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
Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem (2020) Github @datascienceiot
Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem (2020) Github @datascienceiot

Python Basics A Self-Teaching Github @datascienceiot
Python Basics A Self-Teaching Github @datascienceiot

Machine Learning with Python for Everyone Github @datascienceiot
Machine Learning with Python for Everyone Github @datascienceiot

Работаете в направлении Машинного обучения и хотите развиваться дальше? Специально для вас девять практикующих экспертов приг
Работаете в направлении Машинного обучения и хотите развиваться дальше? Специально для вас девять практикующих экспертов приготовили онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Познакомиться с курсом можно будет уже 15 февраля на демо-занятии «Multi-armed bandits для оптимизации AB тестирования». Вместе с Андреем Канашовым, Data Scientist в OMD OM GROUP, вы разберете один из самых простых, но эффективных вариантов применения обучения с подкреплением. Вы узнаете, как можно переформулировать задачу АБ тестирования в задачу байесовского вывода и получать результаты по тестам раньше, чем при классическом тестировании. Используйте демо-занятие, чтобы освоить новые навыки, познакомиться с преподавателем и оценить сложность курса. Пройдите вступительный тест, чтобы зарегистрироваться на урок https://otus.pw/vs4e/

Python data access tutorial Book @datascienceiot
Python data access tutorial Book @datascienceiot

Getting Structured Data from the Internet (2020) Github @datascienceiot
Getting Structured Data from the Internet (2020) Github @datascienceiot

SQL QuickStart Guide @datascienceiot

Blueprints for Text Analytics Using Python @datascienceiot

Вы Data Engineer и хотите оптимизировать работу с большими данными? Начните осваивать инструменты уже 4 февраля на демо-занят
Вы Data Engineer и хотите оптимизировать работу с большими данными? Начните осваивать инструменты уже 4 февраля на демо-занятии «Spark Streaming». Вадим Заигрин познакомит вас со Spark Streaming и Structured Streaming, вместе вы изучите их особенности и напишете простое приложение обработки потоков. Что такое демо-занятие? Это возможность попробовать онлайн-курс «Экосистема Hadoop, Spark, Hive» и познакомиться с преподавателем. Для регистрации пройдите вступительный тест https://otus.pw/BszP/

Python for Finance Cookbook @datascienceiot

Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов @datascienceiot

Practical Machine Learning with Python @datascienceiot

SWITCH TRANSFORMERS: SCALING TO TRILLION PARAMETER MODELS WITH SIMPLE AND EFFICIENT @datascienceiot
SWITCH TRANSFORMERS: SCALING TO TRILLION PARAMETER MODELS WITH SIMPLE AND EFFICIENT @datascienceiot

Python for Data Mining Quick Syntax Reference @datascienceiot

Начните осваивать навыки Машинного обучения, которые нужны, чтобы решать задачи уровня Middle+ / Senior. 9 февраля ждем вас н
Начните осваивать навыки Машинного обучения, которые нужны, чтобы решать задачи уровня Middle+ / Senior. 9 февраля ждем вас на демо-занятии «Извлечение признаков из временных рядов». Если на минутку представить, что временной ряд чем-то похож на аудиосигнал — вам откроется чудесный мир новых способов генерации признаков из сферы обработки сигналов. Вместе с преподавателем Дмитрием Сергеевым вы посмотрите, как дополнительные признаки улучшают качество моделей, научитесь пользоваться автоматической генерацией в библиотеках tsfresh и tsfel и решите задачку распознавания активности по данным акселерометра мобильного телефона. Демо-занятие входит в онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Это возможность оценить сложность программы и познакомиться с преподавателем. Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/WxTJ1/

OpenCV 4 with Python Blueprints, Second Edition - 2020 @pythonlbooks

Python. Note for Professionals @pythonlbooks

Data Science Interview Questions @datascienceiot

Hands-On Data Science for Marketing @datascienceiot

Data Science for Beginners: 4 Books in 1 @datascienceiot