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

Looking for Data Scientists to work as Teaching Associates(10 positions)1-6 years exp . Benglore based Please share cvs on Renu@marketscope.in 9-13L CTC

Company: Aptiv Job Role: Machine Learning Engineer Experience: 5-10 years Job Location: Bengaluru, Karnataka Apply Here: https://www.aptiv.com/careers/posting/machine-learning-engineer-j000595908

✨ Data Science Masterclass With R! 4 Projects+8 Case Studies ✨ Source : https://www.udemy.com/course/data-science-complete-course/ Download Link : https://mega.nz/folder/bQdxDSRB#LlaBVUFQ13KcbvBKujFNuA

Coding and Aptitude Round before interview Coding challenges are meant to test your coding skills (especially if you are applying for ML engineer role). The coding challenges can contain algorithm and data structures problems of varying difficulty. These challenges will be timed based on how complicated the questions are. These are intended to test your basic algorithmic thinking. Sometimes, a complicated data science question like making predictions based on twitter data are also given. These challenges are hosted on HackerRank, HackerEarth, CoderByte etc. In addition, you may even be asked multiple-choice questions on the fundamentals of data science and statistics. This round is meant to be a filtering round where candidates whose fundamentals are little shaky are eliminated. These rounds are typically conducted without any manual intervention, so it is important to be well prepared for this round. Sometimes a separate Aptitude test is conducted or along with the technical round an aptitude test is also conducted to assess your aptitude skills. A Data Scientist is expected to have a good aptitude as this field is continuously evolving and a Data Scientist encounters new challenges every day. If you have appeared for GMAT / GRE or CAT, this should be easy for you. Resources for Prep: For algorithms and data structures prep,Leetcode and Hackerrank are good resources. For aptitude prep, you can refer to IndiaBixand Practice Aptitude. With respect to data science challenges, practice well on GLabs and Kaggle. Brilliant is an excellent resource for tricky math and statistics questions. For practising SQL, SQL Zoo and Mode Analytics are good resources that allow you to solve the exercises in the browser itself. Things to Note: Ensure that you are calm and relaxed before you attempt to answer the challenge. Read through all the questions before you start attempting the same. Let your mind go into problem-solving mode before your fingers do! In case, you are finished with the test before time, recheck your answers and then submit. Sometimes these rounds don’t go your way, you might have had a brain fade, it was not your day etc. Don’t worry! Shake if off for there is always a next time and this is not the end of the world.