uk
Feedback

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

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 77 616 підписників, посідаючи 2 020 місце в категорії Освіта та 3 811 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 77 616 підписників.

За останніми даними від 14 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -147, а за останні 24 години на -20, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.41%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 0.97% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 872 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 755 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 2.
  • 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 15 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
77 616
Підписники
-2024 години
-947 днів
-14730 днів
Архів дописів
Which function is used to randomly reorder a Series or rows in Dataframe?
Anonymous voting

Which of the following is correct code to generate 20 normally distributed random numbers? import numpy as np
Anonymous voting

Which type of data is separated into bins for analysis
Anonymous voting

Just a correction here "np.nan" instead of "na.nan" Hope you all are aware that mostly we import numpy as np

Which of the following is incorrect code to replace na values with 0 in data?
Anonymous voting

Majority is correct Well done guys 👍👍 Scikit learn can be specially used to solve classification, regression, clustering and dimensionality reduction problems

Which Scipy package can be used to solve differential equations?
Anonymous voting

Which Scipy package can be used for standard continuous and discrete probability distributions?
Anonymous voting

Keyboard shortcuts for data scientists

Which of the following is not a function of scikit learn?
Anonymous voting

An Artificial Neuron Network (ANN), popularly known as Neural Network is a computational model based on the structure and functions of biological neural networks. It is like an artificial human nervous system for receiving, processing, and transmitting information in terms of Computer Science. Basically, there are 3 different layers in a neural network : Input Layer (All the inputs are fed in the model through this layer) Hidden Layers (There can be more than one hidden layers which are used for processing the inputs received from the input layers) Output Layer (The data after processing is made available at the output layer) Graph data can be used with a lot of learning tasks contain a lot rich relation data among elements. For example, modeling physics system, predicting protein interface, and classifying diseases require that a model learns from graph inputs. Graph reasoning models can also be used for learning from non-structural data like texts and images and reasoning on extracted structures.

Free Resources for Hacking and Programming 👇👇 https://t.me/joinchat/ZYXe60w7YisyNWEx

Top Bayesian Algorithms and Methods: - Naive Bayes. - Averages one-dependence estimators. - Bayesian belief networks. - Gaussian naive Bayes. - Multinomial naive Bayes. - Bayesian networks.

SQL-cheat-sheet.pdf2.25 KB

SQL Cheetsheet

Data science Bootcamp with 5 projects 👇👇 https://www.udemy.com/course/data-science-bootcamp-with-python/?couponCode=FREE_UDS [Free for limited time]