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 75 899 مشترک است و جایگاه 2 103 را در دسته آموزش و رتبه 4 204 را در منطقه الهند دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 75 899 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 23 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 731 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 33 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 2.95% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 0.86% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 2 239 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 650 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 24 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.

75 899
مشترکین
+3324 ساعت
+587 روز
+73130 روز
آرشیو پست ها
Coding and Aptitude Round before interview Coding challenges are meant to test your coding skills (especially if you are applying for ML engineer role). The coding challenges can contain algorithm and data structures problems of varying difficulty. These challenges will be timed based on how complicated the questions are. These are intended to test your basic algorithmic thinking. Sometimes, a complicated data science question like making predictions based on twitter data are also given. These challenges are hosted on HackerRank, HackerEarth, CoderByte etc. In addition, you may even be asked multiple-choice questions on the fundamentals of data science and statistics. This round is meant to be a filtering round where candidates whose fundamentals are little shaky are eliminated. These rounds are typically conducted without any manual intervention, so it is important to be well prepared for this round. Sometimes a separate Aptitude test is conducted or along with the technical round an aptitude test is also conducted to assess your aptitude skills. A Data Scientist is expected to have a good aptitude as this field is continuously evolving and a Data Scientist encounters new challenges every day. If you have appeared for GMAT / GRE or CAT, this should be easy for you. Resources for Prep: For algorithms and data structures prep,Leetcode and Hackerrank are good resources. For aptitude prep, you can refer to IndiaBixand Practice Aptitude. With respect to data science challenges, practice well on GLabs and Kaggle. Brilliant is an excellent resource for tricky math and statistics questions. For practising SQL, SQL Zoo and Mode Analytics are good resources that allow you to solve the exercises in the browser itself. Things to Note: Ensure that you are calm and relaxed before you attempt to answer the challenge. Read through all the questions before you start attempting the same. Let your mind go into problem-solving mode before your fingers do! In case, you are finished with the test before time, recheck your answers and then submit. Sometimes these rounds don’t go your way, you might have had a brain fade, it was not your day etc. Don’t worry! Shake if off for there is always a next time and this is not the end of the world.

New research paper by Facebook on End-to-End Object Detection with Transformers https://research.fb.com/publications/end-to-end-object-detection-with-transformers/

Data Visualization Cheat Sheet

🔶Udacity - Data Analyst Nanodegree v1.0.0🔶 Download link: https://mega.nz/folder/GM0QiCjL#zSyBWDlIFEPtorGw_nI7cQ

Machine Learning Glossary This glossary defines general machine learning terms, plus terms specific to TensorFlow https://developers.google.com/machine-learning/glossary/#convolutional_neural_network