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
Можно ли за два месяца разобраться в Data Science? Нет. Но познакомиться с этой областью и понять, как систематизировать боль
Можно ли за два месяца разобраться в Data Science? Нет. Но познакомиться с этой областью и понять, как систематизировать большие данные с помощью Machine Learning — вполне реально. Ребята из ProductStar собрали мини-курс, который всего за 60 дней поможет вам: — Выучить синтаксис Python, — Узнать ключевые инструменты Machine Learning и научиться их применять, — Изучить типы и задачи рекомендательных систем, — Попрактиковаться в работе с Hadoop и разобрать подход MapReduce. Спикеры курса: — Николай Пекальн, Директор по аналитике, Vezet group, — Ришат Исхатов, Head of BA, СберМаркет. Обучение состоит из 11 лекций и 11 домашек с проверкой от практиков рынка. По ходу курса ребята помогают лучшим студентам с трудоустройством и подготовкой к собеседованиям. Для первых 20 студентов действует скидка в 20% — курс можно приобрести всего за 24500 рублей Подробная программа курса и регистрация по ссылке 👉 https://bit.ly/2GRo9I4

Data Scientist Thoughts Collection Github @datascienceiot
Data Scientist Thoughts Collection Github @datascienceiot

Top 50 Machine Learning Interview Q&A Github @datascienceiot
Top 50 Machine Learning Interview Q&A Github @datascienceiot

Natural Language Processing and Computational Linguistics Github @datascienceiot
Natural Language Processing and Computational Linguistics Github @datascienceiot

Python for Bioinformatics Github @datascienceiot
Python for Bioinformatics Github @datascienceiot

Advances in Machine Learning and Data Analysis Github @datascienceiot
Advances in Machine Learning and Data Analysis Github @datascienceiot

Хотите узнать какие подводные камни в работе с современной BigData? 12 октября пройдет демо-урок «Современные большие данные,
Хотите узнать какие подводные камни в работе с современной BigData? 12 октября пройдет демо-урок «Современные большие данные, анализ и оптимизация производительности распределенных приложений» Кирилл Султанов, расскажет, про подводные камни в работе с современной BigData: кастомизация, распределенное профилирование, контрибьют в open source. Все, что нужно - чтобы выйти в продакшн! Демо-урок является частью онлайн-курса «Промышленный ML на больших данных». Используйте эту возможность, чтобы получить ценные знания, оценить качество знаний и формат обучения. Для регистрации пройдите вступительный тест https://otus.pw/OxCF/

Elementary Math for Computer Science with Python - 2020 @datascienceiot

Глубокое_обучение_и_игра_в_го.pdf8.59 MB

Python Artificial Intelligence Projects for Beginners @datascienceiot

Applying Math with Python (2020) @datascienceiot

Графовые алгоритмы.pdf19.55 MB

Какие технологии необходимы Data-специалисту, чтоб работать с распределенными системами и большими данными? 1 октября в 20:00
Какие технологии необходимы Data-специалисту, чтоб работать с распределенными системами и большими данными? 1 октября в 20:00 Андрей Кузнецов познакомит вас с программой онлайн-курса «Промышленный ML на больших данных» и поделится карьерными инсайтами. Вы узнаете, чем отличается курс, как организована практика и как можно сэкономить на оплате. Курс рассчитан на Data Scientist или Data Engineer с опытом, которые стремятся дальше развиваться в этой сфере. Вступительный тест поможет вам оценить сложность и подготовиться к встрече с экспертом. Регистрируйтесь на вебинар, чтобы получить доступ к трансляции https://otus.pw/2UxX/

👁 S E E I N G T H E O R Y @datascienceiot

Internet of Things with Python: Interact with the world and rapidly prototype IoT applications using Python Github @datascien
Internet of Things with Python: Interact with the world and rapidly prototype IoT applications using Python Github @datascienceiot

Дата-сайентисты, готовы побороться за 1 млн рублей на хакатоне? Нужно предложить инструмент для оценки качества работы алгоритмов разметки медицинских изображений. Разработанный инструмент должен автоматически определять набор метрик, а результаты его работы должны наиболее точно совпадать с мнением экспертов (результатами экспертной оценки). Подайте заявку до 25 октября на участие по ссылке: https://clck.ru/R875k

Think Python: How to Think Like a Computer Scientist Allen B. Downey (2015) The goal of this book is to teach you to think like a computer scientist. This way of thinking combines some of the best features of mathematics, engineering, and natural science. Like mathematicians, computer scientists use formal languages to denote ideas (specifically computations). Like engineers, they design things, assembling components into systems and evaluating tradeoffs among alternatives. Like scientists, they observe the behavior of complex systems, form hypotheses, and test predictions. @programming_books_it

Hands-On Machine Learning with scikit-learn and Scientific Python Toolkits (2020) Github @datascienceiot
Hands-On Machine Learning with scikit-learn and Scientific Python Toolkits (2020) Github @datascienceiot