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Data Science & Machine Learning Resources

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📈 Análisis del canal de Telegram Data Science & Machine Learning Resources

El canal Data Science & Machine Learning Resources (@datalemur) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 20 460 suscriptores, ocupando la posición 9 739 en la categoría Educación y el puesto 20 748 en la región India.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 20 460 suscriptores.

Según los últimos datos del 02 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 42, 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 3.70%. 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 |--, learning, insidead, database, sql.

📝 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 03 julio, 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.

20 460
Suscriptores
-224 horas
-117 días
+4230 días
Atraer Suscriptores
julio '26
julio '26
+3
en 0 canales
junio '26
+150
en 0 canales
Get PRO
mayo '26
+344
en 3 canales
Get PRO
abril '26
+188
en 0 canales
Get PRO
marzo '26
+262
en 1 canales
Get PRO
febrero '26
+433
en 1 canales
Get PRO
enero '26
+637
en 0 canales
Get PRO
diciembre '25
+494
en 0 canales
Get PRO
noviembre '25
+630
en 3 canales
Get PRO
octubre '25
+650
en 1 canales
Get PRO
septiembre '25
+656
en 1 canales
Get PRO
agosto '25
+839
en 4 canales
Get PRO
julio '25
+1 110
en 6 canales
Get PRO
junio '25
+1 989
en 9 canales
Get PRO
mayo '25
+2 717
en 7 canales
Get PRO
abril '25
+3 878
en 5 canales
Get PRO
marzo '25
+1 119
en 3 canales
Get PRO
febrero '25
+1 084
en 7 canales
Get PRO
enero '25
+1 436
en 5 canales
Get PRO
diciembre '24
+132
en 0 canales
Get PRO
noviembre '24
+551
en 0 canales
Get PRO
octubre '24
+648
en 0 canales
Get PRO
septiembre '24
+1 255
en 0 canales
Get PRO
agosto '24
+162
en 1 canales
Fecha
Crecimiento de Suscriptores
Menciones
Canales
02 julio+3
01 julio0
Publicaciones del Canal
🎯Free AI/ML learning resources 👇 1/ Google Machine Learning Crash Course: https://developers.google.com/machine-learning/crash-course 2/ Kaggle Learn: https://www.kaggle.com/learn 3/ Harvard CS50 AI with Python: https://cs50.harvard.edu/ai/ 4/ DeepLearning.AI Short Courses: https://www.deeplearning.ai/courses/ 5/ TensorFlow Official Tutorials: https://www.tensorflow.org/tutorials

2
Data Science Interview Questions.pdf
783
3
SQL vs Python Programming: Quick Comparison ✍ 📌 SQL Programming • Query data from databases • Filter, join, aggregate rows Best fields • Data Analytics • Business Intelligence • Reporting and MIS • Entry-level Data Engineering Job titles • Data Analyst • Business Analyst • BI Analyst • SQL Developer Hiring reality • Asked in most analyst interviews • Used daily in analyst roles India salary range • Fresher: 4–8 LPA • Mid-level: 8–15 LPA Real tasks • Monthly sales report • Top customers by revenue • Duplicate removal 📌 Python Programming • Clean and analyze data • Automate workflows • Build models Where you work • Notebooks • Scripts • ML pipelines Best fields • Data Science • Machine Learning • Automation • Advanced Analytics Job titles • Data Scientist • ML Engineer • Analytics Engineer • Python Developer Hiring reality • Common in mid to senior roles • Strong demand in AI teams India salary range • Fresher: 6–10 LPA • Mid-level: 12–25 LPA Real tasks • Churn prediction • Report automation • File handling CSV, Excel, JSON ⚔️ Quick comparison • Data source SQL stays inside databases Python pulls data from anywhere • Speed SQL runs fast on large tables Python slows with raw big data • Learning SQL is beginner-friendly Python needs coding basics 🎯 Role-based choice • Data Analyst SQL required Python adds value • Data Scientist Python required SQL used to fetch data • Business Analyst SQL works for most roles Python helps automate work • Data Engineer SQL for pipelines Python for processing ✅ Best career move • Learn SQL first for entry • Add Python for growth • Use both in real projects Which one do you prefer? SQL 👍 Python ❤️ Both 🙏 None 😮
646
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217
5
📊 Data Science Roadmap 🚀 📂 Start Here ∟📂 What is Data Science & Why It Matters? ∟📂 Roles (Data Analyst, Data Scientist, ML Engineer) ∟📂 Setting Up Environment (Python, Jupyter Notebook) 📂 Python for Data Science ∟📂 Python Basics (Variables, Loops, Functions) ∟📂 NumPy for Numerical Computing ∟📂 Pandas for Data Analysis 📂 Data Cleaning & Preparation ∟📂 Handling Missing Values ∟📂 Data Transformation ∟📂 Feature Engineering 📂 Exploratory Data Analysis (EDA) ∟📂 Descriptive Statistics ∟📂 Data Visualization (Matplotlib, Seaborn) ∟📂 Finding Patterns & Insights 📂 Statistics & Probability ∟📂 Mean, Median, Mode, Variance ∟📂 Probability Basics ∟📂 Hypothesis Testing 📂 Machine Learning Basics ∟📂 Supervised Learning (Regression, Classification) ∟📂 Unsupervised Learning (Clustering) ∟📂 Model Evaluation (Accuracy, Precision, Recall) 📂 Machine Learning Algorithms ∟📂 Linear Regression ∟📂 Decision Trees & Random Forest ∟📂 K-Means Clustering 📂 Model Building & Deployment ∟📂 Train-Test Split ∟📂 Cross Validation ∟📂 Deploy Models (Flask / FastAPI) 📂 Big Data & Tools ∟📂 SQL for Data Handling ∟📂 Introduction to Big Data (Hadoop, Spark) ∟📂 Version Control (Git & GitHub) 📂 Practice Projects ∟📌 House Price Prediction ∟📌 Customer Segmentation ∟📌 Sales Forecasting Model 📂 ✅ Move to Next Level ∟📂 Deep Learning (Neural Networks, TensorFlow, PyTorch) ∟📂 NLP (Text Analysis, Chatbots) ∟📂 MLOps & Model Optimization Data Science Resources: https://whatsapp.com/channel/0029VaxbzNFCxoAmYgiGTL3Z React "❤️" for more! 🚀📊
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