Data science/ML/AI
الذهاب إلى القناة على Telegram
Data science and machine learning hub Python, SQL, stats, ML, deep learning, projects, PDFs, roadmaps and AI resources. For beginners, data scientists and ML engineers 👉 https://rebrand.ly/bigdatachannels DMCA: @disclosure_bds Contact: @mldatascientist
إظهار المزيد
الشبكة:📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Data science/ML/AI
تُعد قناة Data science/ML/AI (@datascience_bds) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 14 064 مشتركاً، محتلاً المرتبة 9 052 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 28 197 في منطقة الهند.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 14 064 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 25 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 97، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 4، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.86%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.13% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 246 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 300 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 3.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل panda, learning, row, api, ethic.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Data science and machine learning hub
Python, SQL, stats, ML, deep learning, projects, PDFs, roadmaps and AI resources.
For beginners, data scientists and ML engineers
👉 https://rebrand.ly/bigdatachannels
DMCA: @disclosure_bds
Contact: @mldatasci...”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 26 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
14 064
المشتركون
+424 ساعات
+67 أيام
+9730 أيام
جارٍ تحميل البيانات
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
أكتوبر '26أكتوبر '26
أكتوبر '26
+122
في 1 قنوات
سبتمبر '26
+143
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '26
+168
في 1 قنوات
Get PRO
يوليو '26
+119
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '26
+199
في 1 قنوات
Get PRO
مايو '26
+177
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+277
في 1 قنوات
Get PRO
مارس '26
+138
في 1 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+175
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '26
+171
في 11 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+118
في 1 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+111
في 1 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+181
في 1 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+275
في 2 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+436
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+312
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+191
في 1 قنوات
Get PRO
مايو '25
+183
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+233
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '25
+241
في 1 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+274
في 1 قنوات
Get PRO
يناير '25
+765
في 3 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+743
في 1 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+352
في 2 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+328
في 2 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+351
في 3 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+341
في 5 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+383
في 1 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+436
في 1 قنوات
Get PRO
مايو '24
+452
في 2 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+522
في 3 قنوات
Get PRO
مارس '24
+512
في 5 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+517
في 3 قنوات
Get PRO
يناير '24
+511
في 1 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+471
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+70
في 2 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+87
في 4 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+102
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+179
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+132
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+190
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+158
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+129
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+155
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+114
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+181
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+197
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+123
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+244
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+274
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+93
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+81
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '22
+100
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '22
+101
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '22
+160
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '22
+578
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '22
+186
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '22
+129
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '21
+31
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '21
+47
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '21
+28
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '21
+286
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '21
+191
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '21
+252
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '21
+1 000
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 26 أكتوبر | +5 | |||
| 25 أكتوبر | +5 | |||
| 24 أكتوبر | +1 | |||
| 23 أكتوبر | +3 | |||
| 22 أكتوبر | +2 | |||
| 21 أكتوبر | +4 | |||
| 20 أكتوبر | +2 | |||
| 19 أكتوبر | +1 | |||
| 18 أكتوبر | +3 | |||
| 17 أكتوبر | +2 | |||
| 16 أكتوبر | +5 | |||
| 15 أكتوبر | 0 | |||
| 14 أكتوبر | +9 | |||
| 13 أكتوبر | +1 | |||
| 12 أكتوبر | +6 | |||
| 11 أكتوبر | +2 | |||
| 10 أكتوبر | +2 | |||
| 09 أكتوبر | +5 | |||
| 08 أكتوبر | +2 | |||
| 07 أكتوبر | +4 | |||
| 06 أكتوبر | +9 | |||
| 05 أكتوبر | +9 | |||
| 04 أكتوبر | +6 | |||
| 03 أكتوبر | +8 | |||
| 02 أكتوبر | +13 | |||
| 01 أكتوبر | +13 |
منشورات القناة
| 2 | SQL Basic to Advanced | 508 |
| 3 |  10 Modern AI Agents Frameworks and Tools | 586 |
| 4 | Data Science Interview Questions.pdf | 787 |
| 5 | 7 baby steps to start with machine learning:
1. Start with Python
2. Learn to use Google Colab
3. Take a Pandas tutorial
4. Then a Seaborn tutorial
5. Decision Trees is a good first algorithm
6. Finish Kaggle's "Intro to Machine Learning"
7. Solve the Titanic challenge | 999 |
| 6 |  Power BI Mind Map | 1 104 |
| 7 | SQL Notes for Begineers.pdf | 1 079 |
| 8 |  Computer Vision Explained | 1 267 |
| 9 | 1,000 AI/ML Acronyms & Operational Concepts | 1 318 |
| 10 |  Roadmap to Learn SQL | 1 313 |
| 11 | 🧮 Why does NumPy let you add a number to an entire matrix?
Look at this:
import numpy as np
x = np.array([
[10, 20, 30],
[40, 50, 60]
])
x + 5
You get:
[[15, 25, 35],
[45, 55, 65]]
But where did the 5 go? You didn't write a loop. You didn't copy 5 six times.
This is broadcasting.
NumPy automatically treats the smaller object as if it were expanded to match the larger array's shape.
So conceptually:
[[10, 20, 30], [[5, 5, 5],
[40, 50, 60]] + [5, 5, 5]]
Then it adds them element by element.
And it works with arrays too:
x + np.array([1, 2, 3])
Conceptually:
[[10, 20, 30], [[1, 2, 3],
[40, 50, 60]] + [1, 2, 3]]
Result:
[[11, 22, 33],
[41, 52, 63]]
The important part:
Broadcasting doesn't literally copy the data into a bigger array.
NumPy applies the operation as if the smaller array had been expanded, while avoiding unnecessary copies.
That's why this:
x + 5
can work even though x is 2D and 5 is just a scalar. | 1 229 |
| 12 | Intro to Datascience with Python.pdf | 1 397 |
| 13 |  8 RAG architectures for AI Engineers, visually explained: | 1 238 |
| 14 | A comprehensive summary of the Seaborn Library.pdf | 1 334 |
| 15 |  🧮 NumPy: Why axis=0 and axis=1 Feel Backwards
You've probably seen:
np.mean(X, axis=0)
and wondered:
"Why does axis 0 mean columns?"
Think about what NumPy is doing.
📌 axis=0 means:
Collapse the rows.
So you move down each column and get one value per column.
📌 axis=1 means:
Collapse the columns.
So you move across each row and get one value per row.
For:
1 2 3
4 5 6
np.mean(X, axis=0)
gives:
[2.5, 3.5, 4.5]
On the other hand:
np.mean(X, axis=1)
gives:
[2, 5]
Don't memorize the numbers.
Just Remember: The axis you specify is the dimension that gets collapsed.
#NumPy | 1 389 |
| 16 | Data Science Formulas Cheat Sheet.pdf | 1 214 |
| 17 |  📊 Pandas Cheatsheet Every Data Analyst Should Save
Pandas is one of the most important tools for data analysis. Master these core operations to work faster and more efficiently:
🔹 Read & Inspect Data
head(), shape, dtypes, describe()
🔹 Select & Filter Data
Extract relevant rows and columns with ease.
🔹 Row Selection
Use loc[] (labels) and iloc[] (positions).
🔹 Handle Missing Values
isnull(), dropna(), fillna()
🔹 Group & Aggregate
Summarize data using groupby() and aggregation functions.
🔹 Merge & Join Data
Combine datasets with merge() using different join types.
#Pandas | 1 381 |
| 18 | SQLBolt: Interactive SQL
You can learn SQL by writing real queries directly in the browser. Each short lesson ends with interactive exercises that give instant feedback. It covers SELECT, filters, joins, aggregates, inserting/updating data, creating tables, and more.
📚 Free Interactive Exercises
⏰ Duration: Self-paced (can finish in a few hours)
🏃♂️ Self Paced
👨🏫 Created by: SQLBolt
🔗 Link
#SQL #DataScience #Interactive
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
👉 Join @bigdataspecialist for more 👈 | 1 198 |
| 19 |  Tools vs MCP vs Skills: 3 Layers That Power Production AI Agents | 1 208 |
| 20 |  LLM inference speed with vs. without KV caching | 1 268 |
