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 41 862 підписників, посідаючи 3 228 місце в категорії Технології та додатки та 15 282 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 41 862 підписників.

За останніми даними від 22 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -61, а за останні 24 години на -12, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.30%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.50% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 893 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 046 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 23 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.

41 862
Підписники
-1224 години
-697 днів
-6130 день
Архів дописів
Statistical Analysis Handbook 📓 Book @datascienceiot
Statistical Analysis Handbook 📓 Book @datascienceiot

Applied Missing Data Analysis 📓 Book @datascienceiot
Applied Missing Data Analysis 📓 Book @datascienceiot

Statistical Pattern Recognition 📓 Book @datascienceiot
Statistical Pattern Recognition 📓 Book @datascienceiot

Machine Learning с 0! В этом канале вы научитесь работать с искусственным интеллектом и станете big-data разработчиком. Простым языком о сложном – @ML_secrets

Introduction to Statistics and Data Analysis for Physicists 📓 Book @datascienceiot
Introduction to Statistics and Data Analysis for Physicists 📓 Book @datascienceiot

Data Science & Big Data Analytics Discovering, Analyzing, Visualizing and Presenting Data 📓 Book @datascienceiot
Data Science & Big Data Analytics Discovering, Analyzing, Visualizing and Presenting Data 📓 Book @datascienceiot

Прими участие в международном онлайн-соревновании по искусственному интеллекту. AI Journey Contest — отличный шанс развить на
Прими участие в международном онлайн-соревновании по искусственному интеллекту. AI Journey Contest — отличный шанс развить навыки, получить новый опыт и попробовать выиграть приз. Общий призовой фонд конкурса — свыше 5 млн рублей. В этом году соревнование проводится совместно с Институтом искусственного интеллекта AIRI. Мы продлили прием решений до 13 ноября. Если ты решил действовать, поторопись! Участникам доступны четыре задачи: 🤖 FusionBrain Challenge 2.0 — разработка multitask-модели, которая сможет решать сразу 12 задач в визуальной и текстовой модальностях, в том числе скрытые, которые известны только организаторам 🗣 AI4Talk — разработка алгоритма для распознавания речи и автоматического перевода языков малых народов России. 🧬 AI4Biology — создание алгоритма быстрой идентификации бактерий по масс-спектрам. ⛴ AI4Sea — разработка алгоритма для восстановления данных по вылову рыбы на Дальнем Востоке. В конкурсе разрешено участвовать лицам старше 18 лет. Присоединяйся!

Introduction to Statistics and Data Analysis 📓 Book @datascienceiot
Introduction to Statistics and Data Analysis 📓 Book @datascienceiot

NewProLab запускает 10-й поток онлайн-программы Deep Learning, которая разработана для дата-сайентистов, технических руководи
NewProLab запускает 10-й поток онлайн-программы Deep Learning, которая разработана для дата-сайентистов, технических руководителей и ML-инженеров. Коротко о важном: - Старт – 15 ноября - Обучение длится 4 недели - Всем участникам предоставляется доступ для выполнения практических задач, максимально приближенных к реальным. - В программе – 8 занятий (онлайн в зуме) и 2 проекта. Вы получите опыт и знания, которые позволят обрабатывать изображения, видео и тексты с помощью нейронных сетей, а также быстро применять готовые модели и решения буквально в 2 строчки кода. Подробности по ссылке Для участников нашего сообщества организаторы предоставили промокод datascienceiot, по которому вы получите скидку 15% при покупке программы.

Develop Deep Learning Models On Theano And TensorFlow Using Keras 📓 Book @datascienceiot
Develop Deep Learning Models On Theano And TensorFlow Using Keras 📓 Book @datascienceiot

Fullstack GraphQL Applications 📓 Book @datascienceiot
Fullstack GraphQL Applications 📓 Book @datascienceiot

Недавно в Yandex Cloud объявили об обновлении Yandex DataSphere. Команда не просто запустила новый UI, но создала полноценное
Недавно в Yandex Cloud объявили об обновлении Yandex DataSphere. Команда не просто запустила новый UI, но создала полноценное рабочее место для дата-сайентиста с инструментами для командной работы. Теперь в сервисе: 🔹 проект — главная сущность, с которой работает дата-сайентист — им можно управлять, не переходя в среду разработки; 🔹 интеграция с кластерами Data Proc, которые обеспечивают расчёт в MapReduce-парадигме; 🔹 эксплуатация моделей — быстрый переход в инференс: после обучения можно нажатием нескольких кнопок выводить модель в продакшн; 🔹 дашборд здоровья сервиса — отслеживает состояние созданных сервисов, показывает график нагрузки, состояние серверов, занятые ресурсы; 🔹 сообщества — позволяют объединять проекты разных специалистов и удобно организовать командную работу в больших компаниях. Подробнее узнайте в статье. Попробуйте возможности нового Yandex DataSphere в деле! Начать работу ➡️

Python Data Structures and Algorithms 📓 Book @datascienceiot
Python Data Structures and Algorithms 📓 Book @datascienceiot

Сделайте первые шаги к работе с Big Data! 3 ноября в 20:00 мск пройдет открытый урок «DataFrame API: от Pandas к Dask». 🧑‍🎓
Сделайте первые шаги к работе с Big Data! 3 ноября в 20:00 мск пройдет открытый урок «DataFrame API: от Pandas к Dask». 🧑‍🎓 Занятие пройдет в рамках онлайн-курса «MLOps» от OTUS и его проведет Павел Филонов, Ex-Data Science Manager в Kaspersky. Почему стоит посетить этот урок? На уроке научимся работать с данными через multiprocessing напрямую или pandarallel и ускорим работу. Первый урок — DataFrame API: от Pandas к Dask 👉 Регистрация https://otus.pw/P0ca/ Второй урок — DataFrame API: от Dask к PySpark 👉 Регистрация https://otus.pw/YXK6/

pandas: powerful Python data analysis toolkit 📓 Book @datascienceiot
pandas: powerful Python data analysis toolkit 📓 Book @datascienceiot

Что дает байесовский подход в машинном обучении? 31 октября 20:00 пройдет открытый урок «Байесовский взгляд на машинное обуче
Что дает байесовский подход в машинном обучении? 31 октября 20:00 пройдет открытый урок «Байесовский взгляд на машинное обучение» в OTUS. 👨‍💻 На занятии мы погрузимся в тему байесовского подхода к машинному обучению – науку о том, как встроить априорные «экспертные» знания в модели машинного обучения. А также вы узнаете, когда и зачем нужен этот подход, и, надеемся, проникнетесь байесианской философией! 🔖 Пройдите вступительный тест, чтобы зарегистрироваться на вебинар 👉 РЕГИСТРАЦИЯ https://otus.pw/1ULO/

Data Algorithms with Spark 📓 Book @datascienceiot
Data Algorithms with Spark 📓 Book @datascienceiot

Applied Time Series Analysis 📓 Book @datascienceiot
Applied Time Series Analysis 📓 Book @datascienceiot