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Data science/ML/AI

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📈 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 13 907 suscriptores, ocupando la posición 8 911 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 28 819 en la región India.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 13 907 suscriptores.

Según los últimos datos del 30 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 90, 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 7.35%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.05% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 022 visualizaciones. En el primer día suele acumular 285 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 5.
  • 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 31 agosto, 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.

13 907
Suscriptores
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+17 días
+9030 días
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PDF from previous repository.

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GitHub repo containing machine learning cheatsheet with code: https://github.com/soulmachine/machine-learning-cheat-sheet 👉 @bigdataspecialist

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Machine learning.pdf5.31 MB

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Core machine learning concepts explained through memes and simple charts. This 120-pages pdf document is created by Mihail Eric.

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Hands on ML notebook series Updated our ultimate post with a series of Jupyter notebooks that walk you through the fundamentals of Machine Learning and Deep Learning in python using Scikit-Learn and TensorFlow. GithubLink: https://bit.ly/3eiwAdH Join @bigdataspecialist for more similar content.

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