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 75 833 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 75 833 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.

75 833
مشترکین
+824 ساعت
+717 روز
+77030 روز
آرشیو پست ها
+2
Deep Learning Applications 2 M. Arif Wani, 2021

The Data Science Handbook Field Cady, 2017

Data Science Interview Questions and Answers 👨‍💻.pdf13.81 MB

The Data Science Handbook Carl Shan, 2015

ML_Projects_270.pdf3.69 KB

devops-1.pdf1.91 MB

Pandas loc & iloc Function.pdf0.50 KB

SparkNotes.pdf2.30 KB

+1
Foundational Python for Data Science.pdf26.26 MB

🚀Join us this week in the FREE Webinars and explore the fields of tech! You will find the answers to all your questions at o
🚀Join us this week in the FREE Webinars and explore the fields of tech! You will find the answers to all your questions at our webinars. Open the link https://crst.co/Dxfog, make your choice and apply now while there are still seats available. See you there! ▶️ December 12 - Most In-Demand IT Jobs 2023: Become a Systems Engineer ▶️ December 13 - Tech Jobs for Beginners: Become a Software Tester ▶️ December 15 - Most In-Demand IT Jobs 2023: Become a Software Tester ▶️ January 5 - UX Design. First Free Lesson ▶️ January 9 - Sales Engineering. First Free Lesson Special offer for all participants! ️ ✅ Apply by the link https://crst.co/Dxfog 

An high level overview for becoming a machine learning engineer
An high level overview for becoming a machine learning engineer

Practical MLops.pdf1.69 MB

DATA CLEANING AND PROCESSING.pdf2.26 MB

Stats Notes 1.pdf4.06 MB

Cheatsheet Supervised Learning.pdf6.41 KB

What topic does AI cover
What topic does AI cover

Data Science Bookcamp Leonard Apeltsin, 2021

Deep Learning from Scratch Seth Weidman, 2019

1. What do you understand by the term silhouette coefficient? The silhouette coefficient is a measure of how well clustered together a data point is with respect to the other points in its cluster. It is a measure of how similar a point is to the points in its own cluster, and how dissimilar it is to the points in other clusters. The silhouette coefficient ranges from -1 to 1, with 1 being the best possible score and -1 being the worst possible score. 2. What is the difference between trend and seasonality in time series? Trends and seasonality are two characteristics of time series metrics that break many models. Trends are continuous increases or decreases in a metric’s value. Seasonality, on the other hand, reflects periodic (cyclical) patterns that occur in a system, usually rising above a baseline and then decreasing again. 3. What is Bag of Words in NLP? Bag of Words is a commonly used model that depends on word frequencies or occurrences to train a classifier. This model creates an occurrence matrix for documents or sentences irrespective of its grammatical structure or word order. 4. What is the difference between bagging and boosting? Bagging is a homogeneous weak learners’ model that learns from each other independently in parallel and combines them for determining the model average. Boosting is also a homogeneous weak learners’ model but works differently from Bagging. In this model, learners learn sequentially and adaptively to improve model predictions of a learning algorithm ENJOY LEARNING 👍👍

Hands on Plotly👍.pdf7.53 KB