ru
Feedback
Data Science

Data Science

Открыть в Telegram

Data science, Machine learning, and Artificial Intelligence. We post daily contents related to machine learning focusing on Numpy, Pandas, and ML effectively.

Больше
Страна не указанаТехнологии и приложения1 377

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Science

Канал Data Science (@data_science_ai_python) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 65 459 подписчиков, занимая 1 377 место в категории Технологии и приложения.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 65 459 подписчиков.

Согласно последним данным от 02 декабря, 2024, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 82, а за последние 24 часа — 0, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 0%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает N/A% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 0 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 0 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 0.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
Data science, Machine learning, and Artificial Intelligence. We post daily contents related to machine learning focusing on Numpy, Pandas, and ML effectively.

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 03 декабря, 2024) 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.

65 459
Подписчики
Нет данных24 часа
Нет данных7 дней
+8230 день
Архив постов
🗣️ Presenting COVID-19 Data Visualization Project with Bokeh (Part 1) . In this tutorial series, you will learn how to use p
+4
🗣️ Presenting COVID-19 Data Visualization Project with Bokeh (Part 1) . In this tutorial series, you will learn how to use public datasets and Python libraries such as GeoPandas, Pandas and Bokeh!