Анализ страницы https://www.datascienceweekly.org/data-scientist-interviews
Основное Готовность: 100%
Домен
datascienceweekly.org
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Длина домена велика. Но если вы продвигаете запрос, входящий в название домена, то это хорошо.
Домен второго уровня идеален для продвижения.
Ответ сервера
200 Успешный ответ
HTTP-код ответа и цепочка редиректов
?
Код 200 — страница доступна. Коды 3xx — редиректы (цепочки замедляют загрузку и размывают ссылочный вес). Коды 4xx/5xx — ошибки, поисковик не сможет проиндексировать страницу.
Сервер настроен корректно.
Безопасность
Сайт безопасен
Использование HTTPS и SSL-сертификат
?
HTTPS — обязательный стандарт. Google и Яндекс отдают предпочтение защищённым сайтам. Отсутствие SSL или просроченный сертификат ведут к предупреждениям в браузере и снижению позиций.
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 06.10.2026 12:55:30.
Сервер поддерживает HTTP/3 (QUIC) — новейший протокол.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
Кодировка
utf-8
Кодировка символов страницы
?
Стандарт — UTF-8. Неправильная кодировка вызывает нечитаемые символы и мешает поисковику корректно распознать текст страницы.
Указана кодировка на странице utf-8.
Язык
en
Атрибут lang в HTML-теге
?
Атрибут lang (<html lang="ru">) сообщает поисковикам и браузерам, на каком языке написана страница. Помогает при ранжировании в региональном поиске.
Язык документа указан явно: en.
Скорость загрузки
~0,47сек
Время отклика сервера (TTFB)
?
Time To First Byte — время до получения первого байта от сервера. Норма до 200 мс. Медленный отклик ухудшает пользовательский опыт и ранжирование: Яндекс и Google учитывают скорость страниц.
Скорость загрузки сайта 0,47сек оптимальна.
Объем документа
22Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 22Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 4
Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения)
?
Количество и тип подключённых ресурсов влияют на скорость загрузки. Большое число запросов увеличивает время рендеринга страницы.
Кол-во файлов ресурсов 4 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | text/css | https://cdn.prod.website-files.com/605e2887f4bec17879aef4fc/css/datascienceweekly.webflow.a9abcc3ff.min.css |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-TZN2FFP9S1 | |
| js | text/javascript | https://d3e54v103j8qbb.cloudfront.net/js/jquery-3.5.1.min.dc5e7f18c8.js?site=605e2887f4bec17879aef4fc |
| js | text/javascript | https://cdn.prod.website-files.com/605e2887f4bec17879aef4fc/js/webflow.24a563ff7.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 14
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 14шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Date | Sun, 23 Aug 2026 16:51:26 GMT |
| Set-Cookie | _cfuvid=BamHotHw80TyN2PSYnzu2yj7YuCQQkzR89zDXg0V.3I-1787503886.0237155-1.0.1.1-.3nu2K2THgYBPx2BB8c4ee8ssqKSL3IcDdHdtddia1M; HttpOnly; SameSite=None; Secure; Path=/; Domain=www.datascienceweekly.org |
| cf-ray | a2fb9f37a8c6f893-DUB |
| cf-cache-status | HIT |
| Age | 140320 |
| Server | cloudflare |
| Vary | accept-encoding |
| Content-Security-Policy | frame-ancestors 'self' |
| surrogate-control | max-age=432000 |
| surrogate-key | www.datascienceweekly.org 605e2887f4bec17879aef4fc pageId:6261a793fbcbcbed24d45ed8 626056610d722248c47537f4 612e3d430b80151ab4190c21 |
| X-Frame-Options | SAMEORIGIN |
| x-lambda-id | 51dd1605-58f2-4196-8269-49ce20d8222e |
| x-wf-region | us-east-1 |
| Alt-Svc | h3=":443" |
CMS
Webflow
Система управления сайтом (движок)
?
CMS — это движок, на котором работает сайт (WordPress, 1C-Bitrix, Tilda и др.). Знание CMS помогает понять возможности SEO-оптимизации и подобрать подходящие инструменты. «Не определена» — вероятно, самописный сайт или нестандартная сборка.
Сайт работает на CMS Webflow.
Веб-сервер
Cloudflare
Программное обеспечение сервера
?
Веб-сервер — это ПО, которое отдаёт страницы посетителям (nginx, Apache, IIS, LiteSpeed и др.). Определяется по серверным заголовкам ответа (Server, X-Powered-By и т.п.). «Не определён» — сервер намеренно скрывает эти заголовки, это нормальная практика безопасности.
Сайт работает на веб-сервере Cloudflare.
Мета-теги Готовность: 48%
Title
Data Scientist Interviews
Заголовок страницы в браузере и поисковой выдаче
?
Title — главный SEO-заголовок страницы. Влияет на CTR в поиске и ранжирование. Оптимальная длина: 50–70 символов. Ключевые слова — ближе к началу.
Необходимо увеличить число символов в title (текущее значение: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Data Science Articles archives featuring curated news, articles, tools, projects, and jobs
Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет)
?
Meta Description — текст под заголовком в выдаче. Напрямую на позиции не влияет, но влияет на CTR. Оптимальная длина: 120–160 символов.
Необходимо увеличить число символов в description (текущее значение: 90, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
Список ключевых слов страницы (устаревший тег)
?
Meta Keywords не учитывается Яндексом и Google для ранжирования с 2009–2012 годов. Заполнение не обязательно, но не вредит. Конкурент может использовать содержимое для анализа.
Установите мета-тег keywords!
Канонический Url
https://www.datascienceweekly.org/data-scientist-interviews
Указывает поисковику основную версию страницы
?
Canonical (rel=canonical) предотвращает проблему дублей страниц. Должен точно совпадать с URL проверяемой страницы. Неправильный canonical может передать ссылочный вес на другую страницу.
Канонический Url прописан корректно.
Robots
Ошибок нет
Директивы для поисковых роботов на уровне страницы
?
Meta Robots управляет индексацией конкретной страницы: index/noindex — индексировать ли, follow/nofollow — следовать ли по ссылкам. Noindex полностью исключает страницу из поиска.
Meta-тег robots не указан. Страница свободна для индексации.
Адаптивность
width=device-width, initial-scale=1
Настройка масштабирования на мобильных устройствах
?
Тег viewport (<meta name="viewport">) сообщает браузеру, как масштабировать страницу на мобильных. Стандарт: width=device-width, initial-scale=1. Отсутствие — признак отсутствия мобильной версии.
Meta-тег viewport со значением-константой width=device-width задаёт ширину страницы в соответствии с размером экрана.
Meta-тег viewport со значением initial-scale=1.0 определяет масштаб 1:1, т.е. «не масштабировать».
Разметка OpenGraph
Кол-во: 3
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph задана. Страница оптимизирована под социальные сети.
Показать полный список og мета-тегов
| Тип | Значение |
|---|---|
| og:title | Data Scientist Interviews |
| og:description | Data Science Articles archives featuring curated news, articles, tools, projects, and jobs |
| og:type | website |
Все мета-теги
Кол-во: 8
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 8шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.
Показать полный список мета-тегов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| name | description | Data Science Articles archives featuring curated news, articles, tools, projects, and jobs |
| name | twitter:title | Data Scientist Interviews |
| name | twitter:description | Data Science Articles archives featuring curated news, articles, tools, projects, and jobs |
| name | twitter:card | summary_large_image |
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1 |
| property | og:title | Data Scientist Interviews |
| property | og:description | Data Science Articles archives featuring curated news, articles, tools, projects, and jobs |
| property | og:type | website |
Оптимизация Готовность: 92%
Структура
Ошибок нет
Семантические HTML-элементы страницы
?
Проверяет наличие основных структурных элементов: nav, header, footer, main. Корректная семантическая структура помогает поисковику понять архитектуру страницы.
Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют в одном экземпляре).
Контент
Ошибок нет
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Слова из title 3 встречаются в тексте достаточно.
Абзацев с текстом 34 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 18 достаточно.
Кол-во знаков контента 7183 на странице оптимально.
Кол-во слов 1068 на странице оптимально.
Заголовки
Ошибок нет
Иерархия заголовков H1–H6
?
H1 должен быть один и содержать ключевой запрос. H2–H6 описывают подразделы. Пропуск уровней (H1 → H3) и несколько H1 — типичные ошибки, снижающие понятность страницы для поисковика.
На странице присутствуют заголовки <h1> 1. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 4. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 32.
Тошнота
8
Насколько одно слово доминирует в тексте
?
Классическая тошнота = √(частота самого повторяющегося слова). Норма до 7–8: текст воспринимается естественно. Выше — поисковик может счесть страницу переспамленной.
Тошнота превышает норму 3. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
8,80%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота страницы в пределах нормы.
Семантическое ядро
20
Наиболее часто встречающиеся слова на странице
?
Топ слов по частоте использования. Показывает, какие слова доминируют в тексте с точки зрения поисковика.
Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.
Показать список слов
| Слово | Кол-во | Частота |
|---|---|---|
| interview | 64 | 5,99% |
| science | 41 | 3,84% |
| learning | 14 | 1,31% |
| scientist | 11 | 1,03% |
| machine | 11 | 1,03% |
| analytics | 10 | 0,94% |
| co-founder | 9 | 0,84% |
| tutorials | 8 | 0,75% |
| founder | 6 | 0,56% |
| teaching | 5 | 0,47% |
| professor | 5 | 0,47% |
| university | 5 | 0,47% |
| online | 5 | 0,47% |
| predictive | 5 | 0,47% |
| building | 5 | 0,47% |
| transforming | 4 | 0,37% |
| energy | 4 | 0,37% |
| weekly | 3 | 0,28% |
| director | 3 | 0,28% |
| capital | 3 | 0,28% |
Индексация Готовность: 100%
Индексирование
Ошибок нет
Разрешено ли индексирование страницы
?
Проверяет, не закрыта ли страница от индексации через robots.txt, meta robots или X-Robots-Tag. Страница, закрытая от индексации, не появится в поисковой выдаче.
Анкоров на странице 58 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.
Robots.txt
Найден корректный robots.txt
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Robots.txt настроен корректно. Размер файла: 79 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
User-agent: *
Allow: /
Sitemap: https://www.datascienceweekly.org/sitemap.xml
Sitemap
Кол-во: 1
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt содержит карту сайта. Это прекрасно!
Robots.txt не содержит ошибок в карте сайта.
Показать карту сайта
| Url | Статус |
|---|---|
| https://www.datascienceweekly.org/sitemap.xml |
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 52
Ссылки на другие страницы своего сайта
?
Внутренние ссылки распределяют ссылочный вес между страницами и помогают поисковику обходить сайт. Пустые анкоры и ссылки на запрещённые robots.txt страницы — типичные ошибки.
Внутренних ссылок на странице 52 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| / |
Data Science Weekly
|
|
| /newsletters |
Archives
|
|
| /newsletter/data-science-weekly-newsletter-issue-484 |
Latest Issue
|
|
| / |
Subscribe
|
|
| /data-scientist-interviews/teaching-computers-to-read-rachel-wagner-kaiser-interview |
<h3 class="heading-5">Teaching Computers to Read: Rachel Wagner-Kaiser Interview</h3><div class="div-block-10"><p class="paragraph-4">Interview with Rachel Wagner-Kaiser - Director of Data Science and Author of a new book called "Teaching Computers to Read"</p></div>
|
|
| /data-scientist-interviews/visual-image-extraction-parham-aarabi-interview-modiface-ceo-and-uoft-prof |
<h3 class="heading-5">Visual Image Extraction: Parham Aarabi Interview - ModiFace CEO & UofT Prof</h3><div class="div-block-10"><p class="paragraph-4">Interview with Parham Aarabi - Data Scientist, Founder of ModiFace (Visual Image Extraction) and Professor at the University of Toronto</p></div>
|
|
| /data-scientist-interviews/object-recognition-pete-warden-interview-co-founder-cto-jetpac |
<h3 class="heading-5">Object Recognition: Pete Warden Interview - Co-Founder and CTO of Jetpac</h3><div class="div-block-10"><p class="paragraph-4">Interview with Pete Warden - Data Scientist, Co-Founder and CTO of Jetpac (using Object Recognition to build a modern day Yelp)</p></div>
|
|
| /data-scientist-interviews/data-science-and-football-trey-causey-interview-founder-of-the-spread |
<h3 class="heading-5">Data Science & Football: Trey Causey Interview - Founder of the spread</h3><div class="div-block-10"><p class="paragraph-4">Interview with Trey Causey - Founder of the spread (football analytics) and Data Scientist at zulily</p></div>
|
|
| /data-scientist-interviews/modernizing-web-and-ios-analytics-ravi-parikh-interview-co-founder-of-heap-ycw13 |
<h3 class="heading-5">Modernizing Web and iOS Analytics: Interview with Ravi Parikh - Co-Founder of Heap (YC W13)</h3><div class="div-block-10"><p class="paragraph-4">Interview with Ravi Parikh - Data Scientist, Co-Founder of Heap (harnessing the power of Big Data to modernize web and iOS analytics)</p></div>
|
|
| /data-scientist-interviews/intelligent-probabilistic-systems-ryan-adams-harvard-prof-interview |
<h3 class="heading-5">Intelligent Probabilistic Systems: Ryan Adams (Harvard Prof) Interview</h3><div class="div-block-10"><p class="paragraph-4">Interview with Ryan Adams - Leader of the Harvard Intelligent Probabilistic Systems (HIPS) group</p></div>
|
|
| /data-scientist-interviews/how-machine-learning-can-transform-online-dating-kang-zhao-interview |
<h3 class="heading-5">How Machine Learning Can Transform Online Dating: Kang Zhao Interview</h3><div class="div-block-10"><p class="paragraph-4">Interview with Kang Zhao - Associate Professor, Tippie College of Business, University of Iowa (applying Machine Learning to improve online dating)</p></div>
|
|
| /data-scientist-interviews/big-data-and-agriculture-next-green-revolution-wolfgang-van-loeper-interview-mysmartfarm |
<h3 class="heading-5">Big Data & Agriculture - The Next Green Revolution: Wolfgang van Loeper Interview (MySmartFarm)</h3><div class="div-block-10"><p class="paragraph-4">Interview with Wolfgang van Loeper – Founder/CEO of MySmartFarm - on how Big Data and Data Science are transforming agriculture</p></div>
|
|
| /data-scientist-interviews/predicting-hospital-readmissions-laura-hamilton-interview-additive-analytics-ceo |
<h3 class="heading-5">Predicting Hospital Readmissions: Laura Hamilton Interview (Additive Analytics CEO)</h3><div class="div-block-10"><p class="paragraph-4">Interview with Laura Hamilton – Founder/CEO of Additive Analytics - using predictive analytics and machine learning to lower hospital readmission rates</p></div>
|
|
| /data-scientist-interviews/building-data-science-community-harlan-harris-interview-founder-data-community-dc |
<h3 class="heading-5">Building a Data Science Community: Harlan Harris Interview (DC2 Founder)</h3><div class="div-block-10"><p class="paragraph-4">Interview with Harlan Harris – Co-Founder and current President of Data Community DC - connecting and promoting the work of data professionals in the National Capital Region.</p></div>
|
|
| /data-scientist-interviews/using-data-science-solve-human-problems-abe-gong-interview |
<h3 class="heading-5">Using Data Science to Solve Human Problems: Abe Gong Interview</h3><div class="div-block-10"><p class="paragraph-4">Interview with Abe Gong – Data Scientist at Jawbone and thought-leader in the Data Science community</p></div>
|
|
| /data-scientist-interviews/machine-learning-energy-efficiency-optimum-energy-data-guild-interview |
<h3 class="heading-5">Machine Learning => Energy Efficiency: Optimum Energy & Data Guild Interview</h3><div class="div-block-10"><p class="paragraph-4">Interview with Kari Hensien from Optimum Energy & Cameron Turner from Data Guild - bringing data science and machine learning to the world of energy efficiency</p></div>
|
|
| /data-scientist-interviews/training-deep-learning-models-browser-andrej-karpathy-interview |
<h3 class="heading-5">Next Generation Machine Learning - Training Deep Learning Models in a Browser: Andrej Karpathy Interview</h3><div class="div-block-10"><p class="paragraph-4">Interview with Andrej Karpathy – Machine Learning PhD student at Stanford and creator of ConvNetJS - a JS library for training Deep Learning models in your browser</p></div>
|
|
| /data-scientist-interviews/predictive-policing-george-mohler-interview |
<h3 class="heading-5">Predictive Policing: George Mohler Interview</h3><div class="div-block-10"><p class="paragraph-4">Interview with George Mohler – Chief Scientist at PredPol / Assistant Professor of Mathematics and CS at Santa Clara University</p></div>
|
|
| /data-scientist-interviews/data-science-transforming-online-retail-warby-parker-carl-anderson-interview |
<h3 class="heading-5">Data Science & Online Retail - At Warby Parker and Beyond: Carl Anderson Interview</h3><div class="div-block-10"><p class="paragraph-4">Interview with Carl Anderson - Director of Data Science at Warby Parker (and previously at One Kings Lane) - on how data science is transforming online retail.</p></div>
|
|
| /data-scientist-interviews/random-predictive-content-discovery-jarno-koponen-interview |
<h3 class="heading-5">"Random" Predictive Content Discovery: Jarno Koponen Interview</h3><div class="div-block-10"><p class="paragraph-4">Interview with Jarno Koponen - co-founder of Random - on the evolving Predictive Content Discovery landscape and what he is building at Random.</p></div>
|
|
| /data-scientist-interviews/data-science-twitch-ceo-perspective-emmett-shear-interview |
<h3 class="heading-5">Data Science at Twitch - CEO Perspective: Emmett Shear Interview</h3><div class="div-block-10"><p class="paragraph-4">Interview with Emmett Shear - CEO of Twitch (and initial co-founder of Justin.tv) - on how data and data science are influencing the organization.</p></div>
|
|
| /data-scientist-interviews/big-data-machine-learning-influencing-catastrophe-modeling-dag-lohmann-interview |
<h3 class="heading-5">Big Data & Machine Learning in Catastrophe Modeling: Dag Lohmann Interview</h3><div class="div-block-10"><p class="paragraph-4">Interview with Dag Lohmann - Co-Founder of KatRisk - on how Big Data and Machine Learning are shaping the Catastrophe Modeling field</p></div>
|
|
| /data-scientist-interviews/myfitnesspal-data-science-improve-health-fitness-chul-lee-interview |
<h3 class="heading-5">MyFitnessPal - Data Science to improve Health & Fitness: Chul Lee Interview</h3><div class="div-block-10"><p class="paragraph-4">Interview with Chul Lee - on how Data Science is shaping the Health and Fitness industry and what he is working on at MyFitnessPal.</p></div>
|
|
| /data-scientist-interviews/applying-teaching-writing-data-science-michael-watson-interview |
<h3 class="heading-5">Applying, Teaching & Writing about Data Science: Michael Watson Interview</h3><div class="div-block-10"><p class="paragraph-4">Interview with Michael Watson - Partner at Opex Analytics and adjunct professor at Northwestern University, teaching analytics in two of their masters programs.</p></div>
|
|
| /data-scientist-interviews/cloud-based-analytics-communications-industry-chris-checco-interview |
<h3 class="heading-5">Cloud-Based Predictive Analytics for Communications: Chris Checco Interview</h3><div class="div-block-10"><p class="paragraph-4">Interview with Chris Checco, President and Chief Analytics Officer, Razorsight - building cloud based analytics for mobile and communications companies</p></div>
|
|
| /data-scientist-interviews/dropbox-of-your-genome-reid-robison-interview |
<h3 class="heading-5">Creating the "Dropbox of your Genome": Reid Robison Interview</h3><div class="div-block-10"><p class="paragraph-4">Interview with Reid Robison CEO at Tute Genomics on how machine learning is transforming genomics</p></div>
|
|
| /data-scientist-interviews/data-mining-nasa-data-science-teaching-gmu-kirk-borne-interview |
<h3 class="heading-5">Data Mining at NASA to Teaching Data Science at GMU: Kirk Borne Interview</h3><div class="div-block-10"><p class="paragraph-4">Interview with Kirk Borne trans-disciplinary Data Scientist and Professor of Astrophysics and Computational Science at George Mason University.</p></div>
|
|
| /data-scientist-interviews/social-media-data-machine-learning-optimal-retail-location-dmytro-karamshuk-interview |
<h3 class="heading-5">Social Media & Machine Learning tell Stores where to locate: Dmytro Karamshuk Interview</h3><div class="div-block-10"><p class="paragraph-4">Interview with Dmytro Karamshuk - Mining Online Location-based Services for Optimal Retail Store Placement</p></div>
|
|
| /data-scientist-interviews/big-public-data-predict-crowd-behavior-nathan-kallus-interview |
<h3 class="heading-5">Big Public Data to Predict Crowd Behavior: Nathan Kallus Interview</h3><div class="div-block-10"><p class="paragraph-4">Interview with Nathan Kallus - PdD MIT - using big public data to predict crowd behavior</p></div>
|
|
| /data-scientist-interviews/reducing-friendly-fire-analyzing-social-data-joseph-misiti-interview |
<h3 class="heading-5">From Reducing Friendly Fire to Analyzing Social Data: Joseph Misiti Interview</h3><div class="div-block-10"><p class="paragraph-4">Interview with Joseph Misiti - co-founder of Math & Pencil, SocialQ on how the Data Science field is evolving</p></div>
|
|
| /data-scientist-interviews/data-science-at-the-command-line-jeroen-janssens-interview |
<h3 class="heading-5">Anomalies, Concerts & Data Science at the Command Line: Jeroen Janssens Interview</h3><div class="div-block-10"><p class="paragraph-4">Interview with Jeroen Janssens - author of Data Science at the Command Line</p></div>
|
|
| /data-scientist-interviews/transforming-opentable-local-dining-expert-sudeep-das-interview |
<h3 class="heading-5">Transforming OpenTable into a Local Dining Expert: Sudeep Das Interview</h3><div class="div-block-10"><p class="paragraph-4">Interview with Sudeep Das - Astrophysicist and Data Scientist at OpenTable on using Data Science to transform dining experience.</p></div>
|
|
| /data-scientist-interviews/data-science-experiment-platform-nick-elprin-interview |
<h3 class="heading-5">Building a Data Science "Experiment Platform": Nick Elprin Interview</h3><div class="div-block-10"><p class="paragraph-4">Interview with Nick Elprin - Founder of Domino Data Lab on Data Science as a Service</p></div>
|
|
| /data-scientist-interviews/data-science-los-angeles-szilard-pafka-interview |
<h3 class="heading-5">Building the LA Data Science Community: Szilard Pafka Interview</h3><div class="div-block-10"><p class="paragraph-4">Interview with Szilard Pafka - Chief Scientist at Epoch and Founder of Data Science LA</p></div>
|
|
| /data-scientist-interviews/academia-to-metis-data-science-bootcamp-andy-martens-interview |
<h3 class="heading-5">From Academia to Metis Data Science Bootcamp: Andy Martens Interview</h3><div class="div-block-10"><p class="paragraph-4">Interview with Dr. Andy Martens - Academic to Data Scientist through Metis Data Science Bootcamp</p></div>
|
|
| /data-scientist-interviews/capital-one-labs-data-science-at-a-bank-randy-carnevale-interview |
<h3 class="heading-5">Capital One Labs - Data Science at a Bank: Randy Carnevale Interview</h3><div class="div-block-10"><p class="paragraph-4">Interview with Randy Carnevale - Director of Data Science at Capital One Labs</p></div>
|
|
| /newsletters |
Data Science Newsletter
|
|
| /data-science-guides |
Data Science Guides
|
|
| /articles |
Data Science Articles
|
|
| /data-scientist-interviews |
Data Science Interviews
|
|
| /data-science-resources |
Data Science Resources
|
|
| /tutorials |
Data Science Tutorials
|
|
| /data-science-guides |
Become a Data Scientist
|
|
| /numpy-tutorials |
NumPy Tutorials
|
|
| /pytorch-tutorials |
PyTorch Tutorials
|
|
| /mxnet-tutorials |
MXNet Tutorials
|
|
| /about-us |
About Us
|
|
| /advertising |
Advertising
|
|
| / |
Data Science Weekly
|
|
| /newsletters |
Archives
|
|
| /newsletter/data-science-weekly-newsletter-issue-484 |
Latest Issue
|
|
| / |
Subscribe
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 3
Ссылки на сторонние сайты
?
Исходящие внешние ссылки передают часть ссылочного веса на чужие сайты. Ссылки на авторитетные ресурсы безопасны; ссылки на мусорные сайты могут навредить репутации страницы.
Внешних ссылок на странице 3 оптимально.
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор |
|---|---|
| amazon.com |
Data Science Book
|
| twitter.com |
Twitter
|
| youtube.com |
YouTube
|
Конкуренты Готовность: 0%
Конкуренты в Яндексе
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Яндексе
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Яндекса по запросам из семантического ядра этой страницы.
Мы не нашли у вас конкурентов в Яндексе. Сайт или очень молодой или плохо продвигается.
Конкурентов в ТОП-10 Яндекса не нашлось.
Конкуренты в Google
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Google
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Google по запросам из семантического ядра этой страницы.
Конкуренты в Google тоже не найдены. Займитесь продвижением сайта!
Конкурентов в ТОП-10 Google не нашлось.
ЗоЗПП: права потребителей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков дистанционной продажи товаров (интернет-магазина) не обнаружено — требования ЗоЗПП о раскрытии информации продавца к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-149: рекомендательные технологии Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекомендательные блоки («с этим покупают», «похожие товары» и т.п.) на сайте не обнаружены — требования ст. 10.7 ФЗ-149 к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-38: реклама Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекламных тематик с обязательными оговорками (медицина, БАД, кредиты и займы, новостройки) на сайте не обнаружено. Нарушений нет.
ФЗ-436: защита детей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков информационной продукции (новости, видео, книги, игры, курсы) не обнаружено — обязательная возрастная маркировка по ФЗ-436 сайту не требуется. Нарушений нет.
Вердикт
Страница https://www.datascienceweekly.org/data-scientist-interviews готова к продвижению на 85%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Поделитесь с друзьями: