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 41 787 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 3 229-o'rinni va Rossiya mintaqasida 15 278-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 41 787 obunachiga ega bo‘ldi.

30 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -133 ga, so‘nggi 24 soatda esa 3 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 5.84% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 2.45% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 441 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 024 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 01 Iyul, 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.

41 787
Obunachilar
+324 soatlar
-507 kunlar
-13330 kunlar
Postlar arxiv
Programming Quantum Computers: Essential Algorithms and Code Samples Github @datascienceiot
Programming Quantum Computers: Essential Algorithms and Code Samples Github @datascienceiot

Bayesian Statistics The Fun Way (2019) Github @datascienceiot
Bayesian Statistics The Fun Way (2019) Github @datascienceiot

Linear Algebra Github @datascienceiot
Linear Algebra Github @datascienceiot

Building Machine Learning Systems with Python Github @datascienceiot
Building Machine Learning Systems with Python Github @datascienceiot

The Python book @pythonlbooks

Умение качественно анализировать ключевые показатели является весомым преимуществом для продакта. ⏰ В четверг, 9 апреля в 19:
Умение качественно анализировать ключевые показатели является весомым преимуществом для продакта. ⏰ В четверг, 9 апреля в 19:00 (мск) мы проводим бесплатный интенсив «Управление метриками продукта с помощью машинного обучения» 👩‍🏫 Кто выступит? Айра Монгуш, CEO & Founder в Mathshub 👨‍🏫 Что будет на вебинаре? — Погрузимся в язык дата-саенса, — Разберемся с основными метриками продукта, — Познакомимся со структурой ML-алгоритмов, — Решим практическую задачу предсказания оттока пользователей в телекоме на Python. 🔥 Двое самых активных участников получат сертификат на бесплатное обучение в ProductStar. Участие бесплатное, но регистрация обязательна. Зарегистрироваться на вебинар 👉 @ProductStarProductBot

Mastering Large Datasets with Python - 2019 @pythonlbooks

Bioinformatics with Python Cookbook Github @datascienceiot
Bioinformatics with Python Cookbook Github @datascienceiot

Advanced Machine Learning with Python Github @datascienceiot
Advanced Machine Learning with Python Github @datascienceiot

Fundamentals of Data Visualization (2019) Github @datascienceiot
Fundamentals of Data Visualization (2019) Github @datascienceiot

Think Java: How to Think Like a Computer Scientist Github @datascienceiot
Think Java: How to Think Like a Computer Scientist Github @datascienceiot

Introduction to the Math of Neural Networks Github @datascienceiot
Introduction to the Math of Neural Networks Github @datascienceiot

Algorithmic Problem Solving with Python @datascienceiot

Machine translation of cortical activity to text with an encoder–decoder framework @datascienceiot

Gradient boost trees with xgboost and scikit-learn @datascienceiot

All keyboard shortcuts for data scientist

PyTorch Recipes - 2019 @datascienceiot
PyTorch Recipes - 2019 @datascienceiot

Practical statistics for data scientists: 50 essential concepts @pythonl

Practical Python AI Projects: Mathematical Models of Optimization Problems with Google OR-Tools @datascienceiot
Practical Python AI Projects: Mathematical Models of Optimization Problems with Google OR-Tools @datascienceiot

Machine Learning with Spark and Python: Essential Techniques for Predictive Analytic @datascienceiot
Machine Learning with Spark and Python: Essential Techniques for Predictive Analytic @datascienceiot