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 41 818 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 41 818 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.

41 818
Підписники
+424 години
-627 днів
-10230 день
Архів дописів
Machine Learning Refined (2020) @datascienceiot

Architecting for Scale: How to Maintain High Availability and Manage Risk in the Cloud (2020) @datascienceiot

D3 for the Impatient @datascienceiot

Practical Data Analysis Using Jupyter Notebook (2020) @datascienceiot

The AI Ladder: Accelerate Your Journey to AI (2020) @datascienceiot

A Complete Solution Guide to Principles of Mathematical Analysis @datascienceiot

Internet of Things with Python @pythonlbooks

Machine Learning With Python For Everyone Mark E. Fenner (2020) @datascienceiot

MATLAB: A Practical Introduction to Programming and Problem Solving Github @datascienceiot
MATLAB: A Practical Introduction to Programming and Problem Solving Github @datascienceiot

Best machine learning algorithms @datascienceiot
Best machine learning algorithms @datascienceiot

Big Data and Artificial Intelligence (2020) Github @datascienceiot
Big Data and Artificial Intelligence (2020) Github @datascienceiot

Linear Algebra For Dummies Github @datascienceiot
Linear Algebra For Dummies Github @datascienceiot

40 Algorithms Every Programmer Should Know (2020) Github @datascienceiot
40 Algorithms Every Programmer Should Know (2020) Github @datascienceiot

Генетические алгоритмы на Python - 2020 @pythonlbooks

Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization Github @datascienceiot
Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization Github @datascienceiot

Introducing Python: Modern Computing in Simple Packages, 2nd Edition Github @datascienceiot
Introducing Python: Modern Computing in Simple Packages, 2nd Edition Github @datascienceiot

Data Science Projects with Python (2019) @datascienceiot

Applied Data Science with Python and Jupyter @pythonlbooks

Pentesting Azure Applications: The Definitive Guide to Testing and Securing Deployments @datascienceiot

A DomainSpecific Supercomputer for Training Deep Neural Networks @datascienceiot