uk
Feedback
Data Science

Data Science

Відкрити в Telegram

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/3Fk3zS

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Data Science

Канал Data Science (@datascienceiot) є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 41 814 підписників, посідаючи 3 222 місце в категорії Технології та додатки та 15 276 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 41 814 підписників.

За останніми даними від 25 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -111, а за останні 24 години на -6, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.17%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.48% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 579 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 037 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 0.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як llm, агентов, api, октября, разработчиков.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
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...

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 26 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.

41 814
Підписники
-624 години
-707 днів
-11130 день
Архів дописів
Building Machine Learning Pipelines. Automating Model Life Cycles with TensorFlow @datascienceiot

Deep Learning with JavaScript: Neural networks in TensorFlow.js @datascienceiot

Python: Beginner's Guide to Artificial Intelligence @datascienceiot

Ты дата-сайентист? Стань участником Moscow Travel Hack и поборись за призовой фонд 1 500 000 рублей. Партнеры и организаторы
Ты дата-сайентист? Стань участником Moscow Travel Hack и поборись за призовой фонд 1 500 000 рублей. Партнеры и организаторы приготовили задачи, цель которых – создать решения на основе AI, машинного обучения и нейросетей. Интересно? Узнай больше на сайте https://clck.ru/TWVH7. Успей подать заявку на участие до 17 марта. Генеральный партнер — «Русатом Инфраструктурные решения». Стратегический партнер — «Сбер». Организатор — Комитет по туризму города Москвы.

Data Mining for Business Analytics: Concepts, Techniques and Applications in Python @datascienceiot

Learn Keras for Deep Neural Networks Github @datascienceiot
Learn Keras for Deep Neural Networks Github @datascienceiot

Mastering pandas for Finance Master pandas an open source Python @datascienceiot

Python Data Analysis for Newbies: Numpy/pandas/matplotlib/scikit-learn/keras Joshua K. Cage (2020) @datascienceiot

Как выполнять потоковую обработку больших данных? Сделайте первые шаги в Machine Learning на больших данных! 10 марта примите
Как выполнять потоковую обработку больших данных? Сделайте первые шаги в Machine Learning на больших данных! 10 марта примите участие в демо-занятии от Кирилла Султанова, архитектора в области BigData. Что вы узнаете за 1,5 часа? - Потоковая обработка больших данных. - Подходы, архитектуры, фреймворки, сравнение, обзор и выбор. - Основные игроки и перспективные новички. - Реальные проекты, интересные связки и многое другое! Демо-занятие входит в программу онлайн-курса «Промышленный ML на больших данных». Для регистрации на урок пройдите вступительный тест https://otus.pw/iUww/

Deep Learning and Parallel Computing Environment for Bioengineering Systems @datascienceiot

Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide @datascienceiot

The Best Tools for Data Science Projects @datascienceiot
The Best Tools for Data Science Projects @datascienceiot

Python Feature Engineering Cookbook @datascienceiot

Друзья, вам не надоело каждый раз стараться укладывать эксперименты в ограничения по времени, а потом начинать все заново? Го в Датасферу — ноутбуки там никуда не пропадают! Бесплатные ресурсы для старта ML-разработки и анализа данных по ссылке: https://ya.cc/t/X5MAi4g4MCU3Z з.ы. Это как клабхаус — только для тех, кто в теме)

Machine Learning Systems @datascienceiot

Обучение с подкреплением на PyTorch (2020) @machinelearning_ru

Artificial Intelligence, IOT and machine Learning : AI programs using Python A Beginners book @datascienceiot

Machine Learning for Time Series Forecasting with Python (2020) @datascienceiot

Python Basics: A Self-Teaching Introduction @datascienceiot

Data Science. Наука о данных с нуля. 2-е изд Book @datascienceiot
Data Science. Наука о данных с нуля. 2-е изд Book @datascienceiot