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 743 Технологии и приложения9 391...

📈 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 9 391 место в категории Технологии и приложения и 31 743 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

Kafka 101

13 667

A Stanford CS' Lecture note diving into supervised/unsupervised algorithms, neural networks, SVMs with math proofs and Python pseudocode.

13 667

📚 Data Science Riddle A numeric feature has many repeated exact values with occasional jumps. What type of variable is this?

Anonymous voting

13 667

AI vs Machine Learning vs Deep Learning Vs Generative AI

13 667

4 Pillars of Data Science

13 667

📚 Data Science Riddle You fit a forecasting model and residuals show increasing variance. What is needed?

Anonymous voting

13 667

Repost from Programming, data science, ML - free courses by Big Data Specialist

Notes on HDFS, MapReduce, YARN, Hadoop vs. traditional systems and much more... from Columbia University.

13 667

📚 Data Science Riddle Your spark job fails due to executor memory pressure. Most effective optimization?

Anonymous voting

13 667

📚 Data Science Riddle You're working with highly noisy user text. Which tokenization met6handles misspellings best?

Anonymous voting

13 667

Eigenvalues & Eigenvectors — Why PCA Actually Works You’ve heard of PCA. But what’s really happening underneath? PCA finds the directions (vectors) where your data varies the most. Those directions are eigenvectors of the covariance matrix and the eigenvalues tell you how much variance each captures. You’re basically rotating your data to find its “natural axes.”

PCA isn’t compression — it’s discovering how your data wants to be seen.

13 667

📚 Data Science Riddle You're Processing a dataset with frequent schema evolution. Which format handles it most gracefully?

Anonymous voting

13 667

Covariance vs. Correlation: Same Family, Different Story People use them interchangeably but they measure different things. Covariance tells you the direction of relationship (positive or negative). Correlation goes further; it tells you the strength, normalized between -1 and 1. So while covariance can be 2345.67, correlation says 0.92. clear, interpretable, scale-free.

Covariance shows movement, correlation shows consistency.

13 667

K-Means Clustering

13 667

📚 Data Science Riddle A data engineer complains that your model training job is failing in production due to schema mismatch. What's the root fix?

Anonymous voting

13 667

Top 6 Data Concepts

13 667

📚 Data Science Riddle In a real-world NLP project, your model performs poorly on new slang abbreviations. What's the fix?

Anonymous voting

13 667

Covers basics of Linear Regression for modeling numerical data, including assumptions and applications in genetics, from University of Washington.

13 667

Regression Analysis Cheatsheet

13 667

Repost from Programming, data science, ML - free courses by Big Data Specialist

This is our latest post from Instagram, saved as PDF. It's a comprehensive breakdown(as always) explaining the difference between Relational DB and Graph DB in a fun and easy to grasp way. ⚠️ Spoiler alert: You will love it! Here's our Instagram post: Relational DB Vs Graph DB

13 667

Covers basic numerical and graphical summaries with practical examples, from University of Washington.