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Learn Data Science https://dataspoof4081.graphy.com/membership Artificial Intelligence Machine Learning Data Science Deep learning Computer vision NLP Big data

India26 707 Educación12 559...

📈 Análisis del canal de Telegram DataSpoof

El canal DataSpoof (@dataspoof) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 16 138 suscriptores, ocupando la posición 12 559 en la categoría Educación y el puesto 26 707 en la región India.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 16 138 suscriptores.

Según los últimos datos del 20 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -151, y en las últimas 24 horas de 0, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.89%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener N/A% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 0 visualizaciones. En el primer día suele acumular 0 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 0.
Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como api, llm, pipeline, +9183182, engineer.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Learn Data Science https://dataspoof4081.graphy.com/membership Artificial Intelligence Machine Learning Data Science Deep learning Computer vision NLP Big data”

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 21 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.

16 138

Suscriptores

Sin datos24 horas

-397 días

-15130 días

1 273

Visitas de la publicación

Sin datos24 horas

Sin datos48 horas

7.89%

Tasa de compromiso

Sin datos

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

16 139

https://www.dataspoof.info/post/various-types-of-s3-commands-you-can-use-in-aws-cloudshell/

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How to copy files within folder in AWS S3 https://www.dataspoof.info/post/how-to-copy-files-within-folder-in-aws-s3/

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Andrew karpathy launched its llm course https://github.com/karpathy/LLM101n

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https://www.dataspoof.info/post/how-to-create-upload-and-delete-a-file-in-s3-bucket/

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Complete Data Science end to end training Duration- 8 months For curriculum and fees structure https://www.dataspoof.info/training/

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Generative AI in Search and Recommendations.pdf2.06 MB

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Introduction_to_apache_kafka.pdf10.15 KB

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Gpt4o

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Education is shifting. Teachers beware. Kids are going to get great tutoring going forward. The future is so, so bright. #OpenAI #gpt4o #ai #gpt #llms

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Large Language Models _ _ CHEAT SHEET.pdf1.31 MB

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Git for Quants.pdf0.90 KB

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Cicd notes

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CICD for Freshers_Experienced .pdf4.16 MB

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The basics of reinforcement learning in simple words https://www.dataspoof.info/post/basics-of-reinforcement-learning/

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Reflecting on a memorable interview experience with Kotak Mahindra Bank for the SDE-2 (Data Engineering) role! 🌟 It comprised four stimulating rounds, featuring two bar raiser and two internal rounds. Round 1: Delved deep into DS & Algo, SQL data modeling, and Data Warehousing, setting the stage for a robust discussion. Round 2: Focused on Pipeline designing and Spark, challenging me to showcase my skills in designing efficient data pipelines. Round 3: Dived into SQL and Spark optimization, where I had the opportunity to demonstrate my expertise in enhancing performance. Round 4: A dynamic mix of everything, including streaming and writing ETL for various scenarios, truly putting my skills to the test.

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𝗣𝗪𝗖 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗿𝘃𝗶𝗲𝘄 𝗘𝘅𝗽𝗲𝗿𝗶𝗲𝗻𝗰𝗲 (𝗗𝗮𝘁𝗮 𝐄𝐧𝐠𝐢𝐧𝐞𝐞𝐫) ⭐→ The whole interview process had 3 rounds of 1 hour each. 🔸 The first round was an extensive discussion about the projects I was handling and a few coding questions on SQL & Python. There were questions like the following: → Optimisation techniques used in projects; Issues faced in the project; Hadoop questions. 🔸 After clearing this round, I moved on to the next round, which was a Case-Study based round. I was asked scenario-based questions & the interviewer asked multiple questions on Spark, like: → Spark job process; Optimizations of spark; Sqoop interview questions. After this, I was asked a few Coding questions & SQL coding questions, which I successfully answered. 🔸 Lastly, there was a Managerial Round where I was asked a lot of technical and advanced questions like: → Architecture of spark, hive, Hadoop; Overview of MapReduce job process; Joins to use in spark; Broadcast join & lastly Different joins available.

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Jenkins Basics for freshers_experienced.pdf4.77 MB

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