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 822Освіта2 014...

📈 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 77 677 підписників, посідаючи 2 014 місце в категорії Освіта та 3 822 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 77 677 підписників.

За останніми даними від 11 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -97, а за останні 24 години на -12, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.59%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 0.99% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 009 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 767 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 12 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

77 677

Підписники

-1224 години

-647 днів

-9730 днів

2 009

Перегляди допису

~ 76724 години

~ 1 03648 годин

2.59%

Коефіцієнт залучення

~ 1

Дописів на день

Ads index

Архів дописів

77 661

Machine learning Cookbook with python Rehan Guha, 2021

77 661

Time Series Forecasting using Deep Learning Ivan Gridin, 2022

77 661

Practical Computer Vision Applications Using Deep Learning with CNNs Ahmed Fawzy Gad, 2019

77 661

NVIDIA GTC is the most important conference for the era of AI and the metaverse. Join us online as we explore the innovations that will impact your life’s work with the power of AI, computer graphics, data science, and more. The conference will run from September 19 -22, it is fully virtual and free to attend. Let innovation inspire your next idea, or solve your biggest challenge. With talks delivered by pioneers in their fields to relatable use cases and Deep Learning Institue training where you can gain NVIDIA certification, to Watch Parties where you can engage with your peers, you can be part of what comes next at GTC. Register today.

77 661

Artificial Intelligence and Machine Learning for EDGE Computing Rajiv Pandey, 2022

77 661

The Pandas Workshop.pdf28.94 MB

77 661

Introduction to Machine Learning with Applications in Information Security Mark Stamp, 2022

77 661

Machine Learning Projects 👇👇 https://t.me/Programming_experts/133

77 661

ML Cheatsheet.pdf1.25 MB

77 661

Azure Data Scientist Associate Certification Guide Andreas Botsikas, 2021

77 661

Super VIP cheat sheet for Data Scientists.pdf7.12 MB

77 661

Statistical Mechanics of Neural Networks Haiping Huang, 2021

77 661

Data Analyst Interview Questions [Python, SQL, PowerBI] 1. Is indentation required in python? Ans: Indentation is necessary for Python. It specifies a block of code. All code within loops, classes, functions, etc is specified within an indented block. It is usually done using four space characters. If your code is not indented necessarily, it will not execute accurately and will throw errors as well. 2. What are Entities and Relationships? Ans: Entity: An entity can be a real-world object that can be easily identifiable. For example, in a college database, students, professors, workers, departments, and projects can be referred to as entities. Relationships: Relations or links between entities that have something to do with each other. For example – The employee’s table in a company’s database can be associated with the salary table in the same database. 3. What are Aggregate and Scalar functions? Ans: An aggregate function performs operations on a collection of values to return a single scalar value. Aggregate functions are often used with the GROUP BY and HAVING clauses of the SELECT statement. A scalar function returns a single value based on the input value. 4. What are Custom Visuals in Power BI? Ans: Custom Visuals are like any other visualizations, generated using Power BI. The only difference is that it develops the custom visuals using a custom SDK. The languages like JQuery and JavaScript are used to create custom visuals in Power BI ENJOY LEARNING 👍👍

77 661

Efficient Methods for DL.pdf9.72 MB

77 661

Useful Pandas🐼 method you should definitely know ✅ head() ✅ info() ✅ fillna() ✅ melt() ✅ pivot() ✅ query() ✅ merge() ✅ assign() ✅ groupby() ✅ describe() ✅ sample() ✅ replace() ✅ rename()

77 661

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!

77 661

BTP CRYPTO PUMPS & SIGNALS #byAdsly

77 661

BTP CRYPTO PUMPS & SIGNALS #byAdsly

77 661

Natural Language Processing with TensorFlow Thushan Ganegedara, 2022