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 75 822 подписчиков, занимая 2 109 место в категории Образование и 4 254 место в регионе Индия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 75 822 подписчиков.

Согласно последним данным от 20 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 833, а за последние 24 часа — 1, 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 1.15% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 391 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 875 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 21 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.

75 822
Подписчики
+124 часа
+1047 дней
+83330 день
Архив постов
+2
Deep Learning Applications 2 M. Arif Wani, 2021

The Data Science Handbook Field Cady, 2017

Data Science Interview Questions and Answers 👨‍💻.pdf13.81 MB

The Data Science Handbook Carl Shan, 2015

ML_Projects_270.pdf3.69 KB

devops-1.pdf1.91 MB

Pandas loc & iloc Function.pdf0.50 KB

SparkNotes.pdf2.30 KB

+1
Foundational Python for Data Science.pdf26.26 MB

🚀Join us this week in the FREE Webinars and explore the fields of tech! You will find the answers to all your questions at o
🚀Join us this week in the FREE Webinars and explore the fields of tech! You will find the answers to all your questions at our webinars. Open the link https://crst.co/Dxfog, make your choice and apply now while there are still seats available. See you there! ▶️ December 12 - Most In-Demand IT Jobs 2023: Become a Systems Engineer ▶️ December 13 - Tech Jobs for Beginners: Become a Software Tester ▶️ December 15 - Most In-Demand IT Jobs 2023: Become a Software Tester ▶️ January 5 - UX Design. First Free Lesson ▶️ January 9 - Sales Engineering. First Free Lesson Special offer for all participants! ️ ✅ Apply by the link https://crst.co/Dxfog 

An high level overview for becoming a machine learning engineer
An high level overview for becoming a machine learning engineer

Practical MLops.pdf1.69 MB

DATA CLEANING AND PROCESSING.pdf2.26 MB

Stats Notes 1.pdf4.06 MB

Cheatsheet Supervised Learning.pdf6.41 KB

What topic does AI cover
What topic does AI cover

Data Science Bookcamp Leonard Apeltsin, 2021

Deep Learning from Scratch Seth Weidman, 2019

1. What do you understand by the term silhouette coefficient? The silhouette coefficient is a measure of how well clustered together a data point is with respect to the other points in its cluster. It is a measure of how similar a point is to the points in its own cluster, and how dissimilar it is to the points in other clusters. The silhouette coefficient ranges from -1 to 1, with 1 being the best possible score and -1 being the worst possible score. 2. What is the difference between trend and seasonality in time series? Trends and seasonality are two characteristics of time series metrics that break many models. Trends are continuous increases or decreases in a metric’s value. Seasonality, on the other hand, reflects periodic (cyclical) patterns that occur in a system, usually rising above a baseline and then decreasing again. 3. What is Bag of Words in NLP? Bag of Words is a commonly used model that depends on word frequencies or occurrences to train a classifier. This model creates an occurrence matrix for documents or sentences irrespective of its grammatical structure or word order. 4. What is the difference between bagging and boosting? Bagging is a homogeneous weak learners’ model that learns from each other independently in parallel and combines them for determining the model average. Boosting is also a homogeneous weak learners’ model but works differently from Bagging. In this model, learners learn sequentially and adaptively to improve model predictions of a learning algorithm ENJOY LEARNING 👍👍

Hands on Plotly👍.pdf7.53 KB