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 41 817 підписників, посідаючи 3 211 місце в категорії Технології та додатки та 15 203 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 41 817 підписників.

За останніми даними від 27 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -102, а за останні 24 години на 4, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.68%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.42% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 374 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 011 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 28 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.

41 817
Підписники
+424 години
-627 днів
-10230 день
Архів дописів
Algorithms @datascienceiot

Machine Learning with Spark™ and Python, Second Edition - 2020 @datascienceiot

Image operators image processing in Python Kinser, Jason M (2019) @datascienceiot

Python for Beginners : An Essential Guide to Easy Learning with Basic Exercises : Python programming Crash Course for Data Analysis and for Beginner Hackers Walsh, Conley (2020) @pythonlbooks

Learn Algorithmic Trading (2019) @datascienceiot

Machine Learning A Bayesian and Optimization Perspective Github @datascienceiot
Machine Learning A Bayesian and Optimization Perspective Github @datascienceiot

Neural Networks and Deep Learning: A Textbook (2019) Github @datascienceiot
Neural Networks and Deep Learning: A Textbook (2019) Github @datascienceiot

Praise for Deep Learning Illustrated book Github @datascienceiot
Praise for Deep Learning Illustrated book Github @datascienceiot

Data Science Fundamentals for Python and MongoDB Github @datascienceiot
Data Science Fundamentals for Python and MongoDB Github @datascienceiot

First Contact with Deep Learning Practical Introduction with Keras @datascienceiot

Data Science in Production (2020) Github @datascienceiot
Data Science in Production (2020) Github @datascienceiot

Mastering Object-Oriented Python (2019) @pythonl

Grokking Deep Learning (2019) Github @datascienceiot
Grokking Deep Learning (2019) Github @datascienceiot

Deep Learning System to Screen Coronavirus Disease @datascienceiot
Deep Learning System to Screen Coronavirus Disease @datascienceiot

Data Visualization: A Practical Introduction (2018) Github @datascienceiot
Data Visualization: A Practical Introduction (2018) Github @datascienceiot

Обратите внимание: @kaicode (5 сентября). Это первый в своём роде сбор на одной площадке авторов open source проектов, в Моск
Обратите внимание: @kaicode (5 сентября). Это первый в своём роде сбор на одной площадке авторов open source проектов, в Москве. Huawei спонсирует и организует. Отошлите им ссылку на свой GitHub проект, его рассмотрят и лучших пригласят на площадку для выступления и защиты. Три проекта получают в руки по $5000 каждый и возможность дальнейшей поддержки от Huawei. Пишите им в Телеграм группу за подробностями и бесплатным билетом на вход.

TensorFlow 2.0 Pocket Primer Github @datascienceiot
TensorFlow 2.0 Pocket Primer Github @datascienceiot

Artificial Intelligence For Dummies @datascienceiot

Essential Discrete Mathematics for Computer Science (2019) @datascienceiot

Python for Linguists @datascienceiot