Machine Learning & Artificial Intelligence | Data Science Free Courses

Открыть в Telegram

Perfect channel to learn Data Analytics, Data Sciene, Machine Learning & Artificial Intelligence Admin: @coderfun

Больше

Сеть:Data Analytics Малайзия432 Образование2 465...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machine Learning & Artificial Intelligence | Data Science Free Courses

Канал Machine Learning & Artificial Intelligence | Data Science Free Courses (@datasciencefree) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 66 652 подписчиков, занимая 2 465 место в категории Образование и 432 место в регионе Малайзия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 66 652 подписчиков.

Согласно последним данным от 21 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 571, а за последние 24 часа — 2, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 0.92%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 0.79% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 612 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 524 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 4.
Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как sellerflash, waybienad, pricing, buybox, buyer.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Perfect channel to learn Data Analytics, Data Sciene, Machine Learning & Artificial Intelligence Admin: @coderfun”

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 22 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.

66 652

Подписчики

+224 часа

+417 дней

+57130 день

612

Просмотры поста

~ 52424 часа

~ 74548 часов

0.92%

Коэффициент вовлеченности

~ 2

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

66 652

Data Science Topics 👆

66 652

𝗪𝗮𝗻𝘁 𝘁𝗼 𝗠𝗮𝘀𝘁𝗲𝗿 𝗔𝗜 𝗳𝗼𝗿 𝗙𝗥𝗘𝗘? 𝗛𝗲𝗿𝗲’𝘀 𝗛𝗼𝘄!😍 Learn AI from scratch with these 6 YouTube channels! 🎯 💡Whether you’re a beginner or an AI enthusiast, these top AI experts will guide you through AI fundamentals, deep learning, and real-world applications 𝐋𝐢𝐧𝐤👇:- https://pdlink.in/4iIxCy8 📢 Start watching today and stay ahead in the AI revolution! 🚀

66 652

👇 Exercises in Machine Learning Book

66 652

Skills for Data Scientists 👆

66 652

𝗪𝗮𝗻𝘁 𝘁𝗼 𝗺𝗮𝘀𝘁𝗲𝗿 𝗘𝘅𝗰𝗲𝗹 𝗶𝗻 𝗷𝘂𝘀𝘁 𝟳 𝗱𝗮𝘆𝘀? 📊 Here's a structured roadmap to help you go from beginner to pro in a week! Whether you're learning formulas, functions, or data visualization, this guide covers everything step by step. 𝐋𝐢𝐧𝐤👇 :- https://pdlink.in/43lzybE All The Best 💥

66 652

Tech stack for Machine Learning in 2024: - ml workflow orchestrator: Kubeflow - experiment tracking: MLflow - data ingestion: Airbyte - job orchestrator: Apache Airflow - batch pipeline: Apache Spark - message queue for real-time streaming: Apache Kafka - feature engineering: Scikit-learn - model selection and training: Pytorch - hyperparameter tuning: Ray Tune - model evaluation: Weights & Biases - model monitoring: Grafana - CI/CD: Github actions - model versioning: neptune - model serving: BentoML - web app framework: Flask - front-end: React - feature store: Qwak - Graph database: Neo4j - Vector database: ChromaDB - NoSQL database: MongoDB - In-memory data store: Redis ... What is your current ML tech stack?

66 652

This post is for beginners who decided to learn Data Science. I want to tell you that becoming a data scientist is a journey (6 months - 1 year at least) and not a 1 month thing where u do some courses and you are a data scientist. There are different fields in Data Science that you have to first get familiar and strong in basics as well as do hands-on to get the abilities that are required to function in a full time job opportunity. Then further delve into advanced implementations. There are plenty of roadmaps and online content both paid and free that you can follow. In a nutshell. A few essential things that will be necessary and in no particular order that will at least get your data science journey started are below: Basic Statistics, Linear Algebra, calculus, probability Programming language (R or Python) - Preferably Python if you rather want to later on move into a developer role instead of sticking to data science. Machine Learning - All of the above will be used here to implement machine learning concepts. Data Visualisation - again it could be simple excel or via r/python libraries or tools like Tableau,PowerBI etc. This can be overwhelming but again its just an indication of what lies ahead. So most important thing is to just START instead of just contemplating the best way to go about this. Since lot of things can be learnt independently as well in no particular order. You can use the below Sources to prepare your own roadmap: @free4unow_backup - some free courses from here @datasciencefun - check & search in this channel with #freecourses Data Science - https://365datascience.pxf.io/q4m66g Python - https://bit.ly/45rlWZE Kaggle - https://www.kaggle.com/learn

66 652

𝗙𝗥𝗘𝗘 𝗥𝗲𝘀𝗼𝘂𝗿𝗰𝗲𝘀 𝘁𝗼 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗰𝘀! 📊🚀 Want to master data analytics? Here are top free courses, books, and certifications to help you get started with Power BI, Tableau, Python, and Excel. 𝐋𝐢𝐧𝐤👇 https://pdlink.in/41Fx3PW All The Best 💥

66 652