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 41 788 подписчиков, занимая 3 224 место в категории Технологии и приложения и 15 220 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 41 788 подписчиков.

Согласно последним данным от 29 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -138, а за последние 24 часа — -23, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.03%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.45% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 520 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 30 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.

41 788
Подписчики
-2324 часа
-747 дней
-13830 день
Архив постов
#Security #SmartManufactures https://teletype.in/@iot/B1zwTV3ZH

#book_of_the_day *Scientific Computing - Jeffrey R. Chasnov* Jeffrey R. Chasnov wrote: "What follows are my lecture notes for Math 164: Scientific Computing, taught at Harvey Mudd College during Spring 2013 while I was on a one semester sabbatical leave from the Hong Kong University of Science & Technology. These lecture notes are based on two courses previously taught by me at HKUST: Introduction to Scientific Computation and Introduction to Numerical Methods. Math 164 at Harvey-Mudd is primarily for Math majors and supposes no previous knowledge of numerical analysis or methods. This course consists of both numerical methods and computational physics. The numerical methods content includes standard topics such as IEEE arithmetic, root finding, linear algebra, interpolation and least-squares, integration, differentiation, and differential equations. The physics content includes nonlinear dynamical systems with the pendulum as a model, and computational fluid dynamics with a focus on the steady two-dimensional flow past either a rectangle or a circle."

Hi guys! If you want to promote your services/products/services, write to me - @zelinskiyvasyl 😉

#UrbanGrowth #Energy #SmartCity https://teletype.in/@iot/rkMyTS_ZS

#Data #Ownership #Tokenization https://teletype.in/@iot/B1TX3BObB

#IoT #Medical_Industry https://teletype.in/@iot/BkIFjrO-S