Data science/ML/AI
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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
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网络:📈 Telegram 频道 Data science/ML/AI 的分析概览
频道 Data science/ML/AI (@datascience_bds) 英语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 14 064 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 9 052，并在 印度 地区排名第 28 197 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 14 064 名订阅者。
根据 25 十月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 97，过去 24 小时变化为 4，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 8.86%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.13% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 1 246 次浏览，首日通常累积 300 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 3。
- 主题关注点： 内容集中在 panda, learning, row, api, ethic 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“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...”
凭借高频更新（最新数据采集于 26 十月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
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| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 26 十月 | +5 | |||
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| 01 十月 | +13 |
频道帖子
| 2 | SQL Basic to Advanced | 508 |
| 3 |  10 Modern AI Agents Frameworks and Tools | 586 |
| 4 | Data Science Interview Questions.pdf | 787 |
| 5 | 7 baby steps to start with machine learning:
1. Start with Python
2. Learn to use Google Colab
3. Take a Pandas tutorial
4. Then a Seaborn tutorial
5. Decision Trees is a good first algorithm
6. Finish Kaggle's "Intro to Machine Learning"
7. Solve the Titanic challenge | 999 |
| 6 |  Power BI Mind Map | 1 104 |
| 7 | SQL Notes for Begineers.pdf | 1 079 |
| 8 |  Computer Vision Explained | 1 267 |
| 9 | 1,000 AI/ML Acronyms & Operational Concepts | 1 318 |
| 10 |  Roadmap to Learn SQL | 1 313 |
| 11 | 🧮 Why does NumPy let you add a number to an entire matrix?
Look at this:
import numpy as np
x = np.array([
[10, 20, 30],
[40, 50, 60]
])
x + 5
You get:
[[15, 25, 35],
[45, 55, 65]]
But where did the 5 go? You didn't write a loop. You didn't copy 5 six times.
This is broadcasting.
NumPy automatically treats the smaller object as if it were expanded to match the larger array's shape.
So conceptually:
[[10, 20, 30], [[5, 5, 5],
[40, 50, 60]] + [5, 5, 5]]
Then it adds them element by element.
And it works with arrays too:
x + np.array([1, 2, 3])
Conceptually:
[[10, 20, 30], [[1, 2, 3],
[40, 50, 60]] + [1, 2, 3]]
Result:
[[11, 22, 33],
[41, 52, 63]]
The important part:
Broadcasting doesn't literally copy the data into a bigger array.
NumPy applies the operation as if the smaller array had been expanded, while avoiding unnecessary copies.
That's why this:
x + 5
can work even though x is 2D and 5 is just a scalar. | 1 229 |
| 12 | Intro to Datascience with Python.pdf | 1 397 |
| 13 |  8 RAG architectures for AI Engineers, visually explained: | 1 238 |
| 14 | A comprehensive summary of the Seaborn Library.pdf | 1 334 |
| 15 |  🧮 NumPy: Why axis=0 and axis=1 Feel Backwards
You've probably seen:
np.mean(X, axis=0)
and wondered:
"Why does axis 0 mean columns?"
Think about what NumPy is doing.
📌 axis=0 means:
Collapse the rows.
So you move down each column and get one value per column.
📌 axis=1 means:
Collapse the columns.
So you move across each row and get one value per row.
For:
1 2 3
4 5 6
np.mean(X, axis=0)
gives:
[2.5, 3.5, 4.5]
On the other hand:
np.mean(X, axis=1)
gives:
[2, 5]
Don't memorize the numbers.
Just Remember: The axis you specify is the dimension that gets collapsed.
#NumPy | 1 389 |
| 16 | Data Science Formulas Cheat Sheet.pdf | 1 214 |
| 17 |  📊 Pandas Cheatsheet Every Data Analyst Should Save
Pandas is one of the most important tools for data analysis. Master these core operations to work faster and more efficiently:
🔹 Read & Inspect Data
head(), shape, dtypes, describe()
🔹 Select & Filter Data
Extract relevant rows and columns with ease.
🔹 Row Selection
Use loc[] (labels) and iloc[] (positions).
🔹 Handle Missing Values
isnull(), dropna(), fillna()
🔹 Group & Aggregate
Summarize data using groupby() and aggregation functions.
🔹 Merge & Join Data
Combine datasets with merge() using different join types.
#Pandas | 1 381 |
| 18 | SQLBolt: Interactive SQL
You can learn SQL by writing real queries directly in the browser. Each short lesson ends with interactive exercises that give instant feedback. It covers SELECT, filters, joins, aggregates, inserting/updating data, creating tables, and more.
📚 Free Interactive Exercises
⏰ Duration: Self-paced (can finish in a few hours)
🏃♂️ Self Paced
👨🏫 Created by: SQLBolt
🔗 Link
#SQL #DataScience #Interactive
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| 19 |  Tools vs MCP vs Skills: 3 Layers That Power Production AI Agents | 1 208 |
| 20 |  LLM inference speed with vs. without KV caching | 1 268 |
