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 75 933 підписників, посідаючи 2 103 місце в категорії Освіта та 4 204 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 75 933 підписників.

За останніми даними від 23 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 731, а за останні 24 години на 33, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.95%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 0.86% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 239 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 650 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 24 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.

75 933
Підписники
+3324 години
+587 днів
+73130 день
Архів дописів
Hands-On Unsupervised Learning Using Python.pdf5.63 MB

Python for Data Science Course @datasciencefun

Machine learning using Python

Top 50 Machine Learning Interview Q&A.pdf2.61 KB

Lynda.com - Data Science Foundations - Fundamentals.zip665.81 MB

Free ML webinar to learn how Swiggy uses Data Science! Link: https://bit.ly/3gNRBy0 ✅ Only for Indian users
Free ML webinar to learn how Swiggy uses Data Science! Link: https://bit.ly/3gNRBy0 ✅ Only for Indian users

Would you prefer gradient boosting trees model or logistic regression when doing text classification with bag of words? Usually logistic regression is better because bag of words creates a matrix with large number of columns. For a huge number of columns logistic regression is usually faster than gradient boosting trees.

MathforML.pdf5.00 MB

Do you have a business idea? We are waiting for you! We are the first international channel PitchCamp, which prepared for you
Do you have a business idea? We are waiting for you! We are the first international channel PitchCamp, which prepared for you: ✔️Weekly opportunity to win $500 - $5000 just for business idea ✔️Daily educational tools & analytics ✔️Daily advises from our experts ✔️Live Performance from our active startups ✔️Up to $150.000 from our community for real start up Make the first step, get information and apply for weekly contest. 👉 PitchCamp

Python Programming. Python Programming for Beginners, Python Programming for Intermediates

Artificial Neural Networks with Java

LinkedIn - Python for Data Science Essential Training Part 2.zip390.08 MB

🌐 Join the researchers and programmers channel (Courses, Books, Papere and Codes). t.me/DataScience_Books

Advanced ML with Python

Introduction to Data Science - A Python Approach to Concepts, Techniques and Applications - Laura Igual, Santi Segui (Springer, 2017)

What is unsupervised learning? Unsupervised learning aims to detect patterns in the data where no labels are given.

Tableau_Cheatsheet.pdf1.65 KB

git-cheat-sheet-education.pdf0.98 KB

What are precision, recall, and F1-score? Precision and recall are classification evaluation metrics: P = TP / (TP + FP) and R = TP / (TP + FN). Where TP is true positives, FP is false positives and FN is false negatives In both cases the score of 1 is the best: we get no false positives or false negatives and only true positives. F1 is a combination of both precision and recall in one score (harmonic mean): F1 = 2 * PR / (P + R). Max F score is 1 and min is 0, with 1 being the best.

How NASA Auto Colourise Images with Deep Learning? Free Live Sessions on Aug 19th,20th @7.00pm IST Register here : https://bi
How NASA Auto Colourise Images with Deep Learning? Free Live Sessions on Aug 19th,20th @7.00pm IST Register here : https://bit.ly/2SLpFlw