uz
Feedback
Data Science

Data Science

Kanalga Telegram’da o‘tish

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

Ko'proq ko'rsatish

📈 Telegram kanali Data Science analitikasi

Data Science (@datascienceiot) kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 41 813 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 3 219-o'rinni va Rossiya mintaqasida 15 236-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 41 813 obunachiga ega bo‘ldi.

26 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -110 ga, so‘nggi 24 soatda esa -11 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 5.86% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 2.43% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 449 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 016 ta ko‘rish yig‘iladi.
  • Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 0 ta reaksiya keladi.
  • Tematik yo‘nalishlar: Kontent llm, агентов, api, октября, разработчиков kabi asosiy mavzularga jamlangan.

📝 Tavsif va kontent siyosati

Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
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...

Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 27 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.

41 813
Obunachilar
-1124 soatlar
-717 kunlar
-11030 kunlar
Postlar arxiv
Junior Objects is a new book recently written by Yegor Bugayenko, the author of Elegant Objects — a very provocative and very
Junior Objects is a new book recently written by Yegor Bugayenko, the author of Elegant Objects — a very provocative and very popular book about object-oriented programming. The book is not only for junior programmers. It covers the entire domain of software development, from choosing the right laptop to designing your architecture in UML. Everything you need to know in order to boost your career from a beginner to a senior engineer with six-figure salary. Join Yegor's telegram channel to learn more: @yegor256news

Hands-On Java Deep Learning for Computer Vision - 2019 @datascienceiot

Deep Learning For Dummies Github @datascienceiot
Deep Learning For Dummies Github @datascienceiot

Python Deep Learning, Second Edition @pythonlbooks

Social Machines: The Coming Collision of Artificial Intelligence, Social Networking, and Humanity @datascienceiot
Social Machines: The Coming Collision of Artificial Intelligence, Social Networking, and Humanity @datascienceiot

Practical Artificial Intelligence - 2018 @datascienceiot
Practical Artificial Intelligence - 2018 @datascienceiot

Advanced Machine Learning with Python John Hearty (2016) @pythonlbooks

Хотите всего за 5 месяцев поднять свой уровень владения ML до Middle/Senior? Поступайте на онлайн-курс «Machine Learning. Adv
Хотите всего за 5 месяцев поднять свой уровень владения ML до Middle/Senior? Поступайте на онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Помимо теории там вас ждут реальные кейсы с практики и отдельный модуль, посвящённый работе в production. Старт 14 декабря. Черная Пятница близко! Пройдите тест и получите скидку 25% : https://otus.pw/RNlk/

Machine Learning with R, the tidyverse, and mlr - 2020 Github @datascienceiot
Machine Learning with R, the tidyverse, and mlr - 2020 Github @datascienceiot

Machine Learning for OpenCV 4, Second Edition - 2019 Github @datascienceiot
Machine Learning for OpenCV 4, Second Edition - 2019 Github @datascienceiot

Хотите больше узнать о Data science? ❗️Тогда записывайтесь в программу повышения квалификации по управлению на основе данных
Хотите больше узнать о Data science? ❗️Тогда записывайтесь в программу повышения квалификации по управлению на основе данных «КЛИК-Интенсив»! Когда: 23 ноября Стоимость: БЕСПЛАТНО Длительность: 2 недели Получите: Удостоверение установленного образца от «Университета 2035» Вы узнаете: 👉Как с помощью данных решать задачи вашего бизнеса. 👉Как и где применяется ML (машинное обучение) Как визуализировать данные. 👉Познакомитесь с кейсами лидеров рынка по внедрению технологий и практик управления на основе данных.

Thoughtful Machine Learning with Python @pythonlbooks

Machine Learning by Tutorials - 2019 @datascienceiot

Raspberry Pi Computer Vision Programming (2020) @datascienceiot

Neural Networks in Unity - 2018 @datascienceiot

AgroCode 2020 – главный агрокодинг страны от Россельхозбанка. Теперь онлайн! За 40 часов участникам предстоит решить шесть задач от таких компаний, как Accenture, DigitalAgro, Intterra, а также от Центра интеллектуального сельского хозяйства РАН. Призовой фонд — 1,37 млн рублей. Прием заявок — до 3 декабря на сайте https://agro-code.ru/

AI and Machine Learning for Coders (2020) @datascienceiot

TensorFlow for Deep Learning - 2018 @datascienceiot

Хотите освоить продвинутые приемы Машинного обучения? Начните получать новые знания уже 25 ноября с демо-занятия «Кластеризац
Хотите освоить продвинутые приемы Машинного обучения? Начните получать новые знания уже 25 ноября с демо-занятия «Кластеризация временных рядов». Вместе с Дмитрием Сергеевым вы познакомитесь с интереснейшей задачей, которую можно прикрутить к временным рядам. Вы выясните, можно ли найти похожие друг на друга по динамике финансовые активы на бирже и как сгруппировать пользователей по их поведению. Демо-занятие входит в онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Программа рассчитана на специалистов с опытом в Data Science. Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/WKDl/

Neural Networks for Electronics Hobbyists: A Non-Technical Project-Based Introduction @datascienceiot