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 14 058 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 14 058 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 27 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 97، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -7، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 9.29‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.10‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 306 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 295 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 28 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

14 058

المشتركون

-724 ساعات

-17 أيام

+9730 أيام

1 306

عرض المشاهدات

~ 29524 ساعات

~ 42048 ساعات

9.29%

معدل المشاركة

لا توجد بيانات

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

14 059

The Simplest Machine Learning Cheatsheet

14 059

📚 Data Science Riddle Two team members run the same notebook but get different results. What's the culprit?

Anonymous voting

14 059

Kafka 101

14 059

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

14 059

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

Anonymous voting

14 059

AI vs Machine Learning vs Deep Learning Vs Generative AI

14 059

4 Pillars of Data Science

14 059

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

Anonymous voting

14 059

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.

14 059

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

Anonymous voting

14 059

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

Anonymous voting

14 059

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.

14 059

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

Anonymous voting

14 059

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.

14 059

K-Means Clustering

14 059

📚 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

14 059

Top 6 Data Concepts

14 059

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

Anonymous voting

14 059

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

14 059

Regression Analysis Cheatsheet