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 41 862 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
Python for Control Engineering 📖 Book @datascienceiot
Python for Control Engineering 📖 Book @datascienceiot

Сбер выпустил модель Kandinsky 2.0 — об этом рассказали на конференции AI Journey. Kandinsky 2.0 — это первая российская муль
Сбер выпустил модель Kandinsky 2.0 — об этом рассказали на конференции AI Journey. Kandinsky 2.0 — это первая российская мультиязычная диффузионная модель для генерации изображений по текстовому описанию. Работает она со 101 языком, в том числе, с русским и английским. Причем, отлично понимает описание, даже если его составить из слов на разных языках. Главная особенность новой модели — это более сочная, глубокая и реалистичная картинка. Попробовать сгенерировать свое изображение можно на сайте FusionBrain.ai

Сбер выпустил модель Kandinsky 2.0 — об этом рассказали на конференции AI Journey. Kandinsky 2.0 — это первая российская муль
Сбер выпустил модель Kandinsky 2.0 — об этом рассказали на конференции AI Journey. Kandinsky 2.0 — это первая российская мультиязычная диффузионная модель для генерации изображений по текстовому описанию. Работает она со 101 языком, в том числе, с русским и английским. Причем, отлично понимает описание, даже если его составить из слов на разных языках. Главная особенность новой модели — это более сочная, глубокая и реалистичная картинка. Попробовать сгенерировать свое изображение можно на сайте FusionBrain.ai

Data Lake for Enterprises 📓 book @datascienceiot
Data Lake for Enterprises 📓 book @datascienceiot

Хотите получить практические знания в популярных технологиях Scala? 🗓 23 ноября в 20:00 пройдет открытый урок «Scala и парсер-комбинаторы» в OTUS. На занятии 👨‍💻 Алексей Воронец, руководитель разработки в компании NAUMEN, познакомит нас с парсер-комбинаторами на Scala и вместе с ним мы будем парсить описание REST API, написанное с помощью markdown. 👉🏻 Пройдите вступительное тестирование и присоединяйтесь — https://otus.pw/jFqe/ Этот вебинар — дополнение к онлайн-курсу «Scala-разработчик» от OTUS. Он позволит вам познакомиться с преподавателем и оценить материалы программы. Для обучения необходим опыт Java-разработки от 1 года или на других языках ООП от 3-х лет.

Space and Time-Efficient Data Structures for Massive Datasets 📓 Book @datascienceiot
Space and Time-Efficient Data Structures for Massive Datasets 📓 Book @datascienceiot

Probability and Statistics for Data Science 📖 Book @datascienceiot
Probability and Statistics for Data Science 📖 Book @datascienceiot

Тинькофф проведет офлайн-митапы о разработке, архитектуре и soft-скиллах в 10 городах России 💡 На встречах эксперты Тинькофф
Тинькофф проведет офлайн-митапы о разработке, архитектуре и soft-скиллах в 10 городах России 💡 На встречах эксперты Тинькофф расскажут о процессах разработки в больших командах, инструментах и практиках, которые помогают наладить работу, а еще soft-скиллах и профессиональном развитии. Первые на маршруте — Омск и Томск Митапы будут полезны специалистам, которые работают над созданием ИТ-проектов, сервисов и систем — всех, кто работает над продуктами и хочет улучшить их качество. Читайте о докладах подробнее, выбирайте удобный город и регистрируйтесь на странице IT’s Tinkoff on the Road: https://l.tinkoff.ru/tinkoff_meetup.otr

Soccer Analytics Meets Artificial Intelligence: Learning Value and Style from Soccer Event Stream Data 📖 Book @datascienceio
Soccer Analytics Meets Artificial Intelligence: Learning Value and Style from Soccer Event Stream Data 📖 Book @datascienceiot

Project & Product Management с нуля! В этом канале вы познакомитесь с секретами и лайфхаками управления проектами в IT. Простым языком о сложном – @product_and_project

Python code for Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents 📖 Book @datascienceiot
Python code for Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents 📖 Book @datascienceiot

MySQL 8.0 Reference Manual Including MySQL NDB Cluster 8.0 📖 book @datascienceiot
MySQL 8.0 Reference Manual Including MySQL NDB Cluster 8.0 📖 book @datascienceiot

Machine Learning and Data Mining for Emerging Trend in Cyber Dynamics: Theories and Applications (2021) 📖 book @datasciencei
Machine Learning and Data Mining for Emerging Trend in Cyber Dynamics: Theories and Applications (2021) 📖 book @datascienceiot

🦾 Foundations of Robotics: A Multidisciplinary Approach with Python and ROS 📖 book @datascienceiot
🦾 Foundations of Robotics: A Multidisciplinary Approach with Python and ROS 📖 book @datascienceiot

📕 Как использовать реестр схем при работе с Kafka? Узнайте 17 ноября в 20:00 на открытом уроке «Schema Registry в Apache Kaf
📕 Как использовать реестр схем при работе с Kafka? Узнайте 17 ноября в 20:00 на открытом уроке «Schema Registry в Apache Kafka» в OTUS. На занятии мы познакомимся с использованием реестра схем при работе с Kafka. Вы узнаете, что такое Kafka, эволюция схем и как реестр схем облегчает работу с Kafka при эволюции схем. ✔️ По итогам вебинара вы: - Получите представление о Kafka и понимание эволюции схем - Познакомитесь с реестром схем - Посмотрите пример приложений для Kafka, использующих реестр схем Занятие проведет Вадим Заигрин — преподаватель онлайн-курса «Spark Developer» и ведущий эксперт по технологиям в Сбербанке. 🔴 Для регистрации пройдите вступительный тест Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru

Introduction to Python for Econometrics, Statistics and Data Analysis 📖 book @datascienceiot
Introduction to Python for Econometrics, Statistics and Data Analysis 📖 book @datascienceiot