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

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

Сітка: Free Courses with Certificate - Python Programming, Data Science, Java Coding, SQL, Web Development, AI, ML, ChatGPT ExpertІндія3 821Освіта2 017...

📈 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 77 621 підписників, посідаючи 2 017 місце в категорії Освіта та 3 821 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 77 621 підписників.

За останніми даними від 13 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -142, а за останні 24 години на -20, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.37%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.01% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 843 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 781 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 14 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

77 621

Підписники

-2024 години

-957 днів

-14230 днів

1 843

Перегляди допису

~ 78124 години

~ 1 05048 годин

2.37%

Коефіцієнт залучення

~ 2

Дописів на день

Ads index

Архів дописів

77 621

Artificial Neural Networks with Java

77 621

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

77 621

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

77 621

Advanced ML with Python

77 621

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

77 621

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

77 621

Tableau_Cheatsheet.pdf1.65 KB

77 621

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

77 621

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.

77 621

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

77 621

Machine Learning God by Stefan Stavrev (version 2.0).pdf1.57 MB

77 621

Some useful Machine Learning projects for practice https://elitedatascience.com/machine-learning-projects-for-beginners https://hackernoon.com/top-5-machine-learning-projects-for-beginners-47b184e7837f https://www.springboard.com/blog/machine-learning-projects https://www.ubuntupit.com/top-20-best-machine-learning-projects-for-beginner-to-professional

77 621

Learn how Amazon Optimise Delivery Routes using Genetic Algorithm 👇👇 https://bit.ly/3izxvZJ Free Live Session with Certificate

77 621

Some interview questions related to Data science 1- what is difference between structured data and unstructured data. 2- what is multicollinearity.and how to remove them 3- which algorithms you use to find the most correlated features in the datasets. 4- define entropy 5- what is the workflow of principal component analysis 6- what are the applications of principal component analysis not with respect to dimensionality reduction 7- what is the Convolutional neural network. Explain me its working

77 621

🤓 Technical Python concepts tested in the data science job interviews are: - Data types. - Built-in data structures. - User-defined data structures. - Built-in functions. - Loops and conditionals. - External libraries (Pandas). Source Article: https://www.kdnuggets.com/2021/07/top-python-data-science-interview-questions.html

77 621

What are the benefits of a single decision tree compared to more complex models? easy to implement fast training fast inference good explainability

77 621

What are the decision trees? This is a type of supervised learning algorithm that is mostly used for classification problems. Surprisingly, it works for both categorical and continuous dependent variables. In this algorithm, we split the population into two or more homogeneous sets. This is done based on most significant attributes/ independent variables to make as distinct groups as possible. A decision tree is a flowchart-like tree structure, where each internal node (non-leaf node) denotes a test on an attribute, each branch represents an outcome of the test, and each leaf node (or terminal node) holds a value for the target variable. Various techniques : like Gini, Information Gain, Chi-square, entropy.

77 621

What is feature selection? Why do we need it? Feature Selection is a method used to select the relevant features for the model to train on. We need feature selection to remove the irrelevant features which leads the model to under-perform.

77 621

The session is going to go LIVE in 5 mins So join in now ! Link - https://youtu.be/a8lGmSLcfWU

77 621

Do you want to Learn how to build a winning resume ? Learn the basics from an expert in our mentor conference 2021 Resume session today! Link to Join - https://youtu.be/a8lGmSLcfWU If you are interested in getting a certificate and resources then kindly register at www.foreignadmits.com/mentorconference2021 Note - Certificates will only be given to registered LIVE attendees See you at the mentor conference Join our community to get updates about other sessions - https://t.me/foreignadmits_community