uk
Feedback
Data Science & Machine Learning

Data Science & Machine Learning

Відкрити в Telegram

Join this channel to learn data science, artificial intelligence and machine learning with funny quizzes, interesting projects and amazing resources for free For collaborations: @love_data

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Data Science & Machine Learning

Канал Data Science & Machine Learning (@datasciencefun) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 75 822 підписників, посідаючи 2 109 місце в категорії Освіта та 4 254 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 75 822 підписників.

За останніми даними від 20 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 833, а за останні 24 години на 1, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 3.15%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.15% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 391 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 875 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 3.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як learning, accuracy, distribution, panda, dataset.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
Join this channel to learn data science, artificial intelligence and machine learning with funny quizzes, interesting projects and amazing resources for free For collaborations: @love_data

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 21 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Освіта.

75 822
Підписники
+124 години
+1047 днів
+83330 день
Архів дописів
"📊 Data Analysis Tip: Have you ever wondered how outliers can impact your analysis? Outliers are data points that significantly differ from the rest of your dataset. They can skew results and affect the accuracy of your insights. Tip: Before removing outliers, it's essential to understand their origin. Are they errors, natural variations, or something else? Removing or adjusting them without proper justification can lead to biased results.

Machine Learning with Python.pdf28.13 MB

Probability Distributions Cheat Sheet.pdf2.57 MB

Hands-On Graph Neural Networks Using Python.pdf35.45 MB

🔰 Learning Python for Data Analysis and Visualization ⏱ 21 Hours 📦 110 Lessons Learn python and how to use it to analyze,vi
🔰 Learning Python for Data Analysis and Visualization ⏱ 21 Hours 📦 110 Lessons Learn python and how to use it to analyze,visualize and present data. Includes tons of sample code and hours of video! Taught By: Jose Portilla Download Full Course: https://t.me/pythonanalyst/26 Download All Courses: https://t.me/DataAnalystInterview

Natural Language Processing with Transformers.pdf17.27 MB

+1
Python Automation Cookbook Jaime Buelta, 2020

Practical Statistics for Data Scientists.pdf15.98 MB

R for Data Science.pdf19.76 MB

1. What are the different subsets of SQL? Data Definition Language (DDL) – It allows you to perform various operations on the database such as CREATE, ALTER, and DELETE objects. Data Manipulation Language(DML) – It allows you to access and manipulate data. It helps you to insert, update, delete and retrieve data from the database. Data Control Language(DCL) – It allows you to control access to the database. Example – Grant, Revoke access permissions. 2. List the different types of relationships in SQL. There are different types of relations in the database: One-to-One – This is a connection between two tables in which each record in one table corresponds to the maximum of one record in the other. One-to-Many and Many-to-One – This is the most frequent connection, in which a record in one table is linked to several records in another. Many-to-Many – This is used when defining a relationship that requires several instances on each sides. Self-Referencing Relationships – When a table has to declare a connection with itself, this is the method to employ. 3. How to create empty tables with the same structure as another table? To create empty tables: Using the INTO operator to fetch the records of one table into a new table while setting a WHERE clause to false for all entries, it is possible to create empty tables with the same structure. As a result, SQL creates a new table with a duplicate structure to accept the fetched entries, but nothing is stored into the new table since the WHERE clause is active. 4. What is Normalization and what are the advantages of it? Normalization in SQL is the process of organizing data to avoid duplication and redundancy. Some of the advantages are: Better Database organization More Tables with smaller rows Efficient data access Greater Flexibility for Queries Quickly find the information Easier to implement Security

PYTHON_DATA_SCIENCE_ESSENTIALS_THIRD_EDITION @computer_books.pdf6.63 MB

Statistics Slam Dunk.pdf8.97 MB

Electrical Machine Fundamentals with Numerical Simulation using MATLAB/SIMULINK Atif Iqbal, 2021

Stack Overflow jumps into the generative AI world with OverflowAI

Natural Language Processing in the Real World.pdf25.62 MB

Friendly Introduction to Numerical Analysis Brian Bradie, 2006

Siemens is hiring Data Analyst/ Data Engineer! https://t.me/getjobss/1445

The Pragmatic Programmer for Machine Learning.pdf7.68 MB

+1
Python Programming Notes 📝