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 743 فناوری و برنامه‌ها9 391...

📈 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 13 667 مشترک است و جایگاه 9 391 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 31 743 را در منطقه الهند دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 13 667 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 08 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 150 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 4 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.97% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.27% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 1 089 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 310 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 09 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.

13 667

مشترکین

+424 ساعت

+437 روز

+15030 روز

1 089

نمایش های پست

~ 31024 ساعت

~ 45848 ساعت

7.97%

نرخ مشارکت

~ 1

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

13 667

Kafka 101

13 667

A Stanford CS' Lecture note diving into supervised/unsupervised algorithms, neural networks, SVMs with math proofs and Python pseudocode.

13 667

📚 Data Science Riddle A numeric feature has many repeated exact values with occasional jumps. What type of variable is this?

Anonymous voting

13 667

AI vs Machine Learning vs Deep Learning Vs Generative AI

13 667

4 Pillars of Data Science

13 667

📚 Data Science Riddle You fit a forecasting model and residuals show increasing variance. What is needed?

Anonymous voting

13 667

Repost from Programming, data science, ML - free courses by Big Data Specialist

Notes on HDFS, MapReduce, YARN, Hadoop vs. traditional systems and much more... from Columbia University.

13 667

📚 Data Science Riddle Your spark job fails due to executor memory pressure. Most effective optimization?

Anonymous voting

13 667

📚 Data Science Riddle You're working with highly noisy user text. Which tokenization met6handles misspellings best?

Anonymous voting

13 667

Eigenvalues & Eigenvectors — Why PCA Actually Works You’ve heard of PCA. But what’s really happening underneath? PCA finds the directions (vectors) where your data varies the most. Those directions are eigenvectors of the covariance matrix and the eigenvalues tell you how much variance each captures. You’re basically rotating your data to find its “natural axes.”

PCA isn’t compression — it’s discovering how your data wants to be seen.

13 667

📚 Data Science Riddle You're Processing a dataset with frequent schema evolution. Which format handles it most gracefully?

Anonymous voting

13 667

Covariance vs. Correlation: Same Family, Different Story People use them interchangeably but they measure different things. Covariance tells you the direction of relationship (positive or negative). Correlation goes further; it tells you the strength, normalized between -1 and 1. So while covariance can be 2345.67, correlation says 0.92. clear, interpretable, scale-free.

Covariance shows movement, correlation shows consistency.

13 667

K-Means Clustering

13 667

📚 Data Science Riddle A data engineer complains that your model training job is failing in production due to schema mismatch. What's the root fix?

Anonymous voting

13 667

Top 6 Data Concepts

13 667

📚 Data Science Riddle In a real-world NLP project, your model performs poorly on new slang abbreviations. What's the fix?

Anonymous voting

13 667

Covers basics of Linear Regression for modeling numerical data, including assumptions and applications in genetics, from University of Washington.

13 667

Regression Analysis Cheatsheet

13 667

Repost from Programming, data science, ML - free courses by Big Data Specialist

This is our latest post from Instagram, saved as PDF. It's a comprehensive breakdown(as always) explaining the difference between Relational DB and Graph DB in a fun and easy to grasp way. ⚠️ Spoiler alert: You will love it! Here's our Instagram post: Relational DB Vs Graph DB

13 667

Covers basic numerical and graphical summaries with practical examples, from University of Washington.