ar
Feedback
DataSpoof

DataSpoof

الذهاب إلى القناة على Telegram

Learn Data Science https://dataspoof4081.graphy.com/membership Artificial Intelligence Machine Learning Data Science Deep learning Computer vision NLP Big data

إظهار المزيد

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام DataSpoof

تُعد قناة DataSpoof (@dataspoof) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 16 171 مشتركاً، محتلاً المرتبة 12 546 في فئة التعليم والمرتبة 27 030 في منطقة الهند.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 16 171 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 13 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -165، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -7، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.87‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً N/A‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 0 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 0 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 0.
  • الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل api, llm, pipeline, +9183182, engineer.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
Learn Data Science https://dataspoof4081.graphy.com/membership Artificial Intelligence Machine Learning Data Science Deep learning Computer vision NLP Big data

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 14 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التعليم.

16 171
المشتركون
-724 ساعات
-367 أيام
-16530 أيام
أرشيف المشاركات
DataSpoof
16 171

DataSpoof
16 171
AI For Data Engineers (1).pdf

DataSpoof
16 171
Dm us on whatsapp +9183182 38637 for training enquiry Batch starting from November

DataSpoof
16 171
GenAI Curriculum-5.pdf4.68 KB

DataSpoof
16 171
𝗠𝘆 𝗠𝗶𝗰𝗿𝗼𝘀𝗼𝗳𝘁 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗘𝗻𝗴𝗶𝗻𝗲𝗲𝗿 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗿𝘃𝗶𝗲𝘄 𝗦𝘁𝗿𝘂𝗰𝘁𝘂𝗿𝗲 (≈ 6 𝗥𝗼𝘂𝗻𝗱𝘀) Here are the stages I went through, plus what I gathered from others online: ⸻ 𝟭. 𝗥𝗲𝘀𝘂𝗺𝗲 𝗦𝗵𝗼𝗿𝘁𝗹𝗶𝘀𝘁𝗶𝗻𝗴 / 𝗥𝗲𝗰𝗿𝘂𝗶𝘁𝗲𝗿 𝗦𝗰𝗿𝗲𝗲𝗻 The recruiter reviews your resume to check alignment with technical skills (SQL, data pipelines, cloud tools like Azure, Spark etc.) and project experience. They may also ask about your background, motivation, and career goals. Strong communication and a clear resume really help. 𝟮. 𝗧𝘄𝗼 𝗧𝗲𝗰𝗵𝗻𝗶𝗰𝗮𝗹 𝗥𝗼𝘂𝗻𝗱𝘀 (1 Hour Each) These rounds dive deep into technical expertise. Common topics: • SQL performance & optimization • Data modelling • Pipeline & ETL design • Handling edge cases • Cloud services (Azure Data Factory, Databricks, Synapse) • DSA questions on Arrays & Linked Lists, Queue One round may involve system/architecture design (e.g., scalable data warehouse, streaming pipeline). Another may focus on coding or troubleshooting data pipelines. ⸻ 𝟯. 𝗛𝗶𝗿𝗶𝗻𝗴 𝗠𝗮𝗻𝗮𝗴𝗲𝗿 𝗥𝗼𝘂𝗻𝗱 This round mixes technical and behavioural aspects. The manager checks for: • Problem-solving ability • Ownership • Stakeholder management 𝟰. 𝗔𝗔 (𝗔𝘀 𝗔𝗽𝗽𝗿𝗼𝗽𝗿𝗶𝗮𝘁𝗲) / 𝗠𝗮𝗻𝗮𝗴𝗲𝗿𝗶𝗮𝗹 𝗥𝗼𝘂𝗻𝗱 A senior-level evaluation focusing on leadership, collaboration, and cultural fit. You may face behavioural questions about handling ambiguity, conflict, mentoring, and driving impact across teams. They may also ask how you ensure scalability, quality, and reliability in data systems. 𝟱. 𝗛𝗥 𝗥𝗼𝘂𝗻𝗱: 𝗦𝗮𝗹𝗮𝗿𝘆 & 𝗢𝗳𝗳𝗲𝗿 𝗗𝗶𝘀𝗰𝘂𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻 Covers compensation (base, bonus, stocks), benefits, role level, and formalities like relocation or background checks.

DataSpoof
16 171
AI Agents - Illustrated Cookbook.pdf31.98 MB

DataSpoof
16 171
Dm us on whatsapp +9183182 38637 for any queries related to syllabus and other details #datascience #generativeai #agenticai
Dm us on whatsapp +9183182 38637 for any queries related to syllabus and other details #datascience #generativeai #agenticai

DataSpoof
16 171
Do like and subscribe to our YouTube channel for more data science content https://youtu.be/hwENhPvvqgc?si=0qMsuYSoaCEA84OX

DataSpoof
16 171
Do like and subscribe to our YouTube channel for more data science content https://yt.openinapp.co/xyj5i

DataSpoof
16 171
Big News in AI! You can now run 100B parameter models on your local CPU – no GPU needed! Microsoft has open-sourced their lightning-fast 1-bit LLM inference framework: bitnet.cpp Here’s why it’s a game-changer: ⚡ 6.17x faster inference ♻️ 82.2% less energy consumption on CPUs 🤖 Supports top-tier models like LLaMA 3, Falcon 3, and BitNet Run huge models locally, efficiently, and open-source! Welcome to the new era of AI inference.

DataSpoof
16 171
For DataSpoof community, the first 50 user can enroll in free for our Python course https://www.udemy.com/course/master-pytho
For DataSpoof community, the first 50 user can enroll in free for our Python course https://www.udemy.com/course/master-python-programming-in-30-days-2025/?couponCode=7713A538E3AF13085308

DataSpoof
16 171
GenAI training reviews from federal deposit of Insurance corporation USA and senior director Gartner
+1
GenAI training reviews from federal deposit of Insurance corporation USA and senior director Gartner

DataSpoof
16 171
photo content

DataSpoof
16 171
Paper2Code: Turn any ML paper into code repository. It is 100% open source
Paper2Code: Turn any ML paper into code repository. It is 100% open source