ru
Feedback

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

Data Science & Machine Learning

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 ExСеть: Free Courses with Certificate - Python Programming, Data Science, Java Coding, SQL, Web Development, AI, ML, ChatGPT ExpertИндия3 811Образование2 020

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Science & Machine Learning

Канал Data Science & Machine Learning (@datasciencefun) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 77 616 подписчиков, занимая 2 020 место в категории Образование и 3 811 место в регионе Индия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 77 616 подписчиков.

Согласно последним данным от 14 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -147, а за последние 24 часа — -20, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 2.41%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 0.97% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 872 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 755 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 2.
  • 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 15 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
77 616
Подписчики
-2024 часа
-947 дней
-14730 дней
Архив постов
Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
77 616
Which function is used to randomly reorder a Series or rows in Dataframe?
Anonymous voting

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
77 616
Which of the following is correct code to generate 20 normally distributed random numbers? import numpy as np
Anonymous voting

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
77 616
Which type of data is separated into bins for analysis
Anonymous voting

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
77 616
Just a correction here "np.nan" instead of "na.nan" Hope you all are aware that mostly we import numpy as np

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
77 616
Which of the following is incorrect code to replace na values with 0 in data?
Anonymous voting

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
77 616
Majority is correct Well done guys 👍👍 Scikit learn can be specially used to solve classification, regression, clustering and dimensionality reduction problems

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
77 616
Which Scipy package can be used to solve differential equations?
Anonymous voting

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
77 616
Which Scipy package can be used for standard continuous and discrete probability distributions?
Anonymous voting

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
77 616

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
77 616

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
77 616
Keyboard shortcuts for data scientists

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
77 616

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
77 616
Which of the following is not a function of scikit learn?
Anonymous voting

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
77 616
An Artificial Neuron Network (ANN), popularly known as Neural Network is a computational model based on the structure and functions of biological neural networks. It is like an artificial human nervous system for receiving, processing, and transmitting information in terms of Computer Science. Basically, there are 3 different layers in a neural network : Input Layer (All the inputs are fed in the model through this layer) Hidden Layers (There can be more than one hidden layers which are used for processing the inputs received from the input layers) Output Layer (The data after processing is made available at the output layer) Graph data can be used with a lot of learning tasks contain a lot rich relation data among elements. For example, modeling physics system, predicting protein interface, and classifying diseases require that a model learns from graph inputs. Graph reasoning models can also be used for learning from non-structural data like texts and images and reasoning on extracted structures.

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
77 616
Free Resources for Hacking and Programming 👇👇 https://t.me/joinchat/ZYXe60w7YisyNWEx

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
77 616
Top Bayesian Algorithms and Methods: - Naive Bayes. - Averages one-dependence estimators. - Bayesian belief networks. - Gaussian naive Bayes. - Multinomial naive Bayes. - Bayesian networks.

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
77 616
SQL-cheat-sheet.pdf2.25 KB

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
77 616
SQL Cheetsheet

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
77 616
Data science Bootcamp with 5 projects 👇👇 https://www.udemy.com/course/data-science-bootcamp-with-python/?couponCode=FREE_UDS [Free for limited time]

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
77 616
Some helpful Data science projects for beginners https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer https://www.kaggle.com/c/titanic Intermediate Level Data science Projects Black Friday Data : https://www.kaggle.com/sdolezel/black-friday Human Activity Recognition Data : https://www.kaggle.com/uciml/human-activity-recognition-with-smartphones Trip History Data : https://www.kaggle.com/pronto/cycle-share-dataset Million Song Data : https://www.kaggle.com/c/msdchallenge Census Income Data : https://www.kaggle.com/c/census-income/data Movie Lens Data : https://www.kaggle.com/grouplens/movielens-20m-dataset Twitter Classification Data : https://www.kaggle.com/c/twitter-sentiment-analysis2 Text mining : https://www.kaggle.com/kanncaa1/applying-text-mining