ru
Feedback
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

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Science & Machine Learning

Канал Data Science & Machine Learning (@datasciencefun) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 75 933 подписчиков, занимая 2 103 место в категории Образование и 4 204 место в регионе Индия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 75 933 подписчиков.

Согласно последним данным от 23 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 731, а за последние 24 часа — 33, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 2.95%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 0.86% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 239 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 650 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 24 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.

75 933
Подписчики
+3324 часа
+587 дней
+73130 день
Архив постов
Coding and Aptitude Round before interview Coding challenges are meant to test your coding skills (especially if you are applying for ML engineer role). The coding challenges can contain algorithm and data structures problems of varying difficulty. These challenges will be timed based on how complicated the questions are. These are intended to test your basic algorithmic thinking. Sometimes, a complicated data science question like making predictions based on twitter data are also given. These challenges are hosted on HackerRank, HackerEarth, CoderByte etc. In addition, you may even be asked multiple-choice questions on the fundamentals of data science and statistics. This round is meant to be a filtering round where candidates whose fundamentals are little shaky are eliminated. These rounds are typically conducted without any manual intervention, so it is important to be well prepared for this round. Sometimes a separate Aptitude test is conducted or along with the technical round an aptitude test is also conducted to assess your aptitude skills. A Data Scientist is expected to have a good aptitude as this field is continuously evolving and a Data Scientist encounters new challenges every day. If you have appeared for GMAT / GRE or CAT, this should be easy for you. Resources for Prep: For algorithms and data structures prep,Leetcode and Hackerrank are good resources. For aptitude prep, you can refer to IndiaBixand Practice Aptitude. With respect to data science challenges, practice well on GLabs and Kaggle. Brilliant is an excellent resource for tricky math and statistics questions. For practising SQL, SQL Zoo and Mode Analytics are good resources that allow you to solve the exercises in the browser itself. Things to Note: Ensure that you are calm and relaxed before you attempt to answer the challenge. Read through all the questions before you start attempting the same. Let your mind go into problem-solving mode before your fingers do! In case, you are finished with the test before time, recheck your answers and then submit. Sometimes these rounds don’t go your way, you might have had a brain fade, it was not your day etc. Don’t worry! Shake if off for there is always a next time and this is not the end of the world.

New research paper by Facebook on End-to-End Object Detection with Transformers https://research.fb.com/publications/end-to-end-object-detection-with-transformers/

Data Visualization Cheat Sheet

🔶Udacity - Data Analyst Nanodegree v1.0.0🔶 Download link: https://mega.nz/folder/GM0QiCjL#zSyBWDlIFEPtorGw_nI7cQ

Machine Learning Glossary This glossary defines general machine learning terms, plus terms specific to TensorFlow https://developers.google.com/machine-learning/glossary/#convolutional_neural_network