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 41 818 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 41 818 подписчиков.

Согласно последним данным от 27 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -102, а за последние 24 часа — 4, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.68%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.42% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 374 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 011 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 28 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.

41 818
Подписчики
+424 часа
-627 дней
-10230 день
Архив постов
Machine Learning Refined (2020) @datascienceiot

Architecting for Scale: How to Maintain High Availability and Manage Risk in the Cloud (2020) @datascienceiot

D3 for the Impatient @datascienceiot

Practical Data Analysis Using Jupyter Notebook (2020) @datascienceiot

The AI Ladder: Accelerate Your Journey to AI (2020) @datascienceiot

A Complete Solution Guide to Principles of Mathematical Analysis @datascienceiot

Internet of Things with Python @pythonlbooks

Machine Learning With Python For Everyone Mark E. Fenner (2020) @datascienceiot

MATLAB: A Practical Introduction to Programming and Problem Solving Github @datascienceiot
MATLAB: A Practical Introduction to Programming and Problem Solving Github @datascienceiot

Best machine learning algorithms @datascienceiot
Best machine learning algorithms @datascienceiot

Big Data and Artificial Intelligence (2020) Github @datascienceiot
Big Data and Artificial Intelligence (2020) Github @datascienceiot

Linear Algebra For Dummies Github @datascienceiot
Linear Algebra For Dummies Github @datascienceiot

40 Algorithms Every Programmer Should Know (2020) Github @datascienceiot
40 Algorithms Every Programmer Should Know (2020) Github @datascienceiot

Генетические алгоритмы на Python - 2020 @pythonlbooks

Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization Github @datascienceiot
Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization Github @datascienceiot

Introducing Python: Modern Computing in Simple Packages, 2nd Edition Github @datascienceiot
Introducing Python: Modern Computing in Simple Packages, 2nd Edition Github @datascienceiot

Data Science Projects with Python (2019) @datascienceiot

Applied Data Science with Python and Jupyter @pythonlbooks

Pentesting Azure Applications: The Definitive Guide to Testing and Securing Deployments @datascienceiot

A DomainSpecific Supercomputer for Training Deep Neural Networks @datascienceiot