ar
Feedback
Data science/ML/AI

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

📈 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 13 690 مشتركاً، محتلاً المرتبة 9 384 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 31 551 في منطقة الهند.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 13 690 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 11 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 150، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 11، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.13‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.20‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 112 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 301 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 5.
  • 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 12 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

13 690
المشتركون
+1124 ساعات
+227 أيام
+15030 أيام
أرشيف المشاركات
Amazing Hackthon Solved Data Science/ML Project Collection ⭐️ 167 https://github.com/analyticsindiamagazine/MachineHack/tree/master/Hackathon_Solutions

Photoshop detector AI called FALDetector aims to detect facial edits that warps the faces to make chin or jaw looks thinner,
Photoshop detector AI called FALDetector aims to detect facial edits that warps the faces to make chin or jaw looks thinner, or the forehead smaller. However, it is not really accurate and consistent as it look at the individual pixels too much, as different resolution of the same person can result in different predictions with this AI model. FALDetector: Github: https://github.com/peterwang512/FALdetector Project page: https://peterwang512.github.io/FALdetector/ Installation tutorial: https://www.youtube.com/watch?v=fZSWAsjwQpE Paper: https://arxiv.org/pdf/1906.05856.pdf

Gently down the stream A gentle introduction to Apache Kafka Written and illustrated by Mitch Seymor Learn about Kafka in a way i am sure you haven't seen before 😊 https://www.gentlydownthe.stream/

super-cheatsheet-machine-learning-2.pdf1.26 MB

Data Preparation in SQL, with Cheat Sheet!
Data Preparation in SQL, with Cheat Sheet!

Deep learning with Python: ⭐️ 12.9k https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks Join @github_repositories_bds for more cool repositories. *This channel belongs to @bigdataspecialist group

How to choose a database-type and technology for your project:
How to choose a database-type and technology for your project:

Machine Learning University: Accelerated Natural Language Processing Class 1.6k stars 368 forks https://github.com/aws-samples/aws-machine-learning-university-accelerated-nlp Join @github_repositories_bds for more cool repositories. *This channel belongs to @bigdataspecialist group

Fully Connected Neural Networks with Keras n this course, we'll build three different neural networks with Keras, using Tensorflow for the backend. Keras is a high level API for building neural networks, and makes it very easy to get started with only a few lines of code. 🔗 Neural Networks with Keras free course link

Dannjs - Easy Deep Neural Networks for the Web 🔗 https://dannjs.org
Dannjs - Easy Deep Neural Networks for the Web 🔗 https://dannjs.org

👩‍🎓Online lectures on Special Topics in AI: Deep Learning Fresh free and open playlist on special topics in #DL from University of Wisconsin-Madison. Topics covering reliable deep learning, generalization, learning with less supervision, lifelong learning, deep generative models and more. Overview Lecture: https://www.youtube.com/watch?v=6LSErxKe634&list=PLKvO2FVLnI9SYLe1umkXsOfIWmEez04Ii YouTube Playlist: https://www.youtube.com/playlist?list=PLKvO2FVLnI9SYLe1umkXsOfIWmEez04Ii Syllabus: http://pages.cs.wisc.edu/~sharonli/courses/cs839_fall2020/schedule.html #wheretostart #lectures #YouTube

One of the most comprehensive cheatsheets on Machine Learning and Data Science. It covers all the essential topics.

41 Essential Machine Learning Interview QnAs-1.pdf8.07 KB

Great GitHub repository containing many Google colabs with latest's Deep Learning Models *Text-to-speach *Speech recognition *Object detection *Pose detection *Segmentation *GANs https://github.com/tugstugi/dl-colab-notebooks

PDF from previous repository.

GitHub repo containing machine learning cheatsheet with code: https://github.com/soulmachine/machine-learning-cheat-sheet 👉 @bigdataspecialist

Machine learning.pdf5.31 MB

Core machine learning concepts explained through memes and simple charts. This 120-pages pdf document is created by Mihail Eric.