ru
Feedback
Data science/ML/AI

Data science/ML/AI

Открыть в Telegram

Data science and machine learning hub Python, SQL, stats, ML, deep learning, projects, PDFs, roadmaps and AI resources. For beginners, data scientists and ML engineers 👉 https://rebrand.ly/bigdatachannels DMCA: @disclosure_bds Contact: @mldatascientist

Больше

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data science/ML/AI

Канал Data science/ML/AI (@datascience_bds) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 13 690 подписчиков, занимая 9 384 место в категории Технологии и приложения и 31 551 место в регионе Индия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 13 690 подписчиков.

Согласно последним данным от 11 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 150, а за последние 24 часа — 11, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.13%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.20% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 112 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 301 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 5.
  • Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как panda, learning, row, api, ethic.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
Data science and machine learning hub Python, SQL, stats, ML, deep learning, projects, PDFs, roadmaps and AI resources. For beginners, data scientists and ML engineers 👉 https://rebrand.ly/bigdatachannels DMCA: @disclosure_bds Contact: @mldatasci...

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 12 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 Технологии и приложения.

13 690
Подписчики
+1124 часа
+227 дней
+15030 день
Архив постов
Amazing Hackthon Solved Data Science/ML Project Collection ⭐️ 167 https://github.com/analyticsindiamagazine/MachineHack/tree/master/Hackathon_Solutions

Photoshop detector AI called FALDetector aims to detect facial edits that warps the faces to make chin or jaw looks thinner,
Photoshop detector AI called FALDetector aims to detect facial edits that warps the faces to make chin or jaw looks thinner, or the forehead smaller. However, it is not really accurate and consistent as it look at the individual pixels too much, as different resolution of the same person can result in different predictions with this AI model. FALDetector: Github: https://github.com/peterwang512/FALdetector Project page: https://peterwang512.github.io/FALdetector/ Installation tutorial: https://www.youtube.com/watch?v=fZSWAsjwQpE Paper: https://arxiv.org/pdf/1906.05856.pdf

Gently down the stream A gentle introduction to Apache Kafka Written and illustrated by Mitch Seymor Learn about Kafka in a way i am sure you haven't seen before 😊 https://www.gentlydownthe.stream/

super-cheatsheet-machine-learning-2.pdf1.26 MB

Data Preparation in SQL, with Cheat Sheet!
Data Preparation in SQL, with Cheat Sheet!

Deep learning with Python: ⭐️ 12.9k https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks Join @github_repositories_bds for more cool repositories. *This channel belongs to @bigdataspecialist group

How to choose a database-type and technology for your project:
How to choose a database-type and technology for your project:

Machine Learning University: Accelerated Natural Language Processing Class 1.6k stars 368 forks https://github.com/aws-samples/aws-machine-learning-university-accelerated-nlp Join @github_repositories_bds for more cool repositories. *This channel belongs to @bigdataspecialist group

Fully Connected Neural Networks with Keras n this course, we'll build three different neural networks with Keras, using Tensorflow for the backend. Keras is a high level API for building neural networks, and makes it very easy to get started with only a few lines of code. 🔗 Neural Networks with Keras free course link

Dannjs - Easy Deep Neural Networks for the Web 🔗 https://dannjs.org
Dannjs - Easy Deep Neural Networks for the Web 🔗 https://dannjs.org

👩‍🎓Online lectures on Special Topics in AI: Deep Learning Fresh free and open playlist on special topics in #DL from University of Wisconsin-Madison. Topics covering reliable deep learning, generalization, learning with less supervision, lifelong learning, deep generative models and more. Overview Lecture: https://www.youtube.com/watch?v=6LSErxKe634&list=PLKvO2FVLnI9SYLe1umkXsOfIWmEez04Ii YouTube Playlist: https://www.youtube.com/playlist?list=PLKvO2FVLnI9SYLe1umkXsOfIWmEez04Ii Syllabus: http://pages.cs.wisc.edu/~sharonli/courses/cs839_fall2020/schedule.html #wheretostart #lectures #YouTube

One of the most comprehensive cheatsheets on Machine Learning and Data Science. It covers all the essential topics.

41 Essential Machine Learning Interview QnAs-1.pdf8.07 KB

Great GitHub repository containing many Google colabs with latest's Deep Learning Models *Text-to-speach *Speech recognition *Object detection *Pose detection *Segmentation *GANs https://github.com/tugstugi/dl-colab-notebooks

PDF from previous repository.

GitHub repo containing machine learning cheatsheet with code: https://github.com/soulmachine/machine-learning-cheat-sheet 👉 @bigdataspecialist

Machine learning.pdf5.31 MB

Core machine learning concepts explained through memes and simple charts. This 120-pages pdf document is created by Mihail Eric.