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 693 Технологии и приложения9 381...

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

Канал Data science/ML/AI (@datascience_bds) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 13 667 подписчиков, занимая 9 381 место в категории Технологии и приложения и 31 693 место в регионе Индия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 13 667 подписчиков.

Согласно последним данным от 08 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 150, а за последние 24 часа — 4, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.97%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.27% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 089 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 310 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 09 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.

13 667

Подписчики

+424 часа

+437 дней

+15030 день

1 089

Просмотры поста

~ 31024 часа

~ 45848 часов

7.97%

Коэффициент вовлеченности

~ 1

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

13 667

R Cheatsheet - Part 3

13 667

Projects To Learn AI and LLM Engineering

13 667

PCA Dimensionality Reduction Cheatsheet

13 667

R Cheatsheet - Part 2

13 667

The Curse of Dimensionality 🧩 Here’s something that trips up many beginners: More features ≠ always better. When your dataset has too many features (dimensions), weird things happen: ⛔️ Distances between points become meaningless. ⛔️ Models struggle to generalize. ⛔️Training time explodes. 👉 Solution: techniques like PCA, feature selection, or just collecting smarter data instead of more data. Remember: Adding noise isn’t adding information.

13 667

R CHEATSHEET - Part 1

13 667

Data Structure

13 667

SQL for Data Science 📈.pdf2.25 KB

13 667

Overfitting vs Underfitting 🎯 Why do ML models fail? Usually because of one of these two villains: Overfitting: The model memorizes training data but fails on new data. (Like a student who memorizes past exam questions but can’t handle a new one.) Underfitting: The model is too simple to capture patterns. (Like using a straight line to fit a curve.) The sweet spot? A model that generalizes well. Note: Regularization, cross-validation, and more data usually help fight these problems.

13 667

AI vs ML vs Deep Learning 🤖 You’ve probably seen these 3 terms thrown around like they’re the same thing. They’re not. AI (Artificial Intelligence): the big umbrella. Anything that makes machines “smart.” Could be rules, could be learning. ML (Machine Learning): a subset of AI. Machines learn patterns from data instead of being explicitly programmed. Deep Learning: a subset of ML. Uses neural networks with many layers (deep) powering things like ChatGPT, image recognition, etc. Think of it this way: AI = Science ML = A chapter in the science Deep Learning = A paragraph in that chapter.

13 667

Mathematical Foundations For Deep Learning

13 667

Neural Networks and Deep Learning by Michael Nielsen.pdf5.82 MB

13 667

🔥 Building models is fun… but here’s the real test: is your model actually any good, or just pretending? 👀 Topic: Evals in Data Science Evaluations—or evals—are our model’s report card. They tell us: - For a spam filter: Do we catch all spam (recall) without misclassifying grandma’s emails as junk (precision)? - For price prediction: How close are our predictions on average (RMSE)? But evals aren’t just about numbers—they influence trust, fairness, and real-world usefulness of our models. Discussion prompts: - What’s your go-to evaluation metric and why? - Seen a model that looked great on paper but flopped in reality? - Should fairness & usability be considered first-class evaluation metrics alongside accuracy? Free book to dive deeper: - Fairness and Machine Learning — rigorous, practical guide to evaluating models for fairness: https://fairmlbook.org/ Drop your thoughts below ⬇️

13 667

TOP ML Interview Problems

13 667

Machine_Learning_For_Dummies_by_John_Paul_Mueller,_Luca_Massaron.pdf11.81 MB

13 667

Jupyter Notebook Basics.pdf7.43 KB