Data science/ML/AI

رفتن به کانال در Telegram

Data science and machine learning hub Python, SQL, stats, ML, deep learning, projects, PDFs, roadmaps and AI resources. For beginners, data scientists and ML engineers 👉 https://rebrand.ly/bigdatachannels DMCA: @disclosure_bds Contact: @mldatascientist

نمایش بیشتر

شبکه:Programming, data science, ML - free courses by Big Data Specialist الهند31 635 فناوری و برنامه‌ها9 377...

📈 تحلیل کانال تلگرام Data science/ML/AI

کانال Data science/ML/AI (@datascience_bds) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 13 672 مشترک است و جایگاه 9 377 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 31 635 را در منطقه الهند دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 13 672 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 09 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 155 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 5 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 8.03% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.25% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 1 098 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 308 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 5 است.
علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند panda, learning, row, api, ethic تمرکز دارد.

📝 توضیح و سیاست محتوایی

نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
“Data science and machine learning hub Python, SQL, stats, ML, deep learning, projects, PDFs, roadmaps and AI resources. For beginners, data scientists and ML engineers 👉 https://rebrand.ly/bigdatachannels DMCA: @disclosure_bds Contact: @mldatasci...”

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 10 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 فناوری و برنامه‌ها تبدیل کرده‌اند.

13 672

مشترکین

+524 ساعت

+197 روز

+15530 روز

1 098

نمایش های پست

~ 30824 ساعت

~ 45248 ساعت

8.03%

نرخ مشارکت

~ 1

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

13 674

Data Science vs Mathematics

13 674

Python for Data Science with Assignments A Comprehensive and Practical Hands-On Guide to Learning Python for Beginners, Aspiring Developers, Self-Learners, etc. Rating ⭐️: 4.7 out 5 Students 👨‍🎓 : 18046 Duration ⏰ : 9.5 hours on-demand video Created by 👨‍🏫: Meritshot Academy 🔗 Course Link ⚠️ Its free for first 1000 enrollments only! #python #datascience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 👉Join @bigdataspecialist for more👈

13 674

Completely unimportant but interesting fact we have 7777 subscribers ATM

13 674

Statistics test flow chart

13 674

Accelerate Data Science Workflows with Zero Code Changes by nvidia Across industries, modern data science requires large amounts of data to be processed quickly and efficiently. These workloads need to be accelerated to ensure prompt results and increase overall productivity. NVIDIA RAPIDS offers a seamless experience to enable GPU-acceleration for many existing data science tasks with zero code changes. In this workshop, you’ll learn to use RAPIDS to speed up your CPU-based data science workflows. By participating in this course, you will: Understand the benefits of a unified workflow across CPUs and GPUs for data science tasks Learn how to GPU-accelerate various data processing and machine learning workflows with zero code changes Experience the significant reduction in processing time when workflows are GPU-accelerated Prerequisites: Basic understanding of data processing and knowledge of a standard data science workflow on tabular data Experience using common Python libraries for data analytics Tools, libraries, frameworks used: NVIDIA RAPIDS (cuDF, cuML, cuGraph), pandas, scikit-learn, and NetworkX 🆓 Free Online Course ⏰ Duration : More than 1 hour 🏃‍♂️ Self paced ✅ Certification available Course Link #datascience #nvidia ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 👉Join @bigdataspecialist for more👈

13 674

The Data Science Sandwich

13 674

Enjoy our content? Advertise on this channel and reach a highly engaged audience! 👉🏻 It's easy with http://Telega.io. As the leading platform for native ads and integrations on Telegram, it provides user-friendly and efficient tools for quick and automated ad launches. ⚡️ Place your ad here in three simple steps: 1 Sign up: https://telega.io/c/datascience_bds 2 Top up the balance in a convenient way 3 Create your advertising post If your ad aligns with our content, we’ll gladly publish it. Start your promotion journey now!

13 674

Data Science Techniques

13 674

Important Data Terms

13 674

Statistical models cheatsheet

13 674

Harolds_Stats_Distributions_Cheat_Sheet.pdf1.16 MB

13 674

Statistical distributions cheatsheet

13 674

Career Path of A Data Analyst

13 674

Flow chart of commonly used statistical tests

13 674

Introduction to Probability and Statistics for Engineers List of probability and statistics cheatsheets by Stanford

13 674

Brain of an AI Engineer

13 674

[Compilation]1000+ Data Science Interview Questions/Preparation Resources Compilation created by kaggle users 1. GIT interview questions for DS and SQL Interview questions 2. 50 ML questions 3. Four years on interview questions 4. Compilation of pandas interview questions 5. Difference between common ML algortihms 6. Scenario based Data questions 7. Top python interview questions 8. Internship questions for DS interns 9. Questions from DS- Netflix 10. India specific Data science interview questions 11. R interview questions 12. Explain a project in Data science 13. A great collection of cheatsheets, analyzed here 14. A collection of questions on Github here 15. Cheat Sheets for Machine Learning Interview Topics 16. Compiled list of 600+ Q&As for Data Science interview prep 🎉 17. Approaching almost any ML Problem, originally shared on Kaggle 18. A Basics refresher 19. A notebook 20. Companies and Data Science Interview questions Megathread 21. Data Scientist - Interview Question Bank 22. ML Interview questions 23. Machine Learning Interviews Book 👇 https://www.kaggle.com/discussions/questions-and-answers/239533 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 👉Join @datascience_bds for more👈

13 674

The LLM Scientist Roadmap

13 674

LLMOps vs MLOps

13 674

Design patterns for AI Agentic workflow in LLM applications