Machine Learning
Real Machine Learning — simple, practical, and built on experience. Learn step by step with clear explanations and working code. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machine Learning
Канал Machine Learning (@machinelearning9) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 40 100 подписчиков, занимая 3 398 место в категории Технологии и приложения и 232 место в регионе Сирия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 40 100 подписчиков.
Согласно последним данным от 23 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 379, а за последние 24 часа — 30, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 1.92%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.16% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 770 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 466 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 3.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как distance, insidead, gpu, learning, degree.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Real Machine Learning — simple, practical, and built on experience.
Learn step by step with clear explanations and working code.
Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 24 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.
Method | What it does ----------------+-------------------- pd.read_csv() | Reads CSV file pd.read_excel() | Reads Excel file pd.read_sql() | Reads data from SQL pd.read_json() | Reads JSON file2. DATA ANALYSIS
Method | What it does --------------+--------------------------- df.head() | Shows first rows df.info() | Table information df.describe() | Statistics by columns df.shape | Table size (rows, columns) df.columns | List of column names3. DATA SELECTION
Method | What it does -----------+---------------------------------- df.loc[] | Selection by row and column names df.iloc[] | Selection by indices df.query() | Filtering by condition4. DATA CLEANING
Method | What it does ---------------------+-------------------------------- df.isnull() | Check for missing values (NULL) df.dropna() | Remove rows with missing values df.fillna() | Fill missing values df.drop_duplicates() | Remove duplicates df.astype() | Change data type5. ANALYTICS
Method | What it does ------------------+---------------------------- df.groupby() | Data grouping df.agg() | Aggregation in groups df.value_counts() | Count of unique values df.mean() | Mean value df.median() | Median df.corr() | Correlation between columns6. DATA MERGING
Method | What it does ------------+--------------------- pd.merge() | SQL JOIN by column pd.join() | JOIN by index pd.concat() | Glue tables together⭐ TOP 10 METHODS read_csv() head() info() loc[] iloc[] query() groupby() merge() fillna() sort_values()
Method | What it does
----------------+--------------------
pd.read_csv() | Reads CSV file
pd.read_excel() | Reads Excel file
pd.read_sql() | Reads data from SQL
pd.read_json() | Reads JSON file
2. DATA ANALYSIS
Method | What it does
--------------+---------------------------
df.head() | Shows first rows
df.info() | Table information
df.describe() | Statistics by columns
df.shape | Table size (rows, columns)
df.columns | List of column names
3. DATA SELECTION
Method | What it does
-----------+----------------------------------
df.loc[] | Selection by row and column names
df.iloc[] | Selection by indices
df.query() | Filtering by condition
4. DATA CLEANING
Method | What it does
---------------------+--------------------------------
df.isnull() | Check for missing values (NULL)
df.dropna() | Remove rows with missing values
df.fillna() | Fill missing values
df.drop_duplicates() | Remove duplicates
df.astype() | Change data type
5. ANALYTICS
Method | What it does
------------------+----------------------------
df.groupby() | Data grouping
df.agg() | Aggregation in groups
df.value_counts() | Count of unique values
df.mean() | Mean value
df.median() | Median
df.corr() | Correlation between columns
6. DATA MERGING
Method | What it does
------------+---------------------
pd.merge() | SQL JOIN by column
pd.join() | JOIN by index
pd.concat() | Glue tables together
⭐ TOP 10 METHODS
read_csv() head() info() loc[] iloc[] query() groupby() merge() fillna() sort_values()s = pd.Series([10, 15, 20, 25, 30])
s.loc[s > 20].loc[s % 2 == 1]
The problem is that the second .loc again looks at the original s, not the already filtered result. The logic gets messy. 🤯
It's more reliable to gather everything into one expression:
s = pd.Series([10, 15, 20, 25, 30])
mask = (s > 20) & (s % 2 == 1)
result = s.loc[mask]
One mask, one point of truth. ✅
It's easier to debug. Fewer surprises when the code grows. 🚀
#Pandas #Python #DataScience #CodingTips #DataEngineering #Debugging
✨ Join Best TG Channels https://t.me/addlist/0f6vfFbEMdAwODBk
⭐️ Join Our WhatsApp Channel https://whatsapp.com/channel/0029VaC7Weq29753hpcggW2A
🚀 Level up your AI & Data Science skills with HelloEncyclo — a growing all-in-one platform featuring hands-on courses in LLMs, Deep Learning, MLOps, Data Engineering, and more.
✅ 13 courses live + 40+ coming soon
🎯 One access, lifetime updates
🔑 Use code: PRESALE-BOOK-WAVE-2GFG
👉 https://helloencyclo.com/?ref=HUSSEINSHEIKHO
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
