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 75 831 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 75 831 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.

75 831
Підписники
+824 години
+717 днів
+77030 день
Архів дописів
+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

Machine_Learning_andrewng.pdf4.01 MB

To become a Machine Learning Engineer: • Python • numpy, pandas, matplotlib, Scikit-Learn • TensorFlow or PyTorch • Jupyter, Colab • Analysis > Code • 99%: Foundational algorithms • 1%: Other algorithms • Solve problems ← This is key • Teaching = 2 × Learning • Have fun!

+2
GIT Cheatsheet.pdf0.70 KB

Data Engineering with AWS PDF

Big data notes.pdf2.89 MB

#numpy NumPy Smart use of ‘:’ to extract the right shape Sometimes you encounter a 3-dim array that is of shape (N, T, D), while your function requires a shape of (N, D). At a time like this, reshape() will do more harm than good, so you are left with one simple solution: Example: for t in xrange(T): x[:, t, :] = # ...

📕 Introduction to Machine Learning by Alex Smola and S.V.N. Vishwanathan University Press, Cambridge

thebook_ Introduction to Machine Learning.pdf10.31 MB

+1
Expert_Python_Programming_Master_Python_by_learning_the_best_coding.epub4.52 MB

Pattern Recognition and Machine Learning.pdf4.52 MB

Pattern Recognition and Machine Learning [ Information Science and Statistics ] Christopher M. Bishop #python #machinelearning #statistics #information #ai #ml

Follow the latest IT, computer science and entrepreneurship news on Hacker News Digest Telegram channel Hacker News (news.ycombinator.com) – is one of the most influential social news websites. It was here that Drew Houston first introduced Dropbox to the world.   Hacker News Digest Telegram channel will send you the top 10 most popular posts from Hacker News, daily. Subscribe to stay up-to-date!

SQL handwritten notes .pdf1.37 MB

+1
SQL Tips and Tricks for Data Science.zip147.63 MB

Numpy_Python_Cheat_Sheet.pdf6.49 KB

Want more free courses like this?
Anonymous voting

Data Visualisation Cheatsheet 🚀

9 Best Machine Learning Use cases in our Daily Lives 🚀 👓 Youtube Recommendation 👓 Voice Assistants 👓 arrow Smartphone Cam
9 Best Machine Learning Use cases in our Daily Lives 🚀 👓 Youtube Recommendation 👓 Voice Assistants 👓 arrow Smartphone Camera 👓 Google Maps routes 👓 Email Filtering 👓 Search 👓 Translation 👓 Chatbots 👓 Fraud Protection