fa
Feedback
Data Science & Machine Learning

Data Science & Machine Learning

رفتن به کانال در Telegram

Join this channel to learn data science, artificial intelligence and machine learning with funny quizzes, interesting projects and amazing resources for free For collaborations: @love_data

نمایش بیشتر

📈 تحلیل کانال تلگرام Data Science & Machine Learning

کانال Data Science & Machine Learning (@datasciencefun) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 75 831 مشترک است و جایگاه 2 106 را در دسته آموزش و رتبه 4 234 را در منطقه الهند دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 75 831 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 21 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 770 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 8 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 3.15% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.09% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 2 385 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 827 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 3 است.
  • علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند learning, accuracy, distribution, panda, dataset تمرکز دارد.

📝 توضیح و سیاست محتوایی

نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
Join this channel to learn data science, artificial intelligence and machine learning with funny quizzes, interesting projects and amazing resources for free For collaborations: @love_data

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 22 ژوئن, 2026)، کانال همواره به‌روز و دارای دسترسی بالاست. تحلیل‌ها نشان می‌دهد مخاطبان به‌طور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته آموزش تبدیل کرده‌اند.

75 831
مشترکین
+824 ساعت
+717 روز
+77030 روز
آرشیو پست ها
+1
Python for Data Science: The Ultimate Step-by-Step Guide to Learn Python In 7 Days & NLP, Data Science from with Python PDF

A LITTLE GUIDE TO HANDLING MISSING DATA Having any Feature missing more than 5-10% of its values? you should consider it to be missing data or feature with high absence rate👀 How can you handle these missing values, ensuring you dont loose important part of your data🤷‍♀️ Not a problem😌. Here are important facts you must know😉 ✍️Instances with missing values for all features should be eliminated ✍️Features with high absence rate should either be eliminated or filled with values ✍️Missing values can be replaced using Mean Imputation or Regression Imputation ✍️ Be careful with mean imputation for it may introduce bias as it evens out all instances ✍️Regression Imputation might overfit your model ✍️Mean and Regression Imputation can't be applied to Text features with missing values ✍️Text Features with missing values can be eliminated if not needed in data ✍️Important Text Features with Missing values can be replaced with a new class or category labelled as uncategorized

Machine_Learning_andrewng.pdf4.01 MB

To become a Machine Learning Engineer: • Python • numpy, pandas, matplotlib, Scikit-Learn • TensorFlow or PyTorch • Jupyter, Colab • Analysis > Code • 99%: Foundational algorithms • 1%: Other algorithms • Solve problems ← This is key • Teaching = 2 × Learning • Have fun!

+2
GIT Cheatsheet.pdf0.70 KB

Data Engineering with AWS PDF

Big data notes.pdf2.89 MB

#numpy NumPy Smart use of ‘:’ to extract the right shape Sometimes you encounter a 3-dim array that is of shape (N, T, D), while your function requires a shape of (N, D). At a time like this, reshape() will do more harm than good, so you are left with one simple solution: Example: for t in xrange(T): x[:, t, :] = # ...

📕 Introduction to Machine Learning by Alex Smola and S.V.N. Vishwanathan University Press, Cambridge

thebook_ Introduction to Machine Learning.pdf10.31 MB

+1
Expert_Python_Programming_Master_Python_by_learning_the_best_coding.epub4.52 MB

Pattern Recognition and Machine Learning.pdf4.52 MB

Pattern Recognition and Machine Learning [ Information Science and Statistics ] Christopher M. Bishop #python #machinelearning #statistics #information #ai #ml

Follow the latest IT, computer science and entrepreneurship news on Hacker News Digest Telegram channel Hacker News (news.ycombinator.com) – is one of the most influential social news websites. It was here that Drew Houston first introduced Dropbox to the world.   Hacker News Digest Telegram channel will send you the top 10 most popular posts from Hacker News, daily. Subscribe to stay up-to-date!

SQL handwritten notes .pdf1.37 MB

+1
SQL Tips and Tricks for Data Science.zip147.63 MB

Numpy_Python_Cheat_Sheet.pdf6.49 KB

Want more free courses like this?
Anonymous voting

Data Visualisation Cheatsheet 🚀

9 Best Machine Learning Use cases in our Daily Lives 🚀 👓 Youtube Recommendation 👓 Voice Assistants 👓 arrow Smartphone Cam
9 Best Machine Learning Use cases in our Daily Lives 🚀 👓 Youtube Recommendation 👓 Voice Assistants 👓 arrow Smartphone Camera 👓 Google Maps routes 👓 Email Filtering 👓 Search 👓 Translation 👓 Chatbots 👓 Fraud Protection