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 75 833 підписників, посідаючи 2 106 місце в категорії Освіта та 4 234 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 75 833 підписників.

За останніми даними від 21 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 770, а за останні 24 години на 8, 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 1.09% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 385 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 827 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 22 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.

75 833
Підписники
+824 години
+717 днів
+77030 день
Архів дописів
Which of the following tool can be used for data visualization?
Anonymous voting

Python for data science 2022.pdf2.42 MB

Artificial Intelligence in Games PDF

Python For Data Science 2022 PDF

+1
Fundamentals_of_Deep_Learning,_2nd_Edition_Fourth_Early_Release.pdf10.94 MB

Deep Learning Masterpiece .pdf14.46 MB

Distributed Machine Learning with Python PDF

+3
Introduction to R Programming👉

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!

The Machine Learning Solutions Architect Handbook PDF

Data Engineering with Google Cloud Platform PDF

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

Numpy Handbook.pdf3.75 KB

Probability Cheat Sheet 👇👇 Cheat Sheet

💥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

Top 8 Github Repos to Learn Data Science and Python 1. All algorithms implemented in Python By: The Algorithms Stars ⭐️: 135K Fork: 35.3K Repo: https://github.com/TheAlgorithms/Python 2. DataScienceResources By: jJonathan Bower Stars ⭐️: 3K Fork: 1.3K Repo: https://github.com/jonathan-bower/DataScienceResources 3. Playground and Cheatsheet for Learning Python By: Oleksii Trekhleb ( Also the Image) Stars ⭐️: 12.5K Fork: 2K Repo: https://github.com/trekhleb/learn-python 4. Learn Python 3 By: Jerry Pussinen Stars ⭐️: 4,8K Fork: 1,4K Repo: https://github.com/jerry-git/learn-python3 5. Awesome Data Science By: Fatih Aktürk, Hüseyin Mert & Osman Ungur, Recep Erol. Stars ⭐️: 18.4K Fork: 5K Repo: https://github.com/academic/awesome-datascience 6. data-scientist-roadmap By: MrMimic Stars ⭐️: 5K Fork: 1.5K Repo: https://github.com/MrMimic/data-scientist-roadmap 7. Data Science Best Resources By: Tirthajyoti Sarkar Stars ⭐️: 1.8K Fork: 717 Repo: https://github.com/tirthajyoti/Data-science-best-resources/blob/master/README.md 8. Ds-cheatsheets By: Favio André Vázquez Stars ⭐️: 10.4K Fork: 3.1K Repo: https://github.com/FavioVazquez/ds-cheatsheets

Effective Data Storytelling: How to Drive Change with Data, Narrative and Visuals PDF

🚀Join our first free lessons and explore the fields of tech! You will find the answers to all your questions at our webinars
🚀Join our first free lessons and explore the fields of tech! You will find the answers to all your questions at our webinars. Open the link https://crst.co/imKOy, make your choice and apply now while there are still seats available. See you there! ▶️ May 26  - Manual QA Course. Free first lesson! ▶️ May 26 - Best Tech Remote Careers 2022: Systems Engineer ▶️ June 2 - Systems Engineer. Free first lesson! Special offer for all participants! ️✅ Apply by the link https://crst.co/mwOgo

+1
Python for Data Science: The Ultimate Step-by-Step Guide to Learn Python In 7 Days & NLP, Data Science from with Python PDF

A LITTLE GUIDE TO HANDLING MISSING DATA Having any Feature missing more than 5-10% of its values? you should consider it to be missing data or feature with high absence rate👀 How can you handle these missing values, ensuring you dont loose important part of your data🤷‍♀️ Not a problem😌. Here are important facts you must know😉 ✍️Instances with missing values for all features should be eliminated ✍️Features with high absence rate should either be eliminated or filled with values ✍️Missing values can be replaced using Mean Imputation or Regression Imputation ✍️ Be careful with mean imputation for it may introduce bias as it evens out all instances ✍️Regression Imputation might overfit your model ✍️Mean and Regression Imputation can't be applied to Text features with missing values ✍️Text Features with missing values can be eliminated if not needed in data ✍️Important Text Features with Missing values can be replaced with a new class or category labelled as uncategorized