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

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:Programming, data science, ML - free courses by Big Data Specialist الهند28 236 التكنولوجيات والتطبيقات9 091...

📈 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 14 059 مشتركاً، محتلاً المرتبة 9 091 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 28 236 في منطقة الهند.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 14 059 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 28 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 90، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 2، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 9.76‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.11‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 372 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 297 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 4.
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 29 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

14 059

المشتركون

+224 ساعات

-17 أيام

+9030 أيام

1 372

عرض المشاهدات

~ 29724 ساعات

~ 42048 ساعات

9.76%

معدل المشاركة

لا توجد بيانات

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

14 059

Statistical Moments (M1, M2) for Data Analysis Here are 5 curated PDFs diving into the mean (M1), variance (M2), and their applications in crafting research questions and sourcing data. A channel member requested resources on this topic and we delivered. If you have a topic you want resources on let us know, and we’ll make it happen! @datascience_bds

14 059

📚 Data Science Riddle Model Accuracy improves after dropping half the features. Why?

Anonymous voting

14 059

The Data Analyst Cheatsheet

14 059

Cheatsheet: Imbalanced Data In Classification

14 059

📚 Data Science Riddle You're building a chatbot but it gives generic answers. What's the root issue?

Anonymous voting

14 059

Top ML Interview Questions & Answers.pdf1.42 KB

14 059

Phases To Master Agentic AI

14 059

Data Drift: The reason Good Models Go Bad You built a model that performed amazingly last month. Now? Accuracy tanked. Confusion Matrix looks like a crime scene. Welcome to Data Drift. The silent model killer. 📉 What Is Data Drift? It’s when the data your model sees today is different from the data it was trained on. Imagine you trained a model on pre-COVID shopping data then you tried to predict online purchases in 2021. People’s behavior changed. Your model didn’t. That’s drift. Reality shifted, but your math stayed still. 🧠 The Core Types ➡️ Covariate Drift: Input features change (e.g., user age distribution shifts). ➡️ Prior Drift: The target variable’s frequency changes (e.g., fewer defaults now). ➡️ Concept Drift: The relationship between input and output changes entirely. The last one is deadly. your model’s logic literally stops making sense. 🚨 Why It’s Dangerous Models decay quietly. By the time you notice lower performance, the damage( business or otherwise ) is already done. That’s why top teams monitor models like systems, not code. 🧩 The Fix 1. Track feature distributions over time (use KS test, PSI, or histograms). 2. Monitor prediction confidence — sudden uncertainty = red flag. 3. Retrain models periodically with fresh data. AI isn’t “build once.” It’s “maintain forever.”

A model is only as good as the world it was trained in and the world never stops changing.

14 059

Comprehensive Feature Engineering Techniques

14 059

📚 Data Science Riddle You're classifying product reviews (positive/negative). Which feature method is more effective for capturing context?

Anonymous voting

14 059

Parameters vs Hyperparameters People confuse these all the time. Parameters: learned by the model during training. (e.g., weights in a neural network, coefficients in regression). Hyperparameters: set before training. They control how the model learns. (e.g., learning rate, number of layers, batch size). ✔️ Parameters = the student’s knowledge (changes as they study). ✔️ Hyperparameters = the teacher’s instructions (fixed rules of how to study). Tuning hyperparameters is often the difference between a good model and a useless one.

14 059

DSA Cheatsheet

14 059

📚 Data Science Riddle In Naive Bayes, what's the "naive" assumption?

Anonymous voting

14 059

📚 Data Science Riddle You're training a hiring model. What's the biggest ethical risk?

Anonymous voting

14 059

Cheatsheet: Ensemble Learning in ML

14 059

cheatsheet-deep-learning.pdf3.35 KB

14 059

AI/ML Cheatsheet

14 059

Artificial Intelligence for Learning.pdf2.76 MB

14 059

Softmax vs Sigmoid Functions Two of the most common activation functions… and two of the most misunderstood. Sigmoid: squashes input into a range between 0 and 1. Perfect for binary classification (yes/no problems). Example: spam or not spam. Softmax: takes a vector of numbers and turns them into probabilities that sum to 1. Perfect for multi-class classification (cat vs dog vs horse). 👉 Rule of thumb: Binary task → use Sigmoid. Multi-class task → use Softmax. Simple, but if you get this wrong, your model will never make sense.

14 059

Data Visualization Cheatsheet