متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
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 75 831 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 106 في فئة التعليم والمرتبة 4 234 في منطقة الهند.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 75 831 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 21 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 770، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 8، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 3.15%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.09% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 385 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 827 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 22 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التعليم.
75 831
المشتركون
+824 ساعات
+717 أيام
+77030 أيام
أرشيف المشاركات
Kubeflow_for_Machine_Learning_From_Lab_to_Production_by_Trevor_Grant.pdf13.95 MB
Gant_Laborde_Learning_Tensorflow_js_Powerful_Machine_Learning_in.pdf6.71 MB
SecretNFT is the next phase in DAO Web3.0's evolution; it combines a unique and intriguing #MetaSpace with #NFT collecting, as well as competitive #playtoearn features for any NFT Collectors and Digital Artists on its roster.
🎁 Get SecretNFT Airdrop - https://t.me/SecretNft_bot?start=1619607198
#rarenft #nftdrop #nftcommunity #foundation #opensea #openseanft #nftcollection #NFTGiveAway #secretNFT
Top free Data Science resources
@datasciencefun
1. CS109 Data Science
http://cs109.github.io/2015/pages/videos.html
2. Data Science Essentials
https://www.edx.org/course/data-science-essentials
3. Learning From Data from California Institute of Technology
http://work.caltech.edu/telecourse
4. Mathematics for Machine Learning by University of California, Berkeley
https://gwthomas.github.io/docs/math4ml.pdf?fbclid=IwAR2UsBgZW9MRgS3nEo8Zh_ukUFnwtFeQS8Ek3OjGxZtDa7UxTYgIs_9pzSI
5. Foundations of Data Science by Avrim Blum, John Hopcroft, and Ravindran Kannan
https://www.cs.cornell.edu/jeh/book.pdf?fbclid=IwAR19tDrnNh8OxAU1S-tPklL1mqj-51J1EJUHmcHIu2y6yEv5ugrWmySI2WY
6. Python Data Science Handbook
https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/?fbclid=IwAR34IRk2_zZ0ht7-8w5rz13N6RP54PqjarQw1PTpbMqKnewcwRy0oJ-Q4aM
7. CS 221 ― Artificial Intelligence
https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-221/
8. Ten Lectures and Forty-Two Open Problems in the Mathematics of Data Science
https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-s096-topics-in-mathematics-of-data-science-fall-2015/lecture-notes/MIT18_S096F15_TenLec.pdf
9. Python for Data Analysis by Boston University
https://www.bu.edu/tech/files/2017/09/Python-for-Data-Analysis.pptx
10. Data Mining bu University of Buffalo
https://cedar.buffalo.edu/~srihari/CSE626/index.html?fbclid=IwAR3XZ50uSZAb3u5BP1Qz68x13_xNEH8EdEBQC9tmGEp1BoxLNpZuBCtfMSE
Share the channel link with friends
http://t.me/datasciencefun
9 Best Machine Learning Use cases in our Daily Lives 🚀
👓 Youtube Recommendation
👓 Voice Assistants
👓 arrow Smartphone Camera
👓 Google Maps routes
👓 Email Filtering
👓 Search
👓 Translation
👓 Chatbots
👓 Fraud Protection
😉5 Machine Learning Algorithms with Project Ideas
📉Linear Regression -> House Price Prediction
📈Logistic Regression -> Loan Default Prediction
🗞️ SVM -> News Classification
🏛️ KNN -> Breast Cancer Classification
🧮 Naive Bayes -> Text Classification
Data Science Bookcamp Five real-world Python projects.pdf42.41 MB
Decision trees and Random forests?
Decision tree is a type of supervised learning algorithm (having a pre-defined target variable) that is mostly used in classification problems. It works for both categorical and continuous input and output variables. In this technique, we split the population or sample into two or more homogeneous sets (or sub-populations) based on most significant splitter / differentiator in input variables.
Random Forest is a versatile machine learning method capable of performing both regression and classification tasks. It also undertakes dimensional reduction methods, treats missing values, outlier values and other essential steps of data exploration, and does a fairly good job. It is a type of ensemble learning method, where a group of weak models combine to form a powerful model.
Join Now
Get access of 5000 books of python for free
Join Below
https://t.me/PythonEbookz
Some interview questions related to Data science
1- what is difference between structured data and unstructured data.
2- what is multicollinearity.and how to remove them
3- which algorithms you use to find the most correlated features in the datasets.
4- define entropy
5- what is the workflow of principal component analysis
6- what are the applications of principal component analysis not with respect to dimensionality reduction
7- what is the Convolutional neural network. Explain me its working
Pandas Tricks to Create a DataFrame From an Existing One.pdf5.32 KB
Machine_Learning_For_Dummies_by_John_Paul_Mueller,_Luca_Massaron.pdf11.81 MB
