желаний🎄 👨🏻‍💻Если ты кодишь – ждём тебя в секции «Хакатон» с кейсами от IT-компаний
🎄X-MAS HACK 2022 – время исполнения желаний🎄 👨🏻‍💻Если ты кодишь – ждём тебя в секции «Хакатон» с кейсами от IT-компаний 💡Если ты настоящий генератор идей – ждём в секции «Идеатон», где ты сможешь предложить самые смелые идеи для бизнеса! Даты хакатона: 15–18 декабря 2022 года Дедлайн регистрации: 12 декабря 23:59 Регистрация и подробности: Хакатон - https://clck.ru/32jXrY Идеатон - https://clck.ru/32jXqm Создавай команду или подавай личную заявку, а мы найдем для тебя крутую команду! Регистрируйся, решай новогодний кейс, заводи знакомства, перенимай опыт от топовых экспертов, стань частью X-MAS HACK! И кто знает.. возможно, именно ты заберешь главные призы! 💰Призовой фонд – 1.700.000 рублей! 🎁 Новогодний мерч, подарки от партнеров и сертификаты 🎅🏻 Менторская поддержка от топовых экспертов 🪄 Мастер-классы, лайфхаки и много полезных знакомств Больше хакатонов и призов - https://clck.ru/32jXrh #хакатон #идеатон

Data Science
Data Science
41 862
Hadoop The Definitive Guide 📓 book @datascienceiot
Hadoop The Definitive Guide 📓 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 862
Data Quality Fundamentals 📓 book @datascienceiot
Data Quality Fundamentals 📓 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 862
... 🗓 Расскажем 1 декабря в 18:00 мск на открытом уроке «Как применять подход векторного представления слов в NLP». 💻 На за
... 🗓 Расскажем 1 декабря в 18:00 мск на открытом уроке «Как применять подход векторного представления слов в NLP». 💻 На занятии вы познакомитесь с преподавателем Марией Тихоновой, специалистом по анализу данных в команде AGI NLP в SberDevices. 💣 По итогам занятия вы: ️✔️ Узнаете технику векторных представлений слов (word embedding) ✔️ Изучите несколько классических методов векторных представлений слов. ✔️ Научитесь применять методы word embedding для решения прикладных NLP-задач 📊 Занятие проходит в рамках курса «Natural Language Processing (NLP)». Курс предназначен для DS/ML-специалистов, которые хотят углубить знания в области NLP. ✅ Регистрируйся бесплатно - https://otus.pw/Lb9U/ Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru Пост для @pythonl на 24.11 - сори, что не заранее - разместите пжлст прям сейчас 🔥 Как применять подход ...

Data Science
Data Science
41 862
Data Science For Dummies 📓 book @datascienceiot
Data Science For Dummies 📓 book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 862
Старший продуктовый менеджер AI Cloud Алёна Дробышевская рассказала о платформе машинного обучения в контуре заказчика на международной конференции по ИИ AI Journey. По ее словам, сейчас важно думать о таких платформах, так как наступила эпоха персонализации моделей. Количество проектов растёт, число датасайенс-команд — тоже. Кроме того, идёт сокращение времени от эксперимента до внедрения — переход осуществляется за несколько дней, а иногда важны даже часы. Вот почему при переходе к промышленному использованию моделей так важна их персонализация. Сегодня на рынке MLOPS более 300 разносных решений, в основном — оупенсорсные. Это их преимущество, но и недостаток, так как неясно, как долго они будут на рынке. Кроме того, в России проблема ещё и в уходе крупных игроков и облачных провайдеров. Сами же модели нуждаются в поддержке и развитии. Вот почему Cloud сделали решение ML Space. Это платформа для ML-разработки полного цикла. Важно то, что она работает в облаке. Кроме того, это на 100% российская разработка. Уже сейчас на ML Space более 2,5 тыс. пользователей и более 25 тыс. обученных и запущенных моделей. Платформа позволяет сократить общее время ML-разработки, а также вывода решений заказчиков на рынок. Такая платформа будет полезна банкам, компаниям из сферы финансов, промышленности, государственному сектору. ML Private предоставляет дополнительные опции. Например, интеграцию со всеми бизнес-системами, встройку в существующий ландшафт компании во всех смыслах и так далее. @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 862
Data Mining and Data Warehousing 📓 book @datascienceiot
Data Mining and Data Warehousing 📓 book @datascienceiot