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 77 633 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 77 633 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

77 633

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

77 625

👉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/

77 625

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 🤑

77 625

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

77 625

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.

77 625

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.

77 625

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

77 625

Data_science Numpy cheat sheet

77 625

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

77 625

Pandas

77 625

🎲Dice_roll_Simulator_Gui with python in 2 minute 😊

77 625

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

77 625

Adaptive_Computation_and_Machine_Learning_Ralf_Herbrich_Learning.pdf2.69 MB

77 625

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

77 625

👋 Welcome to @datastructuresandalgoofficial 👋 To get job in top tech companies like 𝙂𝙤𝙤𝙜𝙡𝙚, 𝘼𝙢𝙖𝙯𝙤𝙣, 𝙈𝙞𝙘𝙧𝙤𝙨𝙤𝙛𝙩, 𝙁𝙖𝙘𝙚𝙗𝙤𝙤𝙠, 𝙚𝙩𝙘 you must know 𝘿𝙖𝙩𝙖 𝙎𝙩𝙧𝙪𝙘𝙩𝙪𝙧𝙚𝙨 𝙖𝙣𝙙 𝘼𝙡𝙜𝙤𝙧𝙞𝙩𝙝𝙢𝙨. And for excelling in tech field you should know 𝘿𝙖𝙩𝙖 𝙎𝙩𝙧𝙪𝙘𝙩𝙪𝙧𝙚𝙨 𝙖𝙣𝙙 𝘼𝙡𝙜𝙤𝙧𝙞𝙩𝙝𝙢𝙨. In this Channel you will get all materials related Data Structures and Algorithms(DSA). 𝙁𝙤𝙧 𝙡𝙚𝙖𝙧𝙣𝙞𝙣𝙜 𝘿𝙖𝙩𝙖 𝙎𝙩𝙧𝙪𝙘𝙩𝙪𝙧𝙚𝙨 𝙖𝙣𝙙 𝘼𝙡𝙜𝙤𝙧𝙞𝙩𝙝𝙢𝙨(𝘿𝙎𝘼) 𝙛𝙤𝙧 𝙛𝙧𝙚𝙚 𝙟𝙤𝙞𝙣 𝙤𝙪𝙧 𝙩𝙚𝙡𝙚𝙜𝙧𝙖𝙢 𝙘𝙝𝙖𝙣𝙣𝙚𝙡: https://t.me/datastructuresandalgoofficial So what are you waiting for? Join right now👍 https://t.me/datastructuresandalgoofficial

77 625

Free Data Science courses from Udemy and Udacity 👇👇 Intro to Data Science https://imp.i115008.net/rn2beD Data Analysis and Visualization https://imp.i115008.net/JrBjZR Data Analysis with R by Facebook https://imp.i115008.net/gbJr5r Introduction to Data Science using Python https://ern.li/OP/1qvkxbfaxqj Intro to Data for Data Science https://ern.li/OP/1qvkxbfbmf8 Data Science with Analogies, Algorithms and Solved Problems https://ern.li/OP/1qvkxbfcehz Introduction to Data Science for Complete Beginners https://bit.ly/3sh4oPO ENJOY LEARNING 👍👍

77 625

https://plotly.com/python/bar-charts/

77 625

Source codes for data science projects 👇👇 1. Build chatbots: https://dzone.com/articles/python-chatbot-project-build-your-first-python-pro 2. Credit card fraud detection: https://www.kaggle.com/renjithmadhavan/credit-card-fraud-detection-using-python 3. Fake news detection https://data-flair.training/blogs/advanced-python-project-detecting-fake-news/ 4.Driver Drowsiness Detection https://data-flair.training/blogs/python-project-driver-drowsiness-detection-system/ 5. Recommender Systems (Movie Recommendation) https://data-flair.training/blogs/data-science-r-movie-recommendation/ 6. Sentiment Analysis https://data-flair.training/blogs/data-science-r-sentiment-analysis-project/ 7. Gender Detection & Age Prediction https://www.pyimagesearch.com/2020/04/13/opencv-age-detection-with-deep-learning/ 𝗘𝗡𝗝𝗢𝗬 𝗟𝗘𝗔𝗥𝗡𝗜𝗡𝗚👍👍

77 625

python web frameworks.epub1.88 MB