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 Expert Індія4 219 Освіта2 107...

📈 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 75 837 підписників, посідаючи 2 107 місце в категорії Освіта та 4 219 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 75 837 підписників.

За останніми даними від 22 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 728, а за останні 24 години на -2, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 3.00%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.05% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 278 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 794 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 23 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.

75 837

Підписники

-224 години

+637 днів

+72830 день

2 278

Перегляди допису

~ 79424 години

~ 1 00048 годин

3.00%

Коефіцієнт залучення

~ 2

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

75 837

👉A handy notebook on handling missing values Link : 👇👇 https://www.kaggle.com/parulpandey/a-guide-to-handling-missing-values-in-python A list of NLP Tutorials Link : 👇👇 https://github.com/lyeoni/nlp-tutorial “An Implementation and Explanation of the Random Forest in Python” by Will Koehrsen 👇👇 https://link.medium.com/GCWFv81v95 “How to analyse 100s of GBs of data on your laptop with Python” by Jovan Veljanoski 👇👇 https://link.medium.com/V8xS82Cax6

75 837

Join our group 👉Bybit Global Activities 👈 to get 20 USDT maximum!!💵 See more details in the group! complete registration ONLY will just take 5 mins to get USDT🥳🤑 Bybit：Established in March 2018, Bybit is one of the fastest growing cryptocurrency exchanges, with more than 3 million registered users. Welcome to join us!! 🤑Referral Roll — Invite Friends & Team Up for 1 BTC, 22,000 USDT in Prizes & More 🤑

75 837

Scatter plot is used to?

Anonymous voting

75 837

Recall how many of the true positives were recalled (found), i.e. how many of the correct hits were also found. Its formula would be

Anonymous voting

75 837

Precision is one indicator of a machine learning model's performance – the quality of a positive prediction made by the model. Its formula would be?

Anonymous voting

75 837

Type-2 error is?

Anonymous voting

75 837

Type-1 Error is?

Anonymous voting

75 837

Seeing Theory : A visual introduction to probability and statistics Link :👇👇 https://seeing-theory.brown.edu/ “The Projects You Should Do to Get a Data Science Job” by Ken Jee 👇👇 https://link.medium.com/Q2DnxSGRO6

75 837

👉The Ultimate Guide to the Pandas Library for Data Science in Python 👇👇 https://www.freecodecamp.org/news/the-ultimate-guide-to-the-pandas-library-for-data-science-in-python/amp/ A Visual Intro to NumPy and Data Representation . Link : 👇👇 https://jalammar.github.io/visual-numpy/ Matplotlib Cheatsheet 👇👇 https://github.com/rougier/matplotlib-cheatsheet SQL Cheatsheet 👇👇 https://websitesetup.org/sql-cheat-sheet/

75 837

Start working on any project if you are a beginner and want to grow your career as a data scientist You will learn much more as you practice and work on projects from yourself You can find dataset in this channel or go to kaggle to find any random dataset and just work on it Learning concepts is fine but most of the learnings come from projects I know that might feel boring at first time but as you move forward, it become interesting

75 837

K-means vs DBScan ML Algorithm DBScan is more robust to noise. DBScan is better when the amount of clusters is difficult to guess. K-means has a lower complexity, i.e. it will be much faster, especially with a larger amount of points.

75 837

What is the curse of dimensionality? Why do we care about it? Data in only one dimension is relatively tightly packed. Adding a dimension stretches the points across that dimension, pushing them further apart. Additional dimensions spread the data even further making high dimensional data extremely sparse. We care about it, because it is difficult to use machine learning in sparse spaces.

75 837

Dimensionality reduction techniques Singular Value Decomposition (SVD) Principal Component Analysis (PCA) Linear Discriminant Analysis (LDA) T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) Autoencoders Fourier and Wavelet Transforms

75 837

Data_science Numpy cheat sheet

75 837

Chatbot project using ML Before using this you have to install Tensorflow, keras , pickle, nltk by using pip install in command prompt

75 837

Pandas

75 837

🎲Dice_roll_Simulator_Gui with python in 2 minute 😊

75 837

Fake news Detection Machine Learning Project with 92%Accuracy it contain compressed file in which "jupyter notebook file and dataset"✅