ar
Feedback

لا تقع ضحية للمخادعين! تيليمتريو يكتشف ويُميّز هذه القنوات 👉 إذا كنت تريد رؤية العلامة، اشترك

Data Science & Machine Learning

Data Science & Machine Learning

الذهاب إلى القناة على Telegram

Join this channel to learn data science, artificial intelligence and machine learning with funny quizzes, interesting projects and amazing resources for free For collaborations: @love_data

إظهار المزيد

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Data Science & Machine Learning

تُعد قناة Data Science & Machine Learning (@datasciencefun) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 77 621 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 017 في فئة التعليم والمرتبة 3 821 في منطقة الهند.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 77 621 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 13 نوفمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -142، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -20، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 2.37‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.01‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 843 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 781 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 3.
  • الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل learning, accuracy, distribution, panda, dataset.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Join this channel to learn data science, artificial intelligence and machine learning with funny quizzes, interesting projects and amazing resources for free For collaborations: @love_data”

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 14 نوفمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التعليم.

Buy Ad
77 621
المشتركون
-2024 ساعات
-957 أيام
-14230 أيام
أرشيف المشاركات
What is bag of words? How we can use it for text classification? Bag of Words is a representation of text that describes the occurrence of words within a document. The order or structure of the words is not considered. For text classification, we look at the histogram of the words within the text and consider each word count as a feature.

What is clustering? When do we need it? Clustering algorithms group objects such that similar feature points are put into the same groups (clusters) and dissimilar feature points are put into different clusters.

One of the best hands-on ML books

75557ed5ca14970

Learn how Google-DeepMind Reinforcement Learning Works for FREE!! You will also get Free Certificate after completing this li
Learn how Google-DeepMind Reinforcement Learning Works for FREE!! You will also get Free Certificate after completing this live session Link 👇 https://bit.ly/3haoVjl

Bayesian_Statistics_The_Fun_Way_Understanding_Statistics_And_Probability.pdf6.27 MB

machine-learning-cheat-sheet.pdf1.87 MB

Predict stock price using Time Series Analysis 👇👇 https://bit.ly/3yOv4qR In this live session, you will understand how to work with historical data about the stock prices and how to implement  machine learning algorithms to predict the future stock price. You will understand neural networks, time series and LSTM. You will also get Certificate after completing this Free Live session

Python Cheat Sheet - 58 Pages.pdf1.70 MB

Introduction to Deep Learning-2019.pdf16.33 MB

Hands-On Unsupervised Learning Using Python.pdf5.63 MB

Python for Data Science Course @datasciencefun

Machine learning using Python

Top 50 Machine Learning Interview Q&A.pdf2.61 KB

Lynda.com - Data Science Foundations - Fundamentals.zip665.81 MB

Free ML webinar to learn how Swiggy uses Data Science! Link: https://bit.ly/3gNRBy0 ✅ Only for Indian users
Free ML webinar to learn how Swiggy uses Data Science! Link: https://bit.ly/3gNRBy0 ✅ Only for Indian users

Would you prefer gradient boosting trees model or logistic regression when doing text classification with bag of words? Usually logistic regression is better because bag of words creates a matrix with large number of columns. For a huge number of columns logistic regression is usually faster than gradient boosting trees.

MathforML.pdf5.00 MB

Do you have a business idea? We are waiting for you! We are the first international channel PitchCamp, which prepared for you
Do you have a business idea? We are waiting for you! We are the first international channel PitchCamp, which prepared for you: ✔️Weekly opportunity to win $500 - $5000 just for business idea ✔️Daily educational tools & analytics ✔️Daily advises from our experts ✔️Live Performance from our active startups ✔️Up to $150.000 from our community for real start up Make the first step, get information and apply for weekly contest. 👉 PitchCamp

Python Programming. Python Programming for Beginners, Python Programming for Intermediates