월간 웹사이트 방문 수 추정치
이 도메인의 Similarweb 추정치이며 활성 사용자 수가 아닙니다. 관측 데이터가 있는 월만 표시하며 수집일과 집계 월을 구분합니다.
수집일 2026. 11. 11.
에디터가 매긴 5점 만점 평가이며, 사용자 평점의 평균이 아닙니다. 이 페이지의 관점들은 제품 정보를 바탕으로 AI가 정리한 것이며, 실제 사용자 후기가 아닙니다.
2026-11-11에 검증된 OpenAITools.app 텔레메트리에 따르면, Open Data Science (ODS.ai)(ods.ai)은(는) 데이터 분석용 AI에 색인된 AI 플랫폼으로 월 15.96만회 방문을 기록 중이며, 전월 대비 트래픽 변화량은 +2.19만(+15.9%)입니다. 주요 지리적 시장은 러시아(트래픽 점유율 76.2%)이며, 무료 가격 모델로 운영됩니다. 월간 트래픽 기준 주요 경쟁 대안으로는 LabLab.ai (월 43.15만회 방문), fast.ai (월 25.07만회 방문), DeepLearning.AI (월 256.25만회 방문) 등이 있습니다.
데이터사이언스 커뮤니티 중에서는 여기가 최고입니다.
해커톤이랑 컨퍼런스 자료가 알차요.
실제 사이트 점검, 요금 구조, 동일 카테고리 기준을 바탕으로 AI가 재구성한 참고 관점이며 개별 실사용자의 후기가 아닙니다.
파트너 기업이 주최하는 진행 중 데이터 과학 대회와 리더보드를 살펴보고 참여합니다.
NLP, LLM, 클래식 ML 등을 다루는 시즌 코스, 스트림, 체계적 트랙.
Data Fest 콘퍼런스 시리즈의 강연 영상과 자료가 트랙으로 공개됩니다.
주제별·기업별 허브를 팔로우해 관심사에 맞는 활동, 밋업, 과제를 받아봅니다.
기업이 데이터 과학, ML, AI 채용 공고를 올리는 섹션이 있습니다.
ODS.ai는 Open Data Science의 약자로, 데이터 과학·머신러닝·AI 실무자를 위한 가장 오래 운영된 커뮤니티 플랫폼 중 하나입니다. 단일 기능 제품이 아니라 허브로 동작합니다. 구성원은 진행 중인 ML 대회를 살펴보고, 해커톤과 과제에 참여하고, 학습 트랙과 시즌 코스를 따라가며, Data Fest 콘퍼런스 시리즈의 강연 영상을 볼 수 있습니다.
플랫폼은 '트랙', '허브', 이벤트를 중심으로 구성됩니다. 기술, 유통, 은행, 마켓플레이스 파트너의 기업 허브가 자체 활동을 게시하고, 커뮤니티 허브는 NLP, MLOps, 컴퓨터 비전, 신뢰성 ML, Women in Big Data 같은 주제를 다룹니다. 데이터 과학과 ML 채용 공고를 올리는 채용 섹션도 잘 알려져 있습니다.
구성원에게 무료입니다. 가치는 네트워크와 축적된 교육·경쟁 콘텐츠의 양에 있으며, ML을 배우거나 데이터 챌린지에 참여하거나 이 분야에서 채용·구직을 고려할 때 실용적인 출발점이 됩니다.
시즌 코스와 주제 트랙을 따라 머신러닝 역량을 체계적으로 쌓습니다.
리더보드가 있는 진행 중 대회에서 연습하며 모델링 실력과 포트폴리오를 키웁니다.
MLOps, NLP, 신뢰성 ML, GenAI 허브를 팔로우해 강연과 이벤트를 따라갑니다.
채용 섹션과 기업 허브를 활용해 데이터 과학·ML 인재와 연결합니다.
동일한 주요 카테고리에 속한 경쟁 AI 도구의 나란히 보는 텔레메트리 비교
| 순위 | AI 도구 | 월간 방문 수 | 전월 대비 성장률 | 직접 유입 비중 | 가격 | 일대일 비교 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | Open Data Science (ODS.ai) | 15.96만 | +15.9% | 직접 유입 69% | 무료 | 현재 도구 |
| 1 | LabLab.ai AI 해커톤과 개발자 행사를 주최하는 글로벌 커뮤니티 플랫폼이지만, ODS와 같은 폭넓은 종합 데이터 사이언스 토론 포럼은 부족합니다. | 43.15만 | -39.7% | 직접 유입 47% | 무료 | vs LabLab.ai |
| 2 | fast.ai 무료 딥러닝 강의와 오픈소스 라이브러리를 제공하지만, 광범위한 커뮤니티 소통보다는 교육에 엄격하게 집중합니다. | 25.07만 | -10.4% | 직접 유입 55% | 무료 | vs fast.ai |
| 3 | DeepLearning.AI 포괄적인 AI 엔지니어링 강의와 자격증을 제공하지만, 협업 해커톤 및 오픈 커뮤니티 기능은 부족합니다. | 256.25만 | -7.2% | 직접 유입 53% | 무료+유료 | vs DeepLearning.AI |
| 4 | Build Club 실용적인 AI 빌드 챌린지와 커뮤니티 학습을 제공하지만, 전체 실무자 네트워크는 다소 작습니다. | 1.12만 | -53.9% | 직접 유입 35% | 무료 | vs Build Club |
| 5 | The Full Stack (fullstackdeeplearning.com) ML 애플리케이션을 위한 탄탄한 교육 자료를 제공하지만, 활발한 커뮤니티 협업 허브나 구직 게시판은 제공하지 않습니다. | 4.61만 | +6.6% | 직접 유입 57% | Free (educational content) | vs The Full Stack (fullstackdeeplearning.com) |
| 6 | LAION 오픈소스 ML 연구와 데이터셋에 집중하지만, 일반적인 데이터 사이언스 커리어 네트워킹이나 강의는 부족합니다. | 1.85만 | -24.1% | 직접 유입 28% | 무료 | vs LAION |
AI 해커톤과 개발자 행사를 주최하는 글로벌 커뮤니티 플랫폼이지만, ODS와 같은 폭넓은 종합 데이터 사이언스 토론 포럼은 부족합니다.
무료 / 오픈소스무료 딥러닝 강의와 오픈소스 라이브러리를 제공하지만, 광범위한 커뮤니티 소통보다는 교육에 엄격하게 집중합니다.
특화 강점포괄적인 AI 엔지니어링 강의와 자격증을 제공하지만, 협업 해커톤 및 오픈 커뮤니티 기능은 부족합니다.
실용적인 AI 빌드 챌린지와 커뮤니티 학습을 제공하지만, 전체 실무자 네트워크는 다소 작습니다.
특화 강점ML 애플리케이션을 위한 탄탄한 교육 자료를 제공하지만, 활발한 커뮤니티 협업 허브나 구직 게시판은 제공하지 않습니다.
특화 강점ML 애플리케이션을 위한 탄탄한 교육 자료를 제공하지만, 활발한 커뮤니티 협업 허브나 구직 게시판은 제공하지 않습니다.
특화 강점오픈소스 ML 연구와 데이터셋에 집중하지만, 일반적인 데이터 사이언스 커리어 네트워킹이나 강의는 부족합니다.
특화 강점Official learning hub with structured AI courses, but lacks independent community hackathons and broader practitioner discussions.
특화 강점Official learning hub with structured AI courses, but lacks independent community hackathons and broader practitioner discussions.
특화 강점Offers structured educational guides on prompt engineering, but lacks general machine learning research and networking.
특화 강점Offers structured educational guides on prompt engineering, but lacks general machine learning research and networking.
