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 41 885 підписників, посідаючи 3 241 місце в категорії Технології та додатки та 15 299 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 41 885 підписників.

За останніми даними від 18 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -32, а за останні 24 години на -12, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 8.85%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.90% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 709 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 213 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 19 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.

41 885
Підписники
-1224 години
-157 днів
-3230 день
Архів дописів
Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn Book 📚 book @datascienceiot
Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn Book 📚 book @datascienceiot

Теория и практика: A/B-тестирование для успешной аналитики ⭐ Бесплатный вебинар 6 ноября в 19:00 мск Аналитик данных помогает
Теория и практика: A/B-тестирование для успешной аналитики ⭐ Бесплатный вебинар 6 ноября в 19:00 мск Аналитик данных помогает бизнесу не ошибаться при принятии важных решений. А А/В-тесты - один из must-have инструментов, которые в этом помогают. Если вы хотите разобраться в основах проведения экспериментов и научиться правильно проводить А/В-тесты, ждём вас на бесплатном вебинаре. На реальных кейсах узнаем: — Что такое A/B-тестирование — Как выбрать гипотезу для тестирования — Как определить метрики успешности — Когда тест можно считать завершенным и др. 🚶 Переходите и регистрируйтесь на бесплатный вебинар.

Machine Learning 📚 Book @datascienceiot
Machine Learning 📚 Book @datascienceiot

Как ускорить обучение нейросетей и обработку данных? С помощью мощных видеокарт GPU: RTX 2080Ti и RTX 4090. Они подойдут для
Как ускорить обучение нейросетей и обработку данных?   С помощью мощных видеокарт GPU: RTX 2080Ti и  RTX 4090. Они подойдут для решения  сложных графических задач, обучения нейросетей и выполнения сложных вычислений в области ИИ   Арендовать и потестить эти видеокарты можно в Selectel — одном из ведущих российских провайдеров ИТ-инфраструктуры.   Что вы сможете при аренде облачного сервера с GPU в Selectel: ● Получить ресурсы для обучения ML-моделей ● Платить только за время использования — почасовая ставка от 29 рублей ● Использовать лучшее железо — к вашим услугам процессоры с частотами 2,4-2,6 Ггц ● Масштабироваться без проблем — мгновенный переезд на более мощную видеокарту ● Выбирать из широкого ассортимента GPU-карт — доступно 9 моделей под самые разные задачи ● Чувствовать себя спокойно — предоставляем бесплатную защиту от DDoS-атак.   Арендовать серверы с почасовой оплатой

THINKING LLMS: GENERAL INSTRUCTION FOLLOWING WITH THOUGHT GENERATION 📚 Reed @datascienceiot
THINKING LLMS: GENERAL INSTRUCTION FOLLOWING WITH THOUGHT GENERATION 📚 Reed @datascienceiot

Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько
Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней. Ближайшее мероприятие: • 9-11 ноября — для продуктовых и аналитиков данных, офер за 3 дня в команды Финтеха и Яндекс Практикума. Зарегистрироваться

Open Contextual RAG 📌 cookbook @datascienceiot
Open Contextual RAG 📌 cookbook @datascienceiot

📕 Applied Causal #Inference Powered by #MachineLearning 📌Book @datascienceiot
📕 Applied Causal #Inference Powered by #MachineLearning 📌Book @datascienceiot

NotebookLlama: An Open Source version of NotebookLM 📚 Book @datascienceiot
NotebookLlama: An Open Source version of NotebookLM 📚 Book @datascienceiot

🎃 Приглашаем на вебинар перед Хэллоуином: «Нужна ли математика на собеседованиях?» 🧙‍♀️ Темные тучи сгущаются, и в воздухе
🎃 Приглашаем на вебинар перед Хэллоуином: «Нужна ли математика на собеседованиях?» 🧙‍♀️ Темные тучи сгущаются, и в воздухе витает мистическая атмосфера... Готовы ли вы окунуться в мир загадочной математики и раскрыть тайны успешного собеседования? Тогда ждем вас 28 октября в 20:00! 🕸 https://proglib.io/w/6a50d166 Что вас ждет в эту зловещую ночь: 💀 Ошибаться не страшно: узнаем, как неудачные проекты и опыт «в стол» превращают джуниоров в сеньоров. Расскажем истории о том, как ошибки закаляют и помогают достигать вершин мастерства. 🧛 Собеседования без подготовки? Обсудим, возможно ли пройти через испытания рекрутеров без специальной подготовки или это путь в лабиринт с привидениями. 🧙 Теория и практика — зелье успеха: • Выбор метрики оценки модели: какую метрику показать бизнесу, чтобы не столкнуться с гневом нечисти? Разберемся в разнице между MAPE и WAPE и когда какую применять. • Трансформация распределений: как превратить логнормальное распределение в нормальное без волшебной палочки? Поговорим о том, зачем это нужно и как обойтись изменением функции потерь вместо магических превращений. 🦇 Бонус для смельчаков: раскроем секреты тестирования в маркетинге, которые помогут не заблудиться в темном лесу конкурентного рынка. Не упустите шанс провести вечер в компании единомышленников, погрузиться в атмосферу Хэллоуина и получить ценные знания! 🕯 Записывайтесь на вебинар и готовьтесь к мистическим открытиям! https://proglib.io/w/6a50d166

The State of AI Report 📚 Report @datascienceiot
The State of AI Report 📚 Report @datascienceiot

Где можно и где нельзя без ML в промышленности 🎧 Подкаст О сходствах и различиях в задачах DS-команд в финтехе и промышленно
Где можно и где нельзя без ML в промышленности 🎧 Подкаст О сходствах и различиях в задачах DS-команд в финтехе и промышленности и главных направления развития ML в этих сферах: в подкасте «Деньги любят техно» поговорили Михаил Граденко, «Русал», и Юлий Шамаев, ВТБ. Слушать Смотреть

Vector Calculus 📚 Книга @datascienceiot
Vector Calculus 📚 Книга @datascienceiot

Тренажёр-практикум Python и SQL (от NumPy и OpenCV до PostgreSQL) в аналитике данных и ML Откройте карьерные возможности в ма
Тренажёр-практикум Python и SQL (от NumPy и OpenCV до PostgreSQL) в аналитике данных и ML Откройте карьерные возможности в машинном обучении и аналитике данных - Научитесь проводить анализ больших объёмов данных. - Создавайте интерактивные и 3D-визуализации для представления данных. - Освойте работу с SQL-базами для хранения, модификации и извлечения данных. - Оптимизируйте запросы и управляйте структурой данных. Для кого будет полезен этот тренажёр? Аналитикам данных, бизнес-аналитикам и продуктовым специалистам: Новичкам и продолжающим в области анализа и визуализации данных, которые хотят освоить инструменты для анализа и машинного обучения на практике. Тем, кто уже знаком с Python и стремится развиваться в аналитике данных и ML: Разработчикам и специалистам по данным, стремящимся углубить навыки обработки данных и визуализации. Инженерам данных и всем заинтересованным: Тем, кто сталкивается с трудностями при предобработке данных для моделей машинного обучения и хочет выстроить системный подход к работе с ними. Тем, кто стремится автоматизировать процессы и управлять данными: После курса вы научитесь эффективно работать с NumPy и Pandas, создавать визуализации через Matplotlib и Seaborn, управлять базами данных с PostgreSQL. Примеры задач, которые вы решите в тренажёре: - Анализ температурных данных - Редактор изображений - Временной анализ продаж 🎓 Попробуйте первые уроки бесплатно! Пройдите 6 практических заданий сразу! PS. В демо также доступен ИИ-бот ДуДу с code review 24/7. 👉 Регистрация на демо-доступ

Ultimate Guide to Fine-Tuning LLMs 📚 Book @datascienceiot
Ultimate Guide to Fine-Tuning LLMs 📚 Book @datascienceiot

Advanced SQL for Beginners Free Download 📚 Book @datascienceiot
Advanced SQL for Beginners Free Download 📚 Book @datascienceiot

Как нужно укомплектовать команду ML для решения задачи? 🔹Расскажем на открытом уроке «Структура и построение ML команды» про
Как нужно укомплектовать команду ML для решения задачи? 🔹Расскажем на открытом уроке «Структура и построение ML команды» про композицию ML команды, различные роли в ней и их зоны ответственности ✅ Поговорим о том, зачем нужны ролы Data Scientist, Data Analyst, BI Analyst, ML Engineer, Data Engineer. Как организовать работу команды и взаимодействие внутри нее. Урок приурочен новому курсу «ML Team Lead» от Otus. 👉 Регистрация и подробности: https://otus.pw/0oSr/?erid=LjN8Jteeq #реклама О рекламодателе

Principles of Data Science 📓 Книга @datascienceiot
Principles of Data Science 📓 Книга @datascienceiot

Приглашаем погрузиться в аналитику данных вместе с Яндексом! Data Driven — это наша ежегодная конференция для тех, кто анализ
Приглашаем погрузиться в аналитику данных вместе с Яндексом! Data Driven — это наша ежегодная конференция для тех, кто анализирует данные, чтобы принимать бизнес-решения. 26 октября приглашаем дата-сайентистов и всех, кто интересуется Big Data, послушать спикеров из Крауда, Рекламы, Алисы и других команд. В программе: доклады о фичах на основе пользовательских отзывов, машинном переводе, обучении YandexGPT, метриках KPI и многом другом. 📍Место: Москва, ст. м. «Парк культуры» 📅 Дата: 26 октября в 12:00 💻 Регистрация Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543.

Linear Algebra Done Right 📓 Book @datascienceiot
Linear Algebra Done Right 📓 Book @datascienceiot