Не попадитесь на канал ботавода! Telemetrio находит и помечает такие каналы 👉 Хотите видеть метку — оформите подписку

Data Science & Machine Learning

Открыть в 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

Больше

Сеть: Free Courses with Certificate - Python Programming, Data Science, Java Coding, SQL, Web Development, AI, ML, ChatGPT ExpertИндия3 822Образование2 014...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Science & Machine Learning

Канал Data Science & Machine Learning (@datasciencefun) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 77 677 подписчиков, занимая 2 014 место в категории Образование и 3 822 место в регионе Индия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 77 677 подписчиков.

Согласно последним данным от 11 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -97, а за последние 24 часа — -12, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 2.59%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 0.99% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 009 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 767 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 3.
Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как learning, accuracy, distribution, panda, dataset.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“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”

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 12 ноября, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Образование.

Buy Ad

77 677

Подписчики

-1224 часа

-647 дней

-9730 дней

2 009

Просмотры поста

~ 76724 часа

~ 1 03648 часов

2.59%

Коэффициент вовлеченности

~ 1

Постов в день

Ads index

Архив постов

77 661

Some of the essential libraries of Python that are used in Data Science Numpy SciPy Pandas Matplotlib Keras TensorFlow Scikit-learn

77 661

Statistical Machine Learning.pdf3.99 KB

77 661

Machine Learning Ruchi Doshi, 2021

77 661

Practical Data Science with R.pdf24.23 MB

77 661

tshilidzi-marwala-handbook-of-machine-learning-volume.pdf14.38 MB

77 661

Important Topics to become a data scientist [Advanced Level] 👇👇 1. Mathematics Linear Algebra Analytic Geometry Matrix Vector Calculus Optimization Regression Dimensionality Reduction Density Estimation Classification 2. Probability Introduction to Probability 1D Random Variable The function of One Random Variable Joint Probability Distribution Discrete Distribution Normal Distribution 3. Statistics Introduction to Statistics Data Description Random Samples Sampling Distribution Parameter Estimation Hypotheses Testing Regression 4. Programming Python: Python Basics List Set Tuples Dictionary Function NumPy Pandas Matplotlib/Seaborn R Programming: R Basics Vector List Data Frame Matrix Array Function dplyr ggplot2 Tidyr Shiny DataBase: SQL MongoDB Data Structures Web scraping Linux Git 5. Machine Learning How Model Works Basic Data Exploration First ML Model Model Validation Underfitting & Overfitting Random Forest Handling Missing Values Handling Categorical Variables Pipelines Cross-Validation(R) XGBoost(Python|R) Data Leakage 6. Deep Learning Artificial Neural Network Convolutional Neural Network Recurrent Neural Network TensorFlow Keras PyTorch A Single Neuron Deep Neural Network Stochastic Gradient Descent Overfitting and Underfitting Dropout Batch Normalization Binary Classification 7. Feature Engineering Baseline Model Categorical Encodings Feature Generation Feature Selection 8. Natural Language Processing Text Classification Word Vectors 9. Data Visualization Tools BI (Business Intelligence): Tableau Power BI Qlik View Qlik Sense 10. Deployment Microsoft Azure Heroku Google Cloud Platform Flask Django ENJOY LEARNING 👍👍

77 661

Data Science Roadmap from GeekforGeeks

77 661

Do you want roadmap for becoming data scientist in this channel?

Anonymous voting

77 661

Real-World Machine Learning Henrik Brink, 2017

77 661

All keyboard shortcuts for data scientist (1).pdf3.15 MB

77 661

Neural Networks from Scratch in Python Harrison Kinsley, 2020

77 661

Pandas Ebook.pdf1.76 MB

77 661

The Quick Python Book Naomi Ceder, 2018

77 661

Beginning programming with python for dummies John Paul Mueller, 2014

77 661

Let’s stay ahead of the market together and make money. The Analyst offers excellent ways to discover new trading opportunities, NFT, Metaverse, and gem calls without doing the analysis and searching yourself. Join now for free.

77 661

Data_Science_for_Business_With_R_Jeffrey_S_Saltz,_Jeffrey_Morgan.epub25.31 MB

77 661

Advanced Data Analytics Using Python With Machine Learning, Deep Learning and NLP Examples #book #Ml

77 661

Every ML project should keep the following documentation: • Change log • Tech debt log • Potential risks • Experiment logs • Future work ideas • List of assumptions • ETL pipeline description

77 661

Python_Seaborn_Cheat_Sheet.pdf6.24 KB

77 661

Repost from Coding Projects

Natural Language Processing Projects Akshay Kulkarni, 2022