Не попадись на ботовода! Telemetrio знаходить і позначає такі канали мітками 👉 Хочеш бачити мітку, оформляй підписку

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

Сітка: Free Courses with Certificate - Python Programming, Data Science, Java Coding, SQL, Web Development, AI, ML, ChatGPT ExpertІндія3 825Освіта2 015...

📈 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 77 661 підписників, посідаючи 2 015 місце в категорії Освіта та 3 825 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 77 661 підписників.

За останніми даними від 12 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -123, а за останні 24 години на -21, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.52%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.01% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 954 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 781 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 13 листопада, 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.

Buy Ad

77 661

Підписники

-2124 години

-767 днів

-12330 днів

1 954

Перегляди допису

~ 78124 години

~ 1 03648 годин

2.52%

Коефіцієнт залучення

~ 2

Дописів на день

Ads index

Архів дописів

77 661

Artificial Intelligence for Games.pdf17.63 MB

77 661

Mastering Machine Learning for Penetration Testing.epub8.95 MB

77 661

Data Analysis Interterview Questions and Answers 👇👇 1.How to create filters in Power BI? Filters are an integral part of Power BI reports. They are used to slice and dice the data as per the dimensions we want. Filters are created in a couple of ways. Using Slicers: A slicer is a visual under Visualization Pane. This can be added to the design view to filter our reports. When a slicer is added to the design view, it requires a field to be added to it. For example- Slicer can be added for Country fields. Then the data can be filtered based on countries. Using Filter Pane: The Power BI team has added a filter pane to the reports, which is a single space where we can add different fields as filters. And these fields can be added depending on whether you want to filter only one visual(Visual level filter), or all the visuals in the report page(Page level filters), or applicable to all the pages of the report(report level filters) 2.How to sort data in Power BI? Sorting is available in multiple formats. In the data view, a common sorting option of alphabetical order is there. Apart from that, we have the option of Sort by column, where one can sort a column based on another column. The sorting option is available in visuals as well. Sort by ascending and descending option by the fields and measure present in the visual is also available. 3.How to convert pdf to excel? Open the PDF document you want to convert in XLSX format in Acrobat DC. Go to the right pane and click on the “Export PDF” option. Choose spreadsheet as the Export format. Select “Microsoft Excel Workbook.” Now click “Export.” Download the converted file or share it. 4. How to enable macros in excel? Click the file tab and then click “Options.” A dialog box will appear. In the “Excel Options” dialog box, click on the “Trust Center” and then “Trust Center Settings.” Go to the “Macro Settings” and select “enable all macros.” Click OK to apply the macro settings. ————————————————————- ENJOY LEARNING 👍👍

77 661

Machine Learning Fundamentals: A Concise Introduction PDF

77 661

Which of the following tool can be used for data visualization?

Anonymous voting

77 661

Python for data science 2022.pdf2.42 MB

77 661

Artificial Intelligence in Games PDF

77 661

Python For Data Science 2022 PDF

77 661

Fundamentals_of_Deep_Learning,_2nd_Edition_Fourth_Early_Release.pdf10.94 MB

77 661

Deep Learning Masterpiece .pdf14.46 MB

77 661

Distributed Machine Learning with Python PDF

77 661

Introduction to R Programming👉

77 661

New Data Scientists - When you learn, it's easy to get distracted by Machine Learning & Deep Learning terms like "XGBoost", "Neural Networks", "RNN", "LSTM" or Advanced Technologies like "Spark", "Julia", "Scala", "Go", etc. Don't get bogged down trying to learn every new term & technology you come across. Instead, focus on foundations. - data wrangling - visualizing - exploring - modeling - understanding the results. The best tools are often basic, Build yourself up. You'll advance much faster. Keep learning!

77 661

The Machine Learning Solutions Architect Handbook PDF

77 661

Data Engineering with Google Cloud Platform PDF

77 661

Machine Learning Mastery with Python: Understand Your Data, Create Accurate Models and Work Projects End-to-end PDF

77 661

Numpy Handbook.pdf3.75 KB

77 661

Probability Cheat Sheet 👇👇 Cheat Sheet

77 661

💥Deep Learning with Pytorch by Prof.Yann LeCun (CNN Founder) This course concerns the latest techniques in deep learning and representation learning, focusing on supervised and unsupervised deep learning, embedding methods, metric learning, convolutional and recurrent nets, with applications to computer vision, natural language understanding, and speech recognition. GitHub Link: https://atcold.github.io/pytorch-Deep-Learning/ YouTube Playlist: https://www.youtube.com/playlist?list=PLLHTzKZzVU9eaEyErdV26ikyolxOsz6mq