متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Machine Learning & Artificial Intelligence | Data Science Free Courses
الذهاب إلى القناة على Telegram
Perfect channel to learn Data Analytics, Data Sciene, Machine Learning & Artificial Intelligence Admin: @coderfun
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machine Learning & Artificial Intelligence | Data Science Free Courses
تُعد قناة Machine Learning & Artificial Intelligence | Data Science Free Courses (@datasciencefree) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 66 657 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 465 في فئة التعليم والمرتبة 432 في منطقة ماليزيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 66 657 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 21 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 571، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 2، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 0.92%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 0.79% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 612 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 524 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 4.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل sellerflash, waybienad, pricing, buybox, buyer.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Perfect channel to learn Data Analytics, Data Sciene, Machine Learning & Artificial Intelligence
Admin: @coderfun”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 22 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التعليم.
66 657
المشتركون
+224 ساعات
+417 أيام
+57130 أيام
أرشيف المشاركات
𝗪𝗮𝗻𝘁 𝘁𝗼 𝗠𝗮𝘀𝘁𝗲𝗿 𝗔𝗜 𝗳𝗼𝗿 𝗙𝗥𝗘𝗘? 𝗛𝗲𝗿𝗲’𝘀 𝗛𝗼𝘄!😍
Learn AI from scratch with these 6 YouTube channels! 🎯
💡Whether you’re a beginner or an AI enthusiast, these top AI experts will guide you through AI fundamentals, deep learning, and real-world applications
𝐋𝐢𝐧𝐤👇:-
https://pdlink.in/4iIxCy8
📢 Start watching today and stay ahead in the AI revolution! 🚀
👇 Exercises in Machine Learning
Book
Skills for Data Scientists 👆
𝗪𝗮𝗻𝘁 𝘁𝗼 𝗺𝗮𝘀𝘁𝗲𝗿 𝗘𝘅𝗰𝗲𝗹 𝗶𝗻 𝗷𝘂𝘀𝘁 𝟳 𝗱𝗮𝘆𝘀?
📊 Here's a structured roadmap to help you go from beginner to pro in a week!
Whether you're learning formulas, functions, or data visualization, this guide covers everything step by step.
𝐋𝐢𝐧𝐤👇 :-
https://pdlink.in/43lzybE
All The Best 💥
Tech stack for Machine Learning in 2024:
- ml workflow orchestrator: Kubeflow
- experiment tracking: MLflow
- data ingestion: Airbyte
- job orchestrator: Apache Airflow
- batch pipeline: Apache Spark
- message queue for real-time streaming: Apache Kafka
- feature engineering: Scikit-learn
- model selection and training: Pytorch
- hyperparameter tuning: Ray Tune
- model evaluation: Weights & Biases
- model monitoring: Grafana
- CI/CD: Github actions
- model versioning: neptune
- model serving: BentoML
- web app framework: Flask
- front-end: React
- feature store: Qwak
- Graph database: Neo4j
- Vector database: ChromaDB
- NoSQL database: MongoDB
- In-memory data store: Redis
...
What is your current ML tech stack?
This post is for beginners who decided to learn Data Science. I want to tell you that becoming a data scientist is a journey (6 months - 1 year at least) and not a 1 month thing where u do some courses and you are a data scientist. There are different fields in Data Science that you have to first get familiar and strong in basics as well as do hands-on to get the abilities that are required to function in a full time job opportunity. Then further delve into advanced implementations.
There are plenty of roadmaps and online content both paid and free that you can follow. In a nutshell. A few essential things that will be necessary and in no particular order that will at least get your data science journey started are below:
Basic Statistics, Linear Algebra, calculus, probability
Programming language (R or Python) - Preferably Python if you rather want to later on move into a developer role instead of sticking to data science.
Machine Learning - All of the above will be used here to implement machine learning concepts.
Data Visualisation - again it could be simple excel or via r/python libraries or tools like Tableau,PowerBI etc.
This can be overwhelming but again its just an indication of what lies ahead. So most important thing is to just START instead of just contemplating the best way to go about this. Since lot of things can be learnt independently as well in no particular order.
You can use the below Sources to prepare your own roadmap:
@free4unow_backup - some free courses from here
@datasciencefun - check & search in this channel with #freecourses
Data Science - https://365datascience.pxf.io/q4m66g
Python - https://bit.ly/45rlWZE
Kaggle - https://www.kaggle.com/learn
𝗙𝗥𝗘𝗘 𝗥𝗲𝘀𝗼𝘂𝗿𝗰𝗲𝘀 𝘁𝗼 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗰𝘀! 📊🚀
Want to master data analytics? Here are top free courses, books, and certifications to help you get started with Power BI, Tableau, Python, and Excel.
𝐋𝐢𝐧𝐤👇
https://pdlink.in/41Fx3PW
All The Best 💥
