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

Сеть:Programming, data science, ML - free courses by Big Data Specialist Индия31 635 Технологии и приложения9 377...

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

Канал Data science/ML/AI (@datascience_bds) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 13 674 подписчиков, занимая 9 377 место в категории Технологии и приложения и 31 635 место в регионе Индия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 13 674 подписчиков.

Согласно последним данным от 09 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 155, а за последние 24 часа — 5, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.03%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.25% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 098 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 308 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 10 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.

13 674

Подписчики

+524 часа

+197 дней

+15530 день

1 098

Просмотры поста

~ 30824 часа

~ 45248 часов

8.03%

Коэффициент вовлеченности

~ 1

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

13 674

Data Science vs Mathematics

13 674

Python for Data Science with Assignments A Comprehensive and Practical Hands-On Guide to Learning Python for Beginners, Aspiring Developers, Self-Learners, etc. Rating ⭐️: 4.7 out 5 Students 👨‍🎓 : 18046 Duration ⏰ : 9.5 hours on-demand video Created by 👨‍🏫: Meritshot Academy 🔗 Course Link ⚠️ Its free for first 1000 enrollments only! #python #datascience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 👉Join @bigdataspecialist for more👈

13 674

Completely unimportant but interesting fact we have 7777 subscribers ATM

13 674

Statistics test flow chart

13 674

Accelerate Data Science Workflows with Zero Code Changes by nvidia Across industries, modern data science requires large amounts of data to be processed quickly and efficiently. These workloads need to be accelerated to ensure prompt results and increase overall productivity. NVIDIA RAPIDS offers a seamless experience to enable GPU-acceleration for many existing data science tasks with zero code changes. In this workshop, you’ll learn to use RAPIDS to speed up your CPU-based data science workflows. By participating in this course, you will: Understand the benefits of a unified workflow across CPUs and GPUs for data science tasks Learn how to GPU-accelerate various data processing and machine learning workflows with zero code changes Experience the significant reduction in processing time when workflows are GPU-accelerated Prerequisites: Basic understanding of data processing and knowledge of a standard data science workflow on tabular data Experience using common Python libraries for data analytics Tools, libraries, frameworks used: NVIDIA RAPIDS (cuDF, cuML, cuGraph), pandas, scikit-learn, and NetworkX 🆓 Free Online Course ⏰ Duration : More than 1 hour 🏃‍♂️ Self paced ✅ Certification available Course Link #datascience #nvidia ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 👉Join @bigdataspecialist for more👈

13 674

The Data Science Sandwich

13 674

Enjoy our content? Advertise on this channel and reach a highly engaged audience! 👉🏻 It's easy with http://Telega.io. As the leading platform for native ads and integrations on Telegram, it provides user-friendly and efficient tools for quick and automated ad launches. ⚡️ Place your ad here in three simple steps: 1 Sign up: https://telega.io/c/datascience_bds 2 Top up the balance in a convenient way 3 Create your advertising post If your ad aligns with our content, we’ll gladly publish it. Start your promotion journey now!

13 674

Data Science Techniques

13 674

Important Data Terms

13 674

Statistical models cheatsheet

13 674

Harolds_Stats_Distributions_Cheat_Sheet.pdf1.16 MB

13 674

Statistical distributions cheatsheet

13 674

Career Path of A Data Analyst

13 674

Flow chart of commonly used statistical tests

13 674

Introduction to Probability and Statistics for Engineers List of probability and statistics cheatsheets by Stanford

13 674

Brain of an AI Engineer

13 674

[Compilation]1000+ Data Science Interview Questions/Preparation Resources Compilation created by kaggle users 1. GIT interview questions for DS and SQL Interview questions 2. 50 ML questions 3. Four years on interview questions 4. Compilation of pandas interview questions 5. Difference between common ML algortihms 6. Scenario based Data questions 7. Top python interview questions 8. Internship questions for DS interns 9. Questions from DS- Netflix 10. India specific Data science interview questions 11. R interview questions 12. Explain a project in Data science 13. A great collection of cheatsheets, analyzed here 14. A collection of questions on Github here 15. Cheat Sheets for Machine Learning Interview Topics 16. Compiled list of 600+ Q&As for Data Science interview prep 🎉 17. Approaching almost any ML Problem, originally shared on Kaggle 18. A Basics refresher 19. A notebook 20. Companies and Data Science Interview questions Megathread 21. Data Scientist - Interview Question Bank 22. ML Interview questions 23. Machine Learning Interviews Book 👇 https://www.kaggle.com/discussions/questions-and-answers/239533 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 👉Join @datascience_bds for more👈

13 674

The LLM Scientist Roadmap

13 674

LLMOps vs MLOps

13 674

Design patterns for AI Agentic workflow in LLM applications