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 41 817 підписників, посідаючи 3 211 місце в категорії Технології та додатки та 15 203 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 41 817 підписників.

За останніми даними від 27 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -102, а за останні 24 години на 4, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.68%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.42% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 374 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 011 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 28 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.

41 817
Підписники
+424 години
-627 днів
-10230 день
Архів дописів
Linear Algebra Github @datascienceiot
Linear Algebra Github @datascienceiot

Building Machine Learning Systems with Python Github @datascienceiot
Building Machine Learning Systems with Python Github @datascienceiot

The Python book @pythonlbooks

Умение качественно анализировать ключевые показатели является весомым преимуществом для продакта. ⏰ В четверг, 9 апреля в 19:
Умение качественно анализировать ключевые показатели является весомым преимуществом для продакта. ⏰ В четверг, 9 апреля в 19:00 (мск) мы проводим бесплатный интенсив «Управление метриками продукта с помощью машинного обучения» 👩‍🏫 Кто выступит? Айра Монгуш, CEO & Founder в Mathshub 👨‍🏫 Что будет на вебинаре? — Погрузимся в язык дата-саенса, — Разберемся с основными метриками продукта, — Познакомимся со структурой ML-алгоритмов, — Решим практическую задачу предсказания оттока пользователей в телекоме на Python. 🔥 Двое самых активных участников получат сертификат на бесплатное обучение в ProductStar. Участие бесплатное, но регистрация обязательна. Зарегистрироваться на вебинар 👉 @ProductStarProductBot

Mastering Large Datasets with Python - 2019 @pythonlbooks

Bioinformatics with Python Cookbook Github @datascienceiot
Bioinformatics with Python Cookbook Github @datascienceiot

Advanced Machine Learning with Python Github @datascienceiot
Advanced Machine Learning with Python Github @datascienceiot

Fundamentals of Data Visualization (2019) Github @datascienceiot
Fundamentals of Data Visualization (2019) Github @datascienceiot

Think Java: How to Think Like a Computer Scientist Github @datascienceiot
Think Java: How to Think Like a Computer Scientist Github @datascienceiot

Introduction to the Math of Neural Networks Github @datascienceiot
Introduction to the Math of Neural Networks Github @datascienceiot

Algorithmic Problem Solving with Python @datascienceiot

Machine translation of cortical activity to text with an encoder–decoder framework @datascienceiot

Gradient boost trees with xgboost and scikit-learn @datascienceiot

All keyboard shortcuts for data scientist

PyTorch Recipes - 2019 @datascienceiot
PyTorch Recipes - 2019 @datascienceiot

Practical statistics for data scientists: 50 essential concepts @pythonl

Practical Python AI Projects: Mathematical Models of Optimization Problems with Google OR-Tools @datascienceiot
Practical Python AI Projects: Mathematical Models of Optimization Problems with Google OR-Tools @datascienceiot

Machine Learning with Spark and Python: Essential Techniques for Predictive Analytic @datascienceiot
Machine Learning with Spark and Python: Essential Techniques for Predictive Analytic @datascienceiot

Practical SQL: A Beginner's Guide to Storytelling with Data @datascienceiot

Artificial intelligence with Python @datascienceiot