¡No caigas en manos de tramposos! Telemetrio encuentra y marca estos canales 👉 Si quieres ver la etiqueta, suscríbete

Data science/ML/AI

Ir al canal en 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

Red:Programming, data science, ML - free courses by Big Data Specialist India28 236 Tecnologías y Aplicaciones9 091...

📈 Análisis del canal de Telegram Data science/ML/AI

El canal Data science/ML/AI (@datascience_bds) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 14 058 suscriptores, ocupando la posición 9 091 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 28 236 en la región India.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 14 058 suscriptores.

Según los últimos datos del 27 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 97, y en las últimas 24 horas de -7, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.29%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.10% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 306 visualizaciones. En el primer día suele acumular 295 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 panda, learning, row, api, ethic.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“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...”

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 28 octubre, 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 Tecnologías y Aplicaciones.

14 058

Suscriptores

-724 horas

-17 días

+9730 días

1 306

Visitas de la publicación

~ 29524 horas

~ 42048 horas

9.29%

Tasa de compromiso

Sin datos

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

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