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 الهند29 106 التكنولوجيات والتطبيقات8 932...

📈 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 13 899 مشتركاً، محتلاً المرتبة 8 932 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 29 106 في منطقة الهند.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 13 899 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 27 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 81، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 1، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.01‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.06‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 113 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 287 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 28 أغسطس, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

13 899

المشتركون

+124 ساعات

-97 أيام

+8130 أيام

1 113

عرض المشاهدات

~ 28724 ساعات

~ 41048 ساعات

8.01%

معدل المشاركة

~ 1

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

13 899

A Stanford CS' Lecture note diving into supervised/unsupervised algorithms, neural networks, SVMs with math proofs and Python pseudocode.

13 899

📚 Data Science Riddle A numeric feature has many repeated exact values with occasional jumps. What type of variable is this?

Anonymous voting

13 899

AI vs Machine Learning vs Deep Learning Vs Generative AI

13 899

4 Pillars of Data Science

13 899

📚 Data Science Riddle You fit a forecasting model and residuals show increasing variance. What is needed?

Anonymous voting

13 899

Repost from Programming, data science, ML - free courses by Big Data Specialist

Notes on HDFS, MapReduce, YARN, Hadoop vs. traditional systems and much more... from Columbia University.

13 899

📚 Data Science Riddle Your spark job fails due to executor memory pressure. Most effective optimization?

Anonymous voting

13 899

📚 Data Science Riddle You're working with highly noisy user text. Which tokenization met6handles misspellings best?

Anonymous voting

13 899

Eigenvalues & Eigenvectors — Why PCA Actually Works You’ve heard of PCA. But what’s really happening underneath? PCA finds the directions (vectors) where your data varies the most. Those directions are eigenvectors of the covariance matrix and the eigenvalues tell you how much variance each captures. You’re basically rotating your data to find its “natural axes.”

PCA isn’t compression — it’s discovering how your data wants to be seen.

13 899

📚 Data Science Riddle You're Processing a dataset with frequent schema evolution. Which format handles it most gracefully?

Anonymous voting

13 899

Covariance vs. Correlation: Same Family, Different Story People use them interchangeably but they measure different things. Covariance tells you the direction of relationship (positive or negative). Correlation goes further; it tells you the strength, normalized between -1 and 1. So while covariance can be 2345.67, correlation says 0.92. clear, interpretable, scale-free.

Covariance shows movement, correlation shows consistency.

13 899

K-Means Clustering

13 899

📚 Data Science Riddle A data engineer complains that your model training job is failing in production due to schema mismatch. What's the root fix?

Anonymous voting

13 899

Top 6 Data Concepts

13 899

📚 Data Science Riddle In a real-world NLP project, your model performs poorly on new slang abbreviations. What's the fix?

Anonymous voting

13 899

Covers basics of Linear Regression for modeling numerical data, including assumptions and applications in genetics, from University of Washington.

13 899

Regression Analysis Cheatsheet

13 899

Repost from Programming, data science, ML - free courses by Big Data Specialist

This is our latest post from Instagram, saved as PDF. It's a comprehensive breakdown(as always) explaining the difference between Relational DB and Graph DB in a fun and easy to grasp way. ⚠️ Spoiler alert: You will love it! Here's our Instagram post: Relational DB Vs Graph DB

13 899

Covers basic numerical and graphical summaries with practical examples, from University of Washington.

13 899

Repost from Cool GitHub repositories

lerobot This is an end-to-end library for robot learning. It handles the entire pipeline from loading and processing robotics datasets to training policies and deploying them in simulation or on real hardware. Creator: huggingface Stars ⭐️: 19,000 Forked by: 3,000 Github Repo: https://github.com/huggingface/lerobot #robotics #AI ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ Join @github_repositories_bds for more cool repositories. This channel belongs to @bigdataspecialist group