Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
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
matt-harrison-effective-pandas-patterns-for-data-2021.pdf38.05 MB
Repost from Coding Interview Resources
Data Science Interview questions.pdf17.59 MB
1. Explain One-hot encoding and Label Encoding. How do they affect the dimensionality of the given dataset?
One-hot encoding is the representation of categorical variables as binary vectors. Label Encoding is converting labels/words into numeric form. Using one-hot encoding increases the dimensionality of the data set. Label encoding doesn’t affect the dimensionality of the data set. One-hot encoding creates a new variable for each level in the variable whereas, in Label encoding, the levels of a variable get encoded as 1 and 0.
2. When does regularization come into play in Machine Learning?
At times when the model begins to underfit or overfit, regularization becomes necessary. It is a regression that diverts or regularizes the coefficient estimates towards zero. It reduces flexibility and discourages learning in a model to avoid the risk of overfitting. The model complexity is reduced and it becomes better at predicting.
3. How can we relate standard deviation and variance?
Standard deviation refers to the spread of your data from the mean. Variance is the average degree to which each point differs from the mean i.e. the average of all data points. We can relate Standard deviation and Variance because it is the square root of Variance.
4. What is the exploding gradient problem while using the back propagation technique?
When large error gradients accumulate and result in large changes in the neural network weights during training, it is called the exploding gradient problem. The values of weights can become so large as to overflow and result in NaN values. This makes the model unstable and the learning of the model to stall just like the vanishing gradient problem.
"Learn Job Relevant Skills
Starting at ₹99"
🎁100+ Courses to learn from
🎁 20,000 + Hours of content
🎁Exclusive access to Live Webinars
🎁Avail Scholarships worth INR 94,500
Join Now!
https://www.edyoda.com/register?aff=8
Offer valid for limited time only!
1. What do you understand by a random forest model?
It combines multiple models together to get the final output or, to be more precise, it combines multiple decision trees together to get the final output. So, decision trees are the building blocks of the random forest model.
2. How are Data Science and Machine Learning related to each other?
Data Science and Machine Learning are two terms that are closely related but are often misunderstood. Both of them deal with data. Data Science is a broad field that deals with large volumes of data and allows us to draw insights out of this voluminous data. Machine Learning, on the other hand, can be thought of as a sub-field of Data Science. It also deals with data, but here, we are solely focused on learning how to convert the processed data into a functional model, which can be used to map inputs to outputs, e.g., a model that can expect an image as an input and tell us if that image contains a flower as an output.
3. What is a kernel function in SVM?
In the SVM algorithm, a kernel function is a special mathematical function. In simple terms, a kernel function takes data as input and converts it into a required form. This transformation of the data is based on something called a kernel trick, which is what gives the kernel function its name. Using the kernel function, we can transform the data that is not linearly separable (cannot be separated using a straight line) into one that is linearly separable.
4. Explain TF/IDF vectorization.
The expression ‘TF/IDF’ stands for Term Frequency–Inverse Document Frequency. It is a numerical measure that allows us to determine how important a word is to a document in a collection of documents called a corpus. TF/IDF is used often in text mining and information retrieval.
ENJOY LEARNING 👍👍
Certified_Kubernetes_Security_Specialist_CKS_Study_Guide_Third_Early.epub6.72 MB
🚀Join us this week in the FREE Webinars and explore the fields of tech!
You will find the answers to all your questions at our webinars. Open the link https://crst.co/xiyc6, make your choice and apply now while there are still seats available. See you there!
▶️ March 21 - Tech Jobs for Beginners: Become a Software Tester. Free Webinar
▶️ March 24 - Manual QA. First Free Lesson
▶️ March 28 - How to Become a Tech Support Specialist: Online Training for Everyone. Free Webinar
▶️ March 29 - Become a Digital Nomad: Remote Software Tester. Free Webinar
▶️ March 30 - How to Become a Sales Engineer: Online Training for Everyone. Free Webinar
Special offer for all participants!
️✅ Apply by the link https://crst.co/xiyc6
Deep_Learning_by_Ian_Goodfellow,_Yoshua_Bengio,_and_Aaron_Courville.pdf14.99 MB
Mathematical Foundations of Data Science Using R
Frank Emmert-Streib, 2020
