Machine Learning & Artificial Intelligence | Data Science Free Courses

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Perfect channel to learn Data Analytics, Data Sciene, Machine Learning & Artificial Intelligence Admin: @coderfun

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📈 Análisis del canal de Telegram Machine Learning & Artificial Intelligence | Data Science Free Courses

El canal Machine Learning & Artificial Intelligence | Data Science Free Courses (@datasciencefree) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 66 652 suscriptores, ocupando la posición 2 465 en la categoría Educación y el puesto 432 en la región Malasia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 66 652 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 571, y en las últimas 24 horas de 2, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 0.92%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 0.79% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 612 visualizaciones. En el primer día suele acumular 524 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 4.
Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como sellerflash, waybienad, pricing, buybox, buyer.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Perfect channel to learn Data Analytics, Data Sciene, Machine Learning & Artificial Intelligence Admin: @coderfun”

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.

66 652

Suscriptores

+224 horas

+417 días

+57130 días

612

Visitas de la publicación

~ 52424 horas

~ 74548 horas

0.92%

Tasa de compromiso

~ 2

Mensajes por día

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beta

Archivo de publicaciones

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This post is for beginners who decided to learn Data Science. I want to tell you that becoming a data scientist is a journey (6 months - 1 year at least) and not a 1 month thing where u do some courses and you are a data scientist. There are different fields in Data Science that you have to first get familiar and strong in basics as well as do hands-on to get the abilities that are required to function in a full time job opportunity. Then further delve into advanced implementations. There are plenty of roadmaps and online content both paid and free that you can follow. In a nutshell. A few essential things that will be necessary and in no particular order that will at least get your data science journey started are below: Basic Statistics, Linear Algebra, calculus, probability Programming language (R or Python) - Preferably Python if you rather want to later on move into a developer role instead of sticking to data science. Machine Learning - All of the above will be used here to implement machine learning concepts. Data Visualisation - again it could be simple excel or via r/python libraries or tools like Tableau,PowerBI etc. This can be overwhelming but again its just an indication of what lies ahead. So most important thing is to just START instead of just contemplating the best way to go about this. Since lot of things can be learnt independently as well in no particular order. You can use the below Sources to prepare your own roadmap: @free4unow_backup - some free courses from here @datasciencefun - check & search in this channel with #freecourses Data Science - https://365datascience.pxf.io/q4m66g Python - https://bit.ly/45rlWZE Kaggle - https://www.kaggle.com/learn

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