Анализ данных (Data analysis)
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Анализ данных (Data analysis)
Канал Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 51 927 підписників, посідаючи 2 558 місце в категорії Технології та додатки та 11 798 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 51 927 підписників.
За останніми даними від 01 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 1 260, а за останні 24 години на -1, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.29%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 7.62% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 822 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 3 958 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 212.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як llm, контекст, openai, архитектура, deepseek.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Data science, наука о данных.
@haarrp - админ
РКН: clck.ru/3FmyAp”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 02 листопада, 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.
Но выводы делают диаметрально противоположные.
Именно поэтому любой разговор об ИИ почти мгновенно скатывается в поляризацию, споры и идеологические войны, а не в спокойный анализ.
@data_analysis_ml«Инфраструктура может масштабироваться в зависимости от задач и объёмов вычислений. Это обеспечивает гибкость при расширении проектов», — отметил директор по новым облачным продуктам Алексей Кузнецов.→ Все конфигурации и условия: https://mws.ru/services/mws-gpu-on-prem/
