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 41 862 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 3 228-o'rinni va Rossiya mintaqasida 15 282-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 41 862 obunachiga ega bo‘ldi.

22 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -61 ga, so‘nggi 24 soatda esa -12 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.30% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 2.50% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 3 893 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 046 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 23 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.

41 862
Obunachilar
-1224 soatlar
-697 kunlar
-6130 kunlar
Postlar arxiv
Statistical Analysis Handbook 📓 Book @datascienceiot
Statistical Analysis Handbook 📓 Book @datascienceiot

Applied Missing Data Analysis 📓 Book @datascienceiot
Applied Missing Data Analysis 📓 Book @datascienceiot

Statistical Pattern Recognition 📓 Book @datascienceiot
Statistical Pattern Recognition 📓 Book @datascienceiot

Machine Learning с 0! В этом канале вы научитесь работать с искусственным интеллектом и станете big-data разработчиком. Простым языком о сложном – @ML_secrets

Introduction to Statistics and Data Analysis for Physicists 📓 Book @datascienceiot
Introduction to Statistics and Data Analysis for Physicists 📓 Book @datascienceiot

Data Science & Big Data Analytics Discovering, Analyzing, Visualizing and Presenting Data 📓 Book @datascienceiot
Data Science & Big Data Analytics Discovering, Analyzing, Visualizing and Presenting Data 📓 Book @datascienceiot

Прими участие в международном онлайн-соревновании по искусственному интеллекту. AI Journey Contest — отличный шанс развить на
Прими участие в международном онлайн-соревновании по искусственному интеллекту. AI Journey Contest — отличный шанс развить навыки, получить новый опыт и попробовать выиграть приз. Общий призовой фонд конкурса — свыше 5 млн рублей. В этом году соревнование проводится совместно с Институтом искусственного интеллекта AIRI. Мы продлили прием решений до 13 ноября. Если ты решил действовать, поторопись! Участникам доступны четыре задачи: 🤖 FusionBrain Challenge 2.0 — разработка multitask-модели, которая сможет решать сразу 12 задач в визуальной и текстовой модальностях, в том числе скрытые, которые известны только организаторам 🗣 AI4Talk — разработка алгоритма для распознавания речи и автоматического перевода языков малых народов России. 🧬 AI4Biology — создание алгоритма быстрой идентификации бактерий по масс-спектрам. ⛴ AI4Sea — разработка алгоритма для восстановления данных по вылову рыбы на Дальнем Востоке. В конкурсе разрешено участвовать лицам старше 18 лет. Присоединяйся!

Introduction to Statistics and Data Analysis 📓 Book @datascienceiot
Introduction to Statistics and Data Analysis 📓 Book @datascienceiot

NewProLab запускает 10-й поток онлайн-программы Deep Learning, которая разработана для дата-сайентистов, технических руководи
NewProLab запускает 10-й поток онлайн-программы Deep Learning, которая разработана для дата-сайентистов, технических руководителей и ML-инженеров. Коротко о важном: - Старт – 15 ноября - Обучение длится 4 недели - Всем участникам предоставляется доступ для выполнения практических задач, максимально приближенных к реальным. - В программе – 8 занятий (онлайн в зуме) и 2 проекта. Вы получите опыт и знания, которые позволят обрабатывать изображения, видео и тексты с помощью нейронных сетей, а также быстро применять готовые модели и решения буквально в 2 строчки кода. Подробности по ссылке Для участников нашего сообщества организаторы предоставили промокод datascienceiot, по которому вы получите скидку 15% при покупке программы.

Develop Deep Learning Models On Theano And TensorFlow Using Keras 📓 Book @datascienceiot
Develop Deep Learning Models On Theano And TensorFlow Using Keras 📓 Book @datascienceiot

Fullstack GraphQL Applications 📓 Book @datascienceiot
Fullstack GraphQL Applications 📓 Book @datascienceiot

Недавно в Yandex Cloud объявили об обновлении Yandex DataSphere. Команда не просто запустила новый UI, но создала полноценное
Недавно в Yandex Cloud объявили об обновлении Yandex DataSphere. Команда не просто запустила новый UI, но создала полноценное рабочее место для дата-сайентиста с инструментами для командной работы. Теперь в сервисе: 🔹 проект — главная сущность, с которой работает дата-сайентист — им можно управлять, не переходя в среду разработки; 🔹 интеграция с кластерами Data Proc, которые обеспечивают расчёт в MapReduce-парадигме; 🔹 эксплуатация моделей — быстрый переход в инференс: после обучения можно нажатием нескольких кнопок выводить модель в продакшн; 🔹 дашборд здоровья сервиса — отслеживает состояние созданных сервисов, показывает график нагрузки, состояние серверов, занятые ресурсы; 🔹 сообщества — позволяют объединять проекты разных специалистов и удобно организовать командную работу в больших компаниях. Подробнее узнайте в статье. Попробуйте возможности нового Yandex DataSphere в деле! Начать работу ➡️

Python Data Structures and Algorithms 📓 Book @datascienceiot
Python Data Structures and Algorithms 📓 Book @datascienceiot

Сделайте первые шаги к работе с Big Data! 3 ноября в 20:00 мск пройдет открытый урок «DataFrame API: от Pandas к Dask». 🧑‍🎓
Сделайте первые шаги к работе с Big Data! 3 ноября в 20:00 мск пройдет открытый урок «DataFrame API: от Pandas к Dask». 🧑‍🎓 Занятие пройдет в рамках онлайн-курса «MLOps» от OTUS и его проведет Павел Филонов, Ex-Data Science Manager в Kaspersky. Почему стоит посетить этот урок? На уроке научимся работать с данными через multiprocessing напрямую или pandarallel и ускорим работу. Первый урок — DataFrame API: от Pandas к Dask 👉 Регистрация https://otus.pw/P0ca/ Второй урок — DataFrame API: от Dask к PySpark 👉 Регистрация https://otus.pw/YXK6/

pandas: powerful Python data analysis toolkit 📓 Book @datascienceiot
pandas: powerful Python data analysis toolkit 📓 Book @datascienceiot

Что дает байесовский подход в машинном обучении? 31 октября 20:00 пройдет открытый урок «Байесовский взгляд на машинное обуче
Что дает байесовский подход в машинном обучении? 31 октября 20:00 пройдет открытый урок «Байесовский взгляд на машинное обучение» в OTUS. 👨‍💻 На занятии мы погрузимся в тему байесовского подхода к машинному обучению – науку о том, как встроить априорные «экспертные» знания в модели машинного обучения. А также вы узнаете, когда и зачем нужен этот подход, и, надеемся, проникнетесь байесианской философией! 🔖 Пройдите вступительный тест, чтобы зарегистрироваться на вебинар 👉 РЕГИСТРАЦИЯ https://otus.pw/1ULO/

Data Algorithms with Spark 📓 Book @datascienceiot
Data Algorithms with Spark 📓 Book @datascienceiot

Applied Time Series Analysis 📓 Book @datascienceiot
Applied Time Series Analysis 📓 Book @datascienceiot