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 77 616 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 020 في فئة التعليم والمرتبة 3 811 في منطقة الهند.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 77 616 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 14 نوفمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -147، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -20، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 2.41‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 0.97‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 872 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 755 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 2.
  • 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 15 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
77 616
المشتركون
-2024 ساعات
-947 أيام
-14730 أيام
أرشيف المشاركات

Looking for Data Scientists to work as Teaching Associates(10 positions)1-6 years exp . Benglore based Please share cvs on Renu@marketscope.in 9-13L CTC

Company: Aptiv Job Role: Machine Learning Engineer Experience: 5-10 years Job Location: Bengaluru, Karnataka Apply Here: https://www.aptiv.com/careers/posting/machine-learning-engineer-j000595908

✨ Data Science Masterclass With R! 4 Projects+8 Case Studies ✨ Source : https://www.udemy.com/course/data-science-complete-course/ Download Link : https://mega.nz/folder/bQdxDSRB#LlaBVUFQ13KcbvBKujFNuA

Coding and Aptitude Round before interview Coding challenges are meant to test your coding skills (especially if you are applying for ML engineer role). The coding challenges can contain algorithm and data structures problems of varying difficulty. These challenges will be timed based on how complicated the questions are. These are intended to test your basic algorithmic thinking. Sometimes, a complicated data science question like making predictions based on twitter data are also given. These challenges are hosted on HackerRank, HackerEarth, CoderByte etc. In addition, you may even be asked multiple-choice questions on the fundamentals of data science and statistics. This round is meant to be a filtering round where candidates whose fundamentals are little shaky are eliminated. These rounds are typically conducted without any manual intervention, so it is important to be well prepared for this round. Sometimes a separate Aptitude test is conducted or along with the technical round an aptitude test is also conducted to assess your aptitude skills. A Data Scientist is expected to have a good aptitude as this field is continuously evolving and a Data Scientist encounters new challenges every day. If you have appeared for GMAT / GRE or CAT, this should be easy for you. Resources for Prep: For algorithms and data structures prep,Leetcode and Hackerrank are good resources. For aptitude prep, you can refer to IndiaBixand Practice Aptitude. With respect to data science challenges, practice well on GLabs and Kaggle. Brilliant is an excellent resource for tricky math and statistics questions. For practising SQL, SQL Zoo and Mode Analytics are good resources that allow you to solve the exercises in the browser itself. Things to Note: Ensure that you are calm and relaxed before you attempt to answer the challenge. Read through all the questions before you start attempting the same. Let your mind go into problem-solving mode before your fingers do! In case, you are finished with the test before time, recheck your answers and then submit. Sometimes these rounds don’t go your way, you might have had a brain fade, it was not your day etc. Don’t worry! Shake if off for there is always a next time and this is not the end of the world.