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
MachinelearningСітка:MachinelearningРосія15 236Технології та додатки3 219

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Data Science

Канал Data Science (@datascienceiot) є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 41 813 підписників, посідаючи 3 219 місце в категорії Технології та додатки та 15 236 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 41 813 підписників.

За останніми даними від 26 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -110, а за останні 24 години на -11, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.86%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.43% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 449 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 016 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 27 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.

41 813
Підписники
-1124 години
-717 днів
-11030 день
Архів дописів
Data Science
Data Science
41 813
TensorFlow in 1 Day: Make your own Neural Network @tensorflowblog

Data Science
Data Science
41 813
Deep Learning from Scratch: Building with Python from First Principles - 2020 @pythonlbooks

Data Science
Data Science
41 813
Edge AI - 2020 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Machine Learning Simplified - 2020 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Machine Learning for Intelligent Decision Science @datascienceiot
Machine Learning for Intelligent Decision Science @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Deep Learning with PyTorch (2020) Github @datascienceiot
Deep Learning with PyTorch (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
🔥Готовы ли вы к обучению на продвинутом онлайн-курсе «DevOps практики и инструменты» от OTUS и инженеров Express42? Пройдите
🔥Готовы ли вы к обучению на продвинутом онлайн-курсе «DevOps практики и инструменты» от OTUS и инженеров Express42? Пройдите тест и узнайте сейчас: https://otus.pw/99lw/ — Чему научат? Инструментам и конкретным приемам для реализации следующих практик: Infrastructure as Code(IaC), CI/CD, непрерывный сбор метрик (мониторинг и логирование) и др. 📌Хотите протестировать учебный процесс заранее? Сделайте это 17 ноября на бесплатном демо-уроке «Приключения с Terraform и Ansible»: https://otus.pw/Zbpj/ — Посмотрим, сколько сил и энергии нужно приложить, чтобы выполнить типовые задачи по созданию виртуальных машин в разных облаках: AWS, GCE и, конечно же, Яндекс.Облако. Поделится своей экспертизой преподаватель-практик Лев Николаев (инженер и тренер в Express 42). Регистрируйтесь сейчас — напомним в день вебинара!

Data Science
Data Science
41 813
Data Engineering with Python (2020) Github @datascienceiot
Data Engineering with Python (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Математика — зеленый свет к крутым должностям в Data Science. Твоя уверенность в результатах аналитики — твое конкурентное пр
Математика — зеленый свет к крутым должностям в Data Science. Твоя уверенность в результатах аналитики — твое конкурентное преимущество на собеседованиях. Math for Data Science от OTUS — 5 месяцев онлайн-практики и прикладных для профессии навыков. Выбери свой уровень подготовки — базовый или продвинутый и пройди вступительный тест, чтобы: • оценить свои навыки • занять место по специальной цене • получить доступ к демо-урокам курсов • попасть в закрытое сообщество профессионалов 👉Пройти тестирование: https://otus.pw/YFbC/

Data Science
Data Science
41 813
Docker for Developers (2020) Github @datascienceiot
Docker for Developers (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Deep Learning for Vision Systems (2020) Github @datascienceiot
Deep Learning for Vision Systems (2020) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Learn PySpark: Build Python-based Machine Learning and Deep Learning Models - 2019 @datascienceiot
Learn PySpark: Build Python-based Machine Learning and Deep Learning Models - 2019 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Что компании ждут от специалистов Machine learning? Узнайте об этом 12 ноября на вебинаре с Дмитрием Сергеевым, Senior Data S
Что компании ждут от специалистов Machine learning? Узнайте об этом 12 ноября на вебинаре с Дмитрием Сергеевым, Senior Data Scientist в Oura. Дмитрий поделится карьерными инсайтами и представит программы онлайн-курсов «Machine Learning». Вы узнаете, чем отличаются курсы, как организована практика и получите возможность сэкономить на обучении. Как подготовиться к встрече? Зарегистрируйтесь на вебинар https://otus.pw/qW9x/

Data Science
Data Science
41 813
Learn Python by Building Data Science Applications - 2019 @datascienceiot
Learn Python by Building Data Science Applications - 2019 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Анализируешь данные, изучаешь data science или разрабатываешь ML-приложения и их прототипы? Недавно @selectelnews выпустил бе
Анализируешь данные, изучаешь data science или разрабатываешь ML-приложения и их прототипы? Недавно @selectelnews выпустил бесплатный Data Science Docker Container с фреймворками и инструментами ML/DL. Без навыков Devops с его помощью можно развернуть рабочую среду и обучать нейросети, экспериментировать с данными и запускать проекты машинного обучения. Из явных плюсов: — Выгодная оплата — платить нужно только за потребляемые ресурсы в облаке или кластере Managed Kubernetes. Если запускаешь контейнер на своем компьютере — платить вообще не нужно. — Понятная документация. @selectelnews снял двухминутную инструкцию со всеми этапами запуска контейнера и описал процесс в базе знаний. Запускай контейнер по ссылке: https://slc.tl/sclpP

Data Science
Data Science
41 813
Computer Architecture. A Quantitative Apporoach @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Practical Data Analysis @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
30 Second Data Science_-_Liberty Vittert @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 813
Хотите освоить продвинутые приемы Машинного обучения? Начните получать новые знания уже 25 ноября с демо-занятия «Кластеризац
Хотите освоить продвинутые приемы Машинного обучения? Начните получать новые знания уже 25 ноября с демо-занятия «Кластеризация временных рядов». Вместе с Дмитрием Сергеевым вы познакомитесь с интереснейшей задачей, которую можно прикрутить к временным рядам. Вы выясните, можно ли найти похожие друг на друга по динамике финансовые активы на бирже и заберёте с собой код, позволяющий сделать это с нуля. Демо-занятие входит в онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Программа рассчитана на специалистов с опытом в Data Science. ДЛя регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/u8gl/

Data Science
Data Science
41 813
Machine learning cheat-sheet @datascienceiot