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 الهند31 635 التكنولوجيات والتطبيقات9 377...

📈 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 13 672 مشتركاً، محتلاً المرتبة 9 377 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 31 635 في منطقة الهند.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 13 672 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 09 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 155، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 5، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.03‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.25‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 098 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 308 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 10 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

13 672

المشتركون

+524 ساعات

+197 أيام

+15530 أيام

1 098

عرض المشاهدات

~ 30824 ساعات

~ 45248 ساعات

8.03%

معدل المشاركة

~ 1

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

13 670

Python for Machine Learning.pdf2.74 MB

13 670

Ultimate Guide to Data Cleaning.pdf2.11 MB

13 670

Binomial Distribution

13 670

ChatGPT Training Explained

13 670

Python for Data Analysis.pdf8.95 MB

13 670

How To Design a Neural Network

13 670

Machine_Learning_With_Python_For_Everyone_Addison_Wesley_Professional.pdf9.00 MB

13 670

Adaptive Query Execution (AQE) in Apache Spark is a feature introduced to improve query performance dynamically at runtime, based on actual data statistics collected during execution. This makes Spark smarter and more efficient, especially when dealing with real-world messy data where planning ahead (at compile time) might be misleading. 🔍 Importance of AQE in Spark Runtime Optimization: AQE adapts the execution plan on the fly using real-time stats, fixing issues that static planning can't predict. Better Join Strategy: If Spark detects at runtime that one table is smaller than expected, it can switch to a broadcast join instead of a slower shuffle join. Improved Resource Usage: By optimizing stage sizes and join plans, AQE avoids unnecessary shuffling and memory usage, leading to faster execution and lower cost. 🪓 Handling Data Skew with AQE Data skew occurs when some partitions (e.g., specific keys) have much more data than others, slowing down those tasks. AQE handles this using: Skew Join Optimization: AQE detects skewed partitions and breaks them into smaller sub-partitions, allowing Spark to process them in parallel instead of waiting on one giant slow task. Automatic Repartitioning: It can dynamically adjust partition sizes for better load balancing, reducing the "straggler" effect from skew. 💡 Example: If a join key like customer_id = 12345 appears millions of times more than others, Spark can split just that key’s data into chunks, while keeping others untouched. This makes the whole join process more balanced and efficient. In summary, AQE improves performance, handles skew gracefully, and makes Spark queries more resilient and adaptive—especially useful in big, uneven datasets.

13 670

Curve-Fitting Methods and What they Mean

13 670

Probability for Machine Learning 📝.pdf2.83 MB

13 670

Linear Regression

13 670

How to Merge Pandas DataFrames?

13 670

This diagram explains how Reinforcement Learning (RL) works in Machine Learning. It starts with raw input data. An agent interacts with an environment by selecting actions. The environment gives feedback in the form of rewards and new states. The agent learns which actions give the best rewards and improves over time. The result is an optimized output, based on trial, error, and learning from feedback.

13 670

Data Wrangling with Pandas Cheatsheet

13 670

Kafka Usecases

13 670

Roadmap for AI Engineers

13 670

Popular Models for Machine Learning

13 670

Machine Learning Algorithms