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 41 811 подписчиков, занимая 3 226 место в категории Технологии и приложения и 15 215 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 41 811 подписчиков.

Согласно последним данным от 28 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -113, а за последние 24 часа — -7, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.78%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.45% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 417 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 024 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 29 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.

41 811
Подписчики
-724 часа
-637 дней
-11330 день
Архив постов
Artificial Intelligence for Marketing Github @datascienceiot
Artificial Intelligence for Marketing Github @datascienceiot

Classic Computer Science Problems in Python Github @datascienceiot
Classic Computer Science Problems in Python Github @datascienceiot

Deep Learning: State of the Art (2020) Book @datascienceiot

Data Analysis with Pandas @datascienceiot

An Introduction to Machine Learning Interpretability Github @datascienceiot
An Introduction to Machine Learning Interpretability Github @datascienceiot

Machine Learning Pocket Reference: Working with Structured Data in Python Github @datascienceiot
Machine Learning Pocket Reference: Working with Structured Data in Python Github @datascienceiot

Learning Pandas Github @datascienceiot
Learning Pandas Github @datascienceiot

Numpy tutorial Github @datascienceiot
Numpy tutorial Github @datascienceiot

Scipy Linear Algebra @datascienceiot

Agile Machine Learning: Effective Machine Learning Inspired by the Agile Manifesto (2019) @datascienceiot

Big Data, Data Mining, and Machine Learning @datascienceiot

Flask Web Development @pythonlbooks

Beginning Apache Spark 2 @datascienceiot

Data Scientists at Work

Deep Learning in Python: Master Data Science and Machine Learning with Modern Neural Networks written in Python @pythonlbooks

Strategic Engineering for Cloud Computing and Big Data Analytics @datascienceiot

Veracity of Big Data @datascienceiot

📚Fresh book by Nassim Taleb Statistical Consequences of Fat Tails: Real World Preasymptotics, Epistemology, and Applications https://arxiv.org/abs/2001.10488 @ai_machinelearning_big_data

📚Fresh book by Nassim Taleb Statistical Consequences of Fat Tails: Real World Preasymptotics, Epistemology, and Applications https://arxiv.org/abs/2001.10488