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Data Science & Machine Learning

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📈 Análisis del canal de Telegram Data Science & Machine Learning

El canal Data Science & Machine Learning (@datasciencefun) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 75 833 suscriptores, ocupando la posición 2 106 en la categoría Educación y el puesto 4 234 en la región India.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 75 833 suscriptores.

Según los últimos datos del 21 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 770, y en las últimas 24 horas de 8, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 3.15%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.09% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 385 visualizaciones. En el primer día suele acumular 827 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 3.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como learning, accuracy, distribution, panda, dataset.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
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Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 22 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Educación.

75 833
Suscriptores
+824 horas
+717 días
+77030 días
Archivo de publicaciones
The Pandas Workshop.pdf28.94 MB

Introduction to Machine Learning with Applications in Information Security Mark Stamp, 2022

Machine Learning Projects 👇👇 https://t.me/Programming_experts/133

ML Cheatsheet.pdf1.25 MB

Azure Data Scientist Associate Certification Guide Andreas Botsikas, 2021

Super VIP cheat sheet for Data Scientists.pdf7.12 MB

Statistical Mechanics of Neural Networks Haiping Huang, 2021

Data Analyst Interview Questions [Python, SQL, PowerBI] 1. Is indentation required in python? Ans: Indentation is necessary for Python. It specifies a block of code. All code within loops, classes, functions, etc is specified within an indented block. It is usually done using four space characters. If your code is not indented necessarily, it will not execute accurately and will throw errors as well. 2. What are Entities and Relationships? Ans: Entity: An entity can be a real-world object that can be easily identifiable. For example, in a college database, students, professors, workers, departments, and projects can be referred to as entities. Relationships: Relations or links between entities that have something to do with each other. For example – The employee’s table in a company’s database can be associated with the salary table in the same database. 3. What are Aggregate and Scalar functions? Ans: An aggregate function performs operations on a collection of values to return a single scalar value. Aggregate functions are often used with the GROUP BY and HAVING clauses of the SELECT statement. A scalar function returns a single value based on the input value. 4. What are Custom Visuals in Power BI? Ans: Custom Visuals are like any other visualizations, generated using Power BI. The only difference is that it develops the custom visuals using a custom SDK. The languages like JQuery and JavaScript are used to create custom visuals in Power BI ENJOY LEARNING 👍👍

Efficient Methods for DL.pdf9.72 MB

Useful Pandas🐼 method you should definitely know ✅ head() ✅ info() ✅ fillna() ✅ melt() ✅ pivot() ✅ query() ✅ merge() ✅ assign() ✅ groupby() ✅ describe() ✅ sample() ✅ replace() ✅ rename()

To become a Machine Learning Engineer: • Python • numpy, pandas, matplotlib, Scikit-Learn • TensorFlow or PyTorch • Jupyter, Colab • Analysis > Code • 99%: Foundational algorithms • 1%: Other algorithms • Solve problems ← This is key • Teaching = 2 × Learning • Have fun!

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Natural Language Processing with TensorFlow Thushan Ganegedara, 2022

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+1
Linear Algebra and learning from data Gilbert Strang, 2019

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Basics of Linear Algebra for Machine Learning Jason Brownlee, 2018

Practical Linear Algebra For Data Science Mike X. Cohen, 2022

Think Stats Allen B. Downey, 2011