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

Machine learning Cookbook with python Rehan Guha, 2021

77 661

Time Series Forecasting using Deep Learning Ivan Gridin, 2022

77 661

Practical Computer Vision Applications Using Deep Learning with CNNs Ahmed Fawzy Gad, 2019

77 661

NVIDIA GTC is the most important conference for the era of AI and the metaverse. Join us online as we explore the innovations that will impact your life’s work with the power of AI, computer graphics, data science, and more. The conference will run from September 19 -22, it is fully virtual and free to attend. Let innovation inspire your next idea, or solve your biggest challenge. With talks delivered by pioneers in their fields to relatable use cases and Deep Learning Institue training where you can gain NVIDIA certification, to Watch Parties where you can engage with your peers, you can be part of what comes next at GTC. Register today.

77 661

Artificial Intelligence and Machine Learning for EDGE Computing Rajiv Pandey, 2022

77 661

The Pandas Workshop.pdf28.94 MB

77 661

Introduction to Machine Learning with Applications in Information Security Mark Stamp, 2022

77 661

Machine Learning Projects 👇👇 https://t.me/Programming_experts/133

77 661

ML Cheatsheet.pdf1.25 MB

77 661

Azure Data Scientist Associate Certification Guide Andreas Botsikas, 2021

77 661

Super VIP cheat sheet for Data Scientists.pdf7.12 MB

77 661

Statistical Mechanics of Neural Networks Haiping Huang, 2021

77 661

Data Analyst Interview Questions [Python, SQL, PowerBI] 1. Is indentation required in python? Ans: Indentation is necessary for Python. It specifies a block of code. All code within loops, classes, functions, etc is specified within an indented block. It is usually done using four space characters. If your code is not indented necessarily, it will not execute accurately and will throw errors as well. 2. What are Entities and Relationships? Ans: Entity: An entity can be a real-world object that can be easily identifiable. For example, in a college database, students, professors, workers, departments, and projects can be referred to as entities. Relationships: Relations or links between entities that have something to do with each other. For example – The employee’s table in a company’s database can be associated with the salary table in the same database. 3. What are Aggregate and Scalar functions? Ans: An aggregate function performs operations on a collection of values to return a single scalar value. Aggregate functions are often used with the GROUP BY and HAVING clauses of the SELECT statement. A scalar function returns a single value based on the input value. 4. What are Custom Visuals in Power BI? Ans: Custom Visuals are like any other visualizations, generated using Power BI. The only difference is that it develops the custom visuals using a custom SDK. The languages like JQuery and JavaScript are used to create custom visuals in Power BI ENJOY LEARNING 👍👍

77 661

Efficient Methods for DL.pdf9.72 MB

77 661

Useful Pandas🐼 method you should definitely know ✅ head() ✅ info() ✅ fillna() ✅ melt() ✅ pivot() ✅ query() ✅ merge() ✅ assign() ✅ groupby() ✅ describe() ✅ sample() ✅ replace() ✅ rename()

77 661

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!

77 661

BTP CRYPTO PUMPS & SIGNALS #byAdsly

77 661

BTP CRYPTO PUMPS & SIGNALS #byAdsly

77 661

Natural Language Processing with TensorFlow Thushan Ganegedara, 2022