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 276Технології та додатки3 222

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Data Science

Канал Data Science (@datascienceiot) є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 41 823 підписників, посідаючи 3 222 місце в категорії Технології та додатки та 15 276 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 41 823 підписників.

За останніми даними від 25 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -111, а за останні 24 години на -6, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.17%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.48% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 579 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 037 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 26 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.

41 823
Підписники
-624 години
-707 днів
-11130 день
Архів дописів
Data Science
Data Science
41 814
Python data persistence @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 814
Biopython Tutorial and Cookbook @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 814
Хотите сами разобраться в облачных базах данных вашего бизнеса и научиться работать с ними? На тренинге «Основы работы с данн
Хотите сами разобраться в облачных базах данных вашего бизнеса и научиться работать с ними? На тренинге «Основы работы с данными в Azure» эксперты расскажут об основных концепциях работы и популярные решения при работе с облачными базами данных. А ещё у вас будет возможность подготовиться и пройти сертификационный экзамен DP-900. Не упустите шанс - https://cutt.ly/gbKHWUJ

Data Science
Data Science
41 814
photo content

Data Science
Data Science
41 814
Advanced Machine Learning with Python (en) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 814
Повысьте свою эффективность работы с данными. Начните осваивать продвинутые инструменты дата инженера 17 мая с демо-занятия «
Повысьте свою эффективность работы с данными. Начните осваивать продвинутые инструменты дата инженера 17 мая с демо-занятия «Тестирование Spark приложений». Занятие проведет Вадим Опольский, Scala Big Data разработчик в Luxoft. За 1,5 часа вы разберете проблемы в тестировании Spark приложений: стат. данные, частичную проверку и запуск/остановку тяжелых систем. Изучите библиотеки для решения и напишете тесты. Демо-урок входит в программу онлайн-курса «Экосистема Hadoop, Spark, Hive» от OTUS. Для регистрации на урок пройдите вступительный тест https://otus.pw/oBSy/

Data Science
Data Science
41 814
Python Algorithmic Trading Cookbook Github @datascienceiot
Python Algorithmic Trading Cookbook Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 814
Hands-On GPU Computing with Python Github @datascienceiot
Hands-On GPU Computing with Python Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 814
Machine Learning in the Oil and Gas Industry (2020) @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 814
Machine Learning - канал с книгами по машинному обучению, Big Data, компьютерному зрению и искусственному интеллекту. Книги д
Machine Learning - канал с книгами по машинному обучению, Big Data, компьютерному зрению и искусственному интеллекту. Книги для начинающих. Книги только 2017+ года Скачать книги

Data Science
Data Science
41 814
Machine Learning and AI for Healthcare, Second Edition - 2021 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 814
Как добиться, чтобы модели Machine Learning приносили пользу? Научитесь делать код модели удобным и поддерживаемым с помощью
Как добиться, чтобы модели Machine Learning приносили пользу? Научитесь делать код модели удобным и поддерживаемым с помощью пайплайнов. 24-25 мая OTUS приглашает на открытый интенсив «Деплой ML модели: от грязного кода в ноутбуке к рабочему сервису». В первый день вы разберетесь, как сохранять обученные модели на диск и развернуть модель в качестве микросервиса. Всё это позволит перейти от набросков в ноутбуке к приносящему пользу сервису. Во второй день вы превратите чужой код модели в работающий микросервис. После интенсива вы сможете продолжить обучение на онлайн-курсе «Machine Learning. Professional» по спец.цене. Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/ETC2/

Data Science
Data Science
41 814
ML.NET Revealed: Simple Tools for Applying Machine Learning to Your Application - 2021 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 814
Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка @machinelearning_ru

Data Science
Data Science
41 814
Machine Learning and Deep Learning in Real-Time Applications Github @datascienceiot
Machine Learning and Deep Learning in Real-Time Applications Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 814
Learning Dapr: Building Distributed Cloud Native Applications (2020) Book @datascienceiot
Learning Dapr: Building Distributed Cloud Native Applications (2020) Book @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 814
Готовы прокачивать свои навыки Machine Learning? Тогда ждем вас 17 мая на демо-занятии «Кластеризация временных рядов» в OTUS
Готовы прокачивать свои навыки Machine Learning? Тогда ждем вас 17 мая на демо-занятии «Кластеризация временных рядов» в OTUS. Вместе с Дмитрием Сергеевым, Senior Data Scientist и автором онлайн-курса «Machine learning. Advanced», вы разберете интереснейшую задачу, связанную с временными рядами. Можно ли найти похожие друг на друга по динамике финансовые активы на бирже, как сгруппировать пользователей по их поведению, кто подставил кролика Роджера? Ответы на некоторые из этих вопросов получим на занятии. Для участия пройдите вступительный тест https://otus.pw/httx/

Data Science
Data Science
41 814
🔥 Python Machine Learning @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 814
Сбер приглашает на свою первую масштабную технологическую конференцию - SmartDev. Сбер представит свои новые возможности для
Сбер приглашает на свою первую масштабную технологическую конференцию - SmartDev. Сбер представит свои новые возможности для разработчиков, презентует новые условия и возможности сервиса SberCloud.Advanced. ⏱ 20 мая 👨‍💻 Онлайн и бесплатно 🎯 Регистрация Шесть параллельных стримов от шести технологических стеков Сбера. 50+ спикеров, которые поделятся опытом и представят новые решения для разработчиков, аналитиков и специалистов по Data Science. Один из стримов будет посвящен облачной платформе от Сбера - SberCloud. Команда представит новые возможности SberCloud.Advanced — самой широкой линейки платформенных сервисов в России. Теперь все они доступны для физических лиц, через быстрый и удобный self-service. Вы узнаете, как создавать различные компоненты приложения с помощью всех необходимых платформ облака. Поговорим про работу Apache Spark c Big Data в кластере SberCloud и про создание инфраструктуры с помощью Terraform по принципу Infrastructure-as-Code. Зарегистрируйтесь, чтобы принять участие.

Data Science
Data Science
41 814
Super ML Cheatsheet Github @datascienceiot
Super ML Cheatsheet Github @datascienceiot