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 41 818 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, 41 818 obunachiga ega bo‘ldi.

27 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -102 ga, so‘nggi 24 soatda esa 4 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 5.68% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 2.42% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 374 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 011 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 28 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.

41 818
Obunachilar
+424 soatlar
-627 kunlar
-10230 kunlar
Postlar arxiv
Deep Learning and the Game of Go @datascienceiot

Pandas 1.x Cookbook: Practical recipes for scientific computing, time series analysis, and exploratory data analysis using Python @pythonlbooks

Практическая статистика для специалистов Data Science @datascienceiot

Data Analysis @datascienceiot

Classic Computer Science Problems in Swift Github @datascienceiot
Classic Computer Science Problems in Swift Github @datascienceiot

Mastering OpenCV 4 with Python - 2019 @pythonlbooks

Теоретический минимум по Big Data. Всё, что нужно знать о больших данных Github @datascienceiot
Теоретический минимум по Big Data. Всё, что нужно знать о больших данных Github @datascienceiot

Machine Learning in Finance (2020) Github @datascienceiot
Machine Learning in Finance (2020) Github @datascienceiot

Learn Data Analysis with Python: Lessons in Coding @pythonlbooks

The Elements of Statistical Learning Github @datascienceiot
The Elements of Statistical Learning Github @datascienceiot

Applied Statistics: Theory and Problem Solutions with R Github @datascienceiot
Applied Statistics: Theory and Problem Solutions with R Github @datascienceiot

Applied Machine Learning with Python Github @datascienceiot
Applied Machine Learning with Python Github @datascienceiot

Linear Algebra and Optimization for Machine Learning Github @datascienceiot
Linear Algebra and Optimization for Machine Learning Github @datascienceiot

SQL for Data Analytics (2019) Github @datascienceiot
SQL for Data Analytics (2019) Github @datascienceiot

Natural Language Processing with Python and spaCy: A Practical Introduction @datascienceiot

Discovering_Computer_Science_Interdisciplinary_Problems,_Principles.epub19.72 MB

A Programmer's Guide to Computer Science @datascienceiot

Machine Learning with R: Expert techniques for predictive modeling (2019) @datascienceiot

Discovering Computer Science : Interdisciplinary Problems, Principles, and Python Programming @datascienceiot

Задача для мобильных разработчиков и специалистов по анализу данных в рамках онлайн-хакатона SberCode. Разработай мобильное п
Задача для мобильных разработчиков и специалистов по анализу данных в рамках онлайн-хакатона SberCode. Разработай мобильное приложение для просмотра отзывов и их тональности или для просмотра падений приложения. Поборись за призовой фонд в 1 млн рублей! Участвовать в хакатоне можно из любой точки. Изучить эти и другие задачи можно на сайте sbercode.tech