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 75 833 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 75 833 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.

75 833
Підписники
+824 години
+717 днів
+77030 день
Архів дописів
The Pandas Workshop.pdf28.94 MB

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

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

ML Cheatsheet.pdf1.25 MB

Azure Data Scientist Associate Certification Guide Andreas Botsikas, 2021

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

Statistical Mechanics of Neural Networks Haiping Huang, 2021

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 👍👍

Efficient Methods for DL.pdf9.72 MB

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

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!

BTP CRYPTO PUMPS & SIGNALS #byAdsly
BTP CRYPTO PUMPS & SIGNALS #byAdsly

BTP CRYPTO PUMPS & SIGNALS #byAdsly
BTP CRYPTO PUMPS & SIGNALS #byAdsly

Natural Language Processing with TensorFlow Thushan Ganegedara, 2022

BTP CRYPTO PUMPS & SIGNALS #byAdsly
BTP CRYPTO PUMPS & SIGNALS #byAdsly

+1
Linear Algebra and learning from data Gilbert Strang, 2019

BTP CRYPTO PUMPS & SIGNALS #byAdsly
BTP CRYPTO PUMPS & SIGNALS #byAdsly

Basics of Linear Algebra for Machine Learning Jason Brownlee, 2018

Practical Linear Algebra For Data Science Mike X. Cohen, 2022

Think Stats Allen B. Downey, 2011