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
Machine Learning for Business Github @datascienceiot
Machine Learning for Business Github @datascienceiot

#НейронныеСети [English] Title: Machine Learning for Business Author: Doug Hudgeon Description: This book shows you how to ap
#НейронныеСети [English] Title: Machine Learning for Business Author: Doug Hudgeon Description: This book shows you how to apply machine learning in your company to make your business processes faster and more resilient to change. This book is for people beginning their journey in machine learning or for those who are more experienced with machine learning but want to see how it can be applied in practice.

Pro Python 3: Features and Tools for Professional Development Github @pythonlbooks
Pro Python 3: Features and Tools for Professional Development Github @pythonlbooks

Coding projects in Python @pythonlbooks

Deep Learning with Python - 2020 Github @datascienceiot
Deep Learning with Python - 2020 Github @datascienceiot

5 ошибок разработчиков data science-решений Ежедневно в мире появляются новые проекты на основе ML/DL/CV/NLP, но разработчики продолжают допускать одни и те же ошибки. Вот самые распространенные из них: 1️⃣Едим слона целиком Цель бывает очень амбициозна — настолько, что она фактически недостижима. Вместо того, чтобы декомпозировать ее на отдельные и реализуемые задачи, стартапы часто пытаются решить всю проблему сразу. На выходе они получают тысячи потраченных человеко-часов и неудовлетворительный результат. Казалось бы, минимально жизнеспособный продукт (MVP) — это очевидная вещь, но в состоянии драйва люди об этом совершенно забывают. 2️⃣Отсутствие контроля версий для пайплайнов Как правило, разработчики МО не сохраняют достаточно информации о модели. Это приводит к тому, что со временем они забывают, какие именно файлы с кодом использовались на том или ином этапе построения модели. Инженерам, которые не участвовали в разработке модели, разобраться в этих файлах почти невозможно. Избавиться от проблемы можно с помощью системы контроля версий, которая способна хранить сотни гигабайт данных, сохранять пайплайны обучения и воспроизводить их. Продолжение читайте в авторской рубрике ведущего разработчика ML.

Data-Driven Science and Engineering (2019) Github @datascienceiot
Data-Driven Science and Engineering (2019) Github @datascienceiot

Mastering Large Datasets with Python (2020) Github @datascienceiot
Mastering Large Datasets with Python (2020) Github @datascienceiot

Chaos Engineering: System Resiliency in Practice (2020) @datascienceiot

Eldger.pdf1.95 MB

Deep Neuro-Fuzzy Systems with Python: With Case Studies and Applications from the Industry @datascienceiot

Python Data Access - 2019 @datascienceiot

Spark in Action, Second Edition (2020) @datascienceiot

Analytical Skills for AI and Data Science (2020) Github @datascienceiot
Analytical Skills for AI and Data Science (2020) Github @datascienceiot

Building Machine Learning Pipelines (2020) Github @datascienceiot
Building Machine Learning Pipelines (2020) Github @datascienceiot

Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play Github @datascienceiot
Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play Github @datascienceiot

Write Great Code, Volume 1, 2nd Edition (2020) Github @datascienceiot
Write Great Code, Volume 1, 2nd Edition (2020) Github @datascienceiot

Statistical Process Monitoring using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches Github @datascienceiot
Statistical Process Monitoring using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches Github @datascienceiot

Introduction to Data Science: Data Analysis and Prediction Algorithms with R @datascienceiot