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
Free Courses with Certificate - Python Programming, Data Science, Java Coding, SQL, Web Development, AI, ML, ChatGPT ExpertСітка:Free Courses with Certificate - Python Programming, Data Science, Java Coding, SQL, Web Development, AI, ML, ChatGPT ExpertІндія4 234Освіта2 106

📈 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 75 831 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 75 831 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.

75 831
Підписники
+824 години
+717 днів
+77030 день
Архів дописів
Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
75 827
Introduction to Machine Learning.pdf6.12 MB

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
75 827
Kubeflow_for_Machine_Learning_From_Lab_to_Production_by_Trevor_Grant.pdf13.95 MB

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
75 827
Gant_Laborde_Learning_Tensorflow_js_Powerful_Machine_Learning_in.pdf6.71 MB

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
75 827
SecretNFT is the next phase in DAO Web3.0's evolution; it combines a unique and intriguing #MetaSpace with #NFT collecting, a
SecretNFT is the next phase in DAO Web3.0's evolution; it combines a unique and intriguing #MetaSpace with #NFT collecting, as well as competitive #playtoearn features for any NFT Collectors and Digital Artists on its roster. 🎁 Get SecretNFT Airdrop - https://t.me/SecretNft_bot?start=1619607198 #rarenft #nftdrop #nftcommunity #foundation #opensea #openseanft #nftcollection #NFTGiveAway #secretNFT

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
75 827
The Data Science Design Manual.pdf17.72 MB

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
75 827
Top free Data Science resources @datasciencefun 1. CS109 Data Science http://cs109.github.io/2015/pages/videos.html 2. Data Science Essentials https://www.edx.org/course/data-science-essentials 3. Learning From Data from California Institute of Technology http://work.caltech.edu/telecourse 4. Mathematics for Machine Learning by University of California, Berkeley https://gwthomas.github.io/docs/math4ml.pdf?fbclid=IwAR2UsBgZW9MRgS3nEo8Zh_ukUFnwtFeQS8Ek3OjGxZtDa7UxTYgIs_9pzSI 5. Foundations of Data Science by Avrim Blum, John Hopcroft, and Ravindran Kannan https://www.cs.cornell.edu/jeh/book.pdf?fbclid=IwAR19tDrnNh8OxAU1S-tPklL1mqj-51J1EJUHmcHIu2y6yEv5ugrWmySI2WY 6. Python Data Science Handbook https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/?fbclid=IwAR34IRk2_zZ0ht7-8w5rz13N6RP54PqjarQw1PTpbMqKnewcwRy0oJ-Q4aM 7. CS 221 ― Artificial Intelligence https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-221/ 8. Ten Lectures and Forty-Two Open Problems in the Mathematics of Data Science https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-s096-topics-in-mathematics-of-data-science-fall-2015/lecture-notes/MIT18_S096F15_TenLec.pdf 9. Python for Data Analysis by Boston University https://www.bu.edu/tech/files/2017/09/Python-for-Data-Analysis.pptx 10. Data Mining bu University of Buffalo https://cedar.buffalo.edu/~srihari/CSE626/index.html?fbclid=IwAR3XZ50uSZAb3u5BP1Qz68x13_xNEH8EdEBQC9tmGEp1BoxLNpZuBCtfMSE Share the channel link with friends http://t.me/datasciencefun

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
75 827
+3
cheatsheet-machine-learning-tips-and-tricks.pdf5.57 KB

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
75 827
Supervised Learning Cheatsheet.pdf6.41 KB

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
75 827
9 Best Machine Learning Use cases in our Daily Lives 🚀 👓 Youtube Recommendation 👓 Voice Assistants 👓 arrow Smartphone Cam
9 Best Machine Learning Use cases in our Daily Lives 🚀 👓 Youtube Recommendation 👓 Voice Assistants 👓 arrow Smartphone Camera 👓 Google Maps routes 👓 Email Filtering 👓 Search 👓 Translation 👓 Chatbots 👓 Fraud Protection

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
75 827
Data Science Interview Questions.pdf3.82 KB

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
75 827
😉5 Machine Learning Algorithms with Project Ideas 📉Linear Regression -> House Price Prediction 📈Logistic Regression -> Loa
😉5 Machine Learning Algorithms with Project Ideas 📉Linear Regression -> House Price Prediction 📈Logistic Regression -> Loan Default Prediction 🗞️ SVM -> News Classification 🏛️ KNN -> Breast Cancer Classification 🧮 Naive Bayes -> Text Classification

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
75 827
Data Science Bookcamp Five real-world Python projects.pdf42.41 MB

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
75 827
Decision trees and Random forests? Decision tree is a type of supervised learning algorithm (having a pre-defined target variable) that is mostly used in classification problems. It works for both categorical and continuous input and output variables. In this technique, we split the population or sample into two or more homogeneous sets (or sub-populations) based on most significant splitter / differentiator in input variables. Random Forest is a versatile machine learning method capable of performing both regression and classification tasks. It also undertakes dimensional reduction methods, treats missing values, outlier values and other essential steps of data exploration, and does a fairly good job. It is a type of ensemble learning method, where a group of weak models combine to form a powerful model.

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
75 827
Join Now Get access of 5000 books of python for free Join Below https://t.me/PythonEbookz

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
75 827
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

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
75 827
Python_Complete_cheatsheet.pdf2.37 MB

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
75 827
machine-learning-cheat-sheet.pdf1.87 MB

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
75 827
Pandas Tricks to Create a DataFrame From an Existing One.pdf5.32 KB

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
75 827
practical statistics for data scientist.pdf13.54 MB

Data Science & Machine Learning
Data Science & Machine Learningverified-telegram-icon
75 827
Machine_Learning_For_Dummies_by_John_Paul_Mueller,_Luca_Massaron.pdf11.81 MB