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 41 814 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 41 814 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.

41 814
Підписники
-624 години
-707 днів
-11130 день
Архів дописів
Machine Learning with R, the tidyverse, and mlr (2020) @datascienceiot

AI as a Service: Serverless machine learning with AWS (2020) @datascienceiot

Applied Deep Learning: A Case-Based Approach to Understanding Deep Neural Networks @datascienceiot

Практическое Глубокое обучение для Облачных сервисов, мобильных платформ, и передовых устройств @datascienceiot

Data Analytics and Python Programming 2 Bundle Manuscript @datascienceiot

Genetic Programming for Image Classification @datascienceiot

Разбираем, чем отличается версионирование в ML-разработке по коду от версионирования по коду и состоянию. 🤔 Ситуация: вы работаете над проектом, например занимаетесь ML-прототипированием или анализом данных. По ходу работы в системе сохраняется код, и вы спокойно продолжаете, не боясь что-то упустить из виду. Но в конце недели понимаете, что где-то свернули не туда. Вы откатываетесь на несколько шагов назад по коду, и все бы ничего, но вычисления ведь придется делать заново. Это главный недостаток версионирования по коду. ✅ Версионирование по коду и состоянию отличается тем, что во время работы сохраняется не только сам код, но и состояние вычислений. То есть состояние = код + вывод + переменные. Это значит, что если вы откатитесь назад, то получите не только прежний код, но и значения переменных. Вам не придется заново запускать вычисления, терять время и ресурсы. 👉 Попробуйте версионирование по коду и состоянию в Yandex DataSphere, где каждому новому пользователю доступны бесплатные ресурсы на ML-разработку: https://clck.ru/Tr6xP

Deploy Machine Learning Models to Production @datascienceiot

Machine Learning in Java @datascienceiot

Deep Learning for Vision Systems v6 @datascienceiot

Yandex DataSphere. 👉 Его можно попробовать бесплатно (предоставляется 50+ часов с GPU в фоновых ячейках) по ссылке: https://clck.ru/Tr6vH В чем его главные фишки ✅ Не требует настройки: разворачивается в облаке за пару кликов и сразу же готов к работе. Поэтому забываем как страшный сон об установке ПО и выборе правильных мощностей заранее. 🖥 Привычный интерфейс Jupyter Notebook. А сами проекты не пропадают и живут столько же, сколько ваше облако. ▶️ После исполнения сохраняется состояние (состояние = код + вывод + переменные). Поэтому можно вернуться к любому шагу разработки и не придется заново запускать вычисления. Продукт молодой, команда очень отзывчива к пожеланиям и на информацию о любых багах быстро реагирует в чате (https://t.me/yandex_datasphere). Вы можете принять реальное участие в становлении Yandex DataSphere.

Data Pipelines Pocket Reference (2021) @datascienceiot

Pro Machine Learning Algorithms - 2018 @pythonlbooks

Practical Deep Learning: A Python-Based Introduction (2021) @datascienceiot

Transformers for Natural Language Processing (2021) @datascienceiot

A Python Data_Analyst’s Toolkit Learn Python @datascienceiot

Learning Scrapy @datascienceiot

New Professions Lab: Специалист по большим данным 12-недельная образовательная программа по анализу больших данных: Hadoop, MapReduce, Spark, машинное обучение ☄️Big Data - уже не хайп, а прогрессирующая индустрия. Большие данные используются практически в каждом бизнесе, требуя соответствующих навыков не только от дата сайентистов, но и разработчиков, аналитиков, менеджеров по развитию продукта и руководителей проектов. Хорошие новости, друзья! Уже 16 марта В NewProLab стартует флагманский 12-недельный онлайн-курс "Специалист по большим данным" 👉🏻Успейте подать заявку: https://clck.ru/Taxnq Без преувеличения - это самая хардкорная и обширная программа на рынке Big Data. 👉🏻Вас ждет 36 практических занятий, 10 лаб, подготовка 2 собственных проектов и всё это на реальных дата-сетах и живых кейсах от команды преподавателей-практиков. Вы научитесь строить модели машинного обучения, писать MapReduce-джобы, используя Hadoop Streaming и Python, готовить SQL-like запросы в Hive, работать с данными на HDFS, проводить анализ при помощи Apache Spark, а также строить алгоритмы рекомендательных систем. P.S. Нужно подтянуть отдельный модуль? Программу можно пройти частями. Оставляйте заявку.

Algorithmic Trading Methods: Applications Using Advanced Statistics, Optimization, and Machine Learning Techniques (2020) @datascienceiot

10 Minutes to pandas @datascienceiot