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 Expert Индия4 234 Образование2 106...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Science & Machine Learning

Канал Data Science & Machine Learning (@datasciencefun) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 75 831 подписчиков, занимая 2 106 место в категории Образование и 4 234 место в регионе Индия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 75 831 подписчиков.

Согласно последним данным от 21 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 770, а за последние 24 часа — 8, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 3.15%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.09% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 385 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 827 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 22 июня, 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.

75 831

Подписчики

+824 часа

+717 дней

+77030 день

2 385

Просмотры поста

~ 82724 часа

~ 1 04148 часов

3.15%

Коэффициент вовлеченности

~ 2

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

75 831

Python for Data Science: The Ultimate Step-by-Step Guide to Learn Python In 7 Days & NLP, Data Science from with Python PDF

75 831

A LITTLE GUIDE TO HANDLING MISSING DATA Having any Feature missing more than 5-10% of its values? you should consider it to be missing data or feature with high absence rate👀 How can you handle these missing values, ensuring you dont loose important part of your data🤷‍♀️ Not a problem😌. Here are important facts you must know😉 ✍️Instances with missing values for all features should be eliminated ✍️Features with high absence rate should either be eliminated or filled with values ✍️Missing values can be replaced using Mean Imputation or Regression Imputation ✍️ Be careful with mean imputation for it may introduce bias as it evens out all instances ✍️Regression Imputation might overfit your model ✍️Mean and Regression Imputation can't be applied to Text features with missing values ✍️Text Features with missing values can be eliminated if not needed in data ✍️Important Text Features with Missing values can be replaced with a new class or category labelled as uncategorized

75 831

Machine_Learning_andrewng.pdf4.01 MB

75 831

To become a Machine Learning Engineer: • Python • numpy, pandas, matplotlib, Scikit-Learn • TensorFlow or PyTorch • Jupyter, Colab • Analysis > Code • 99%: Foundational algorithms • 1%: Other algorithms • Solve problems ← This is key • Teaching = 2 × Learning • Have fun!

75 831

GIT Cheatsheet.pdf0.70 KB

75 831

Data Engineering with AWS PDF

75 831

Big data notes.pdf2.89 MB

75 831

#numpy NumPy Smart use of ‘:’ to extract the right shape Sometimes you encounter a 3-dim array that is of shape (N, T, D), while your function requires a shape of (N, D). At a time like this, reshape() will do more harm than good, so you are left with one simple solution: Example:

for t in xrange(T):
  x[:, t, :] = # ...

75 831

📕 Introduction to Machine Learning by Alex Smola and S.V.N. Vishwanathan University Press, Cambridge

75 831

thebook_ Introduction to Machine Learning.pdf10.31 MB

75 831

Expert_Python_Programming_Master_Python_by_learning_the_best_coding.epub4.52 MB

75 831

Pattern Recognition and Machine Learning.pdf4.52 MB

75 831

Pattern Recognition and Machine Learning [ Information Science and Statistics ] Christopher M. Bishop #python #machinelearning #statistics #information #ai #ml

75 831

Follow the latest IT, computer science and entrepreneurship news on Hacker News Digest Telegram channel Hacker News (news.ycombinator.com) – is one of the most influential social news websites. It was here that Drew Houston first introduced Dropbox to the world. Hacker News Digest Telegram channel will send you the top 10 most popular posts from Hacker News, daily. Subscribe to stay up-to-date!

75 831

SQL handwritten notes .pdf1.37 MB

75 831

SQL Tips and Tricks for Data Science.zip147.63 MB

75 831

Numpy_Python_Cheat_Sheet.pdf6.49 KB

75 831

Want more free courses like this?

Anonymous voting

75 831

Data Visualisation Cheatsheet 🚀

75 831

9 Best Machine Learning Use cases in our Daily Lives 🚀 👓 Youtube Recommendation 👓 Voice Assistants 👓 arrow Smartphone Camera 👓 Google Maps routes 👓 Email Filtering 👓 Search 👓 Translation 👓 Chatbots 👓 Fraud Protection