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 41 813 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
Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem (2020) Github @datascienceiot
Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem (2020) Github @datascienceiot

Python Basics A Self-Teaching Github @datascienceiot
Python Basics A Self-Teaching Github @datascienceiot

Machine Learning with Python for Everyone Github @datascienceiot
Machine Learning with Python for Everyone Github @datascienceiot

Работаете в направлении Машинного обучения и хотите развиваться дальше? Специально для вас девять практикующих экспертов приг
Работаете в направлении Машинного обучения и хотите развиваться дальше? Специально для вас девять практикующих экспертов приготовили онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Познакомиться с курсом можно будет уже 15 февраля на демо-занятии «Multi-armed bandits для оптимизации AB тестирования». Вместе с Андреем Канашовым, Data Scientist в OMD OM GROUP, вы разберете один из самых простых, но эффективных вариантов применения обучения с подкреплением. Вы узнаете, как можно переформулировать задачу АБ тестирования в задачу байесовского вывода и получать результаты по тестам раньше, чем при классическом тестировании. Используйте демо-занятие, чтобы освоить новые навыки, познакомиться с преподавателем и оценить сложность курса. Пройдите вступительный тест, чтобы зарегистрироваться на урок https://otus.pw/vs4e/

Python data access tutorial Book @datascienceiot
Python data access tutorial Book @datascienceiot

Getting Structured Data from the Internet (2020) Github @datascienceiot
Getting Structured Data from the Internet (2020) Github @datascienceiot

SQL QuickStart Guide @datascienceiot

Blueprints for Text Analytics Using Python @datascienceiot

Вы Data Engineer и хотите оптимизировать работу с большими данными? Начните осваивать инструменты уже 4 февраля на демо-занят
Вы Data Engineer и хотите оптимизировать работу с большими данными? Начните осваивать инструменты уже 4 февраля на демо-занятии «Spark Streaming». Вадим Заигрин познакомит вас со Spark Streaming и Structured Streaming, вместе вы изучите их особенности и напишете простое приложение обработки потоков. Что такое демо-занятие? Это возможность попробовать онлайн-курс «Экосистема Hadoop, Spark, Hive» и познакомиться с преподавателем. Для регистрации пройдите вступительный тест https://otus.pw/BszP/

Python for Finance Cookbook @datascienceiot

Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов @datascienceiot

Practical Machine Learning with Python @datascienceiot

SWITCH TRANSFORMERS: SCALING TO TRILLION PARAMETER MODELS WITH SIMPLE AND EFFICIENT @datascienceiot
SWITCH TRANSFORMERS: SCALING TO TRILLION PARAMETER MODELS WITH SIMPLE AND EFFICIENT @datascienceiot

Python for Data Mining Quick Syntax Reference @datascienceiot

Начните осваивать навыки Машинного обучения, которые нужны, чтобы решать задачи уровня Middle+ / Senior. 9 февраля ждем вас н
Начните осваивать навыки Машинного обучения, которые нужны, чтобы решать задачи уровня Middle+ / Senior. 9 февраля ждем вас на демо-занятии «Извлечение признаков из временных рядов». Если на минутку представить, что временной ряд чем-то похож на аудиосигнал — вам откроется чудесный мир новых способов генерации признаков из сферы обработки сигналов. Вместе с преподавателем Дмитрием Сергеевым вы посмотрите, как дополнительные признаки улучшают качество моделей, научитесь пользоваться автоматической генерацией в библиотеках tsfresh и tsfel и решите задачку распознавания активности по данным акселерометра мобильного телефона. Демо-занятие входит в онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Это возможность оценить сложность программы и познакомиться с преподавателем. Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/WxTJ1/

OpenCV 4 with Python Blueprints, Second Edition - 2020 @pythonlbooks

Python. Note for Professionals @pythonlbooks

Data Science Interview Questions @datascienceiot

Hands-On Data Science for Marketing @datascienceiot

Data Science for Beginners: 4 Books in 1 @datascienceiot