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 41 811 підписників, посідаючи 3 226 місце в категорії Технології та додатки та 15 215 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 41 811 підписників.

За останніми даними від 28 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -113, а за останні 24 години на -7, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.78%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.45% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 417 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 024 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 29 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.

41 811
Підписники
-724 години
-637 днів
-11330 день
Архів дописів
The Statistics and Calculus with Python Workshop (2020) Github @datascienceiot
The Statistics and Calculus with Python Workshop (2020) Github @datascienceiot

Spatial Analysis with R: Statistics, Visualization, and Computational Methods (2020) Download @datascienceiot
Spatial Analysis with R: Statistics, Visualization, and Computational Methods (2020) Download @datascienceiot

AI for Data Science Github @datascienceiot
AI for Data Science Github @datascienceiot

Python Data Science Github @datascienceiot
Python Data Science Github @datascienceiot

Как правильно использовать инструменты Data Engineering? Узнайте бесплатно, посмотрев демо-занятие «Spark Data API» и День от
Как правильно использовать инструменты Data Engineering? Узнайте бесплатно, посмотрев демо-занятие «Spark Data API» и День открытых дверей курса «Экосистема Hadoop, Spark, HiveI» по ссылке: https://otus.pw/krlch/ Для доступа ко всем бесплатным мероприятиям курса пройдите вступительный тест: https://otus.pw/XxLT/ Успейте занять последние места на курсе «Экосистема Hadoop, Spark, Hive». Старт занятий 25 февраля. После обучения вы сможете писать распределенные приложения, работать с потоками данных, обрабатывать большие объемы данных и оптимизировать приложения.

Machine Learning with Microsoft Technologies Github @datascienceiot
Machine Learning with Microsoft Technologies Github @datascienceiot

Become a Python Data Analyst @ai_machinelearning_big_data

Become a Python Data Analyst

Mining Massive Datasets Github @datascienceiot
Mining Massive Datasets Github @datascienceiot

Quantum Computing and Blockchain in Business (2020) @datascienceiot

Advanced Natural Language Processing with TensorFlow @datascienceiot

В будущем главным инструментом бизнеса будут Python и Data Science, а не Excel. С их помощью можно строить модели прогнозиров
В будущем главным инструментом бизнеса будут Python и Data Science, а не Excel. С их помощью можно строить модели прогнозирования, выявлять скрытые зависимости в данных и анализировать большие объемы информации. Подробнее о функционале Python и Data Science расскажут на бесплатном вебинаре от GeekBrains. За час вы: Узнаете, какие бизнес-задачи решаются с помощью Python. ▪️Разберетесь, чем Python лучше Excel. ▪️Поймете, зачем бизнесу анализировать данные. ▪️Познакомитесь с интересными кейсами применения Python. ▪️Поучаствуете в игре, чтобы закрепить знания. ▪️Получите призы. Спикер: Илья Братеньков. Занимается управлением рисками в одной из консалтинговых компаний Big4. Владеет Python, Oracle SQL, ETL инструмент Informatica и Tableau. Закончил НИУ ВШЭ по специальности «Прикладная информатика». Записаться

В будущем главным инструментом бизнеса будут Python и Data Science, а не Excel. С их помощью можно строить модели прогнозиров
В будущем главным инструментом бизнеса будут Python и Data Science, а не Excel. С их помощью можно строить модели прогнозирования, выявлять скрытые зависимости в данных и анализировать большие объемы информации. Подробнее о функционале Python и Data Science расскажут на бесплатном вебинаре от GeekBrains. За час вы: Узнаете, какие бизнес-задачи решаются с помощью Python. ▪️Разберетесь, чем Python лучше Excel. ▪️Поймете, зачем бизнесу анализировать данные. ▪️Познакомитесь с интересными кейсами применения Python. ▪️Поучаствуете в игре, чтобы закрепить знания. ▪️Получите призы. Спикер: Илья Братеньков. Занимается управлением рисками в одной из консалтинговых компаний Big4. Владеет Python, Oracle SQL, ETL инструмент Informatica и Tableau. Закончил НИУ ВШЭ по специальности «Прикладная информатика». Вебинар подойдет людям без опыта в IT. Записаться

Python Machine Learning Cookbook, Second Edition Github @datascienceiot
Python Machine Learning Cookbook, Second Edition Github @datascienceiot

Сталкиваетесь в работе с базами данных? 6 месяцев практики и опыт 20-ти крутых экспертов помогут вам профессионально работать
Сталкиваетесь в работе с базами данных? 6 месяцев практики и опыт 20-ти крутых экспертов помогут вам профессионально работать с популярными инструментами PostgreSQL, MySQL, Redis, Tarantool, MongoDB, Cassandra и др. 📌Курс не для новичков, требуется пройти вступительный тест. Пройди вступительное тестирование по курсу, 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/KpGx/

Mastering Computer Vision with TensorFlow 2.x Github @datascienceiot
Mastering Computer Vision with TensorFlow 2.x Github @datascienceiot

Practical Fairness: Achieving Fair and Secure Data Models (2020) Book @datascienceiot
Practical Fairness: Achieving Fair and Secure Data Models (2020) Book @datascienceiot

Deep Learning Applications with Practical Measured Results in Electronics Industries - 2020 Download @datascienceiot
Deep Learning Applications with Practical Measured Results in Electronics Industries - 2020 Download @datascienceiot

Шпаргалка по Python для науки о данных. @machinelearning_ru

Supervised Machine Learning with Python Github @datascienceiot
Supervised Machine Learning with Python Github @datascienceiot