uk
Feedback
Data science/ML/AI

Data science/ML/AI

Відкрити в Telegram

Data science and machine learning hub Python, SQL, stats, ML, deep learning, projects, PDFs, roadmaps and AI resources. For beginners, data scientists and ML engineers 👉 https://rebrand.ly/bigdatachannels DMCA: @disclosure_bds Contact: @mldatascientist

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Data science/ML/AI

Канал Data science/ML/AI (@datascience_bds) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 13 690 підписників, посідаючи 9 384 місце в категорії Технології та додатки та 31 551 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 13 690 підписників.

За останніми даними від 11 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 150, а за останні 24 години на 11, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 8.13%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.20% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 112 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 301 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 5.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як panda, learning, row, api, ethic.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
Data science and machine learning hub Python, SQL, stats, ML, deep learning, projects, PDFs, roadmaps and AI resources. For beginners, data scientists and ML engineers 👉 https://rebrand.ly/bigdatachannels DMCA: @disclosure_bds Contact: @mldatasci...

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 12 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 Технології та додатки.

13 690
Підписники
+1124 години
+227 днів
+15030 день
Архів дописів
Amazing Hackthon Solved Data Science/ML Project Collection ⭐️ 167 https://github.com/analyticsindiamagazine/MachineHack/tree/master/Hackathon_Solutions

Photoshop detector AI called FALDetector aims to detect facial edits that warps the faces to make chin or jaw looks thinner,
Photoshop detector AI called FALDetector aims to detect facial edits that warps the faces to make chin or jaw looks thinner, or the forehead smaller. However, it is not really accurate and consistent as it look at the individual pixels too much, as different resolution of the same person can result in different predictions with this AI model. FALDetector: Github: https://github.com/peterwang512/FALdetector Project page: https://peterwang512.github.io/FALdetector/ Installation tutorial: https://www.youtube.com/watch?v=fZSWAsjwQpE Paper: https://arxiv.org/pdf/1906.05856.pdf

Gently down the stream A gentle introduction to Apache Kafka Written and illustrated by Mitch Seymor Learn about Kafka in a way i am sure you haven't seen before 😊 https://www.gentlydownthe.stream/

super-cheatsheet-machine-learning-2.pdf1.26 MB

Data Preparation in SQL, with Cheat Sheet!
Data Preparation in SQL, with Cheat Sheet!

Deep learning with Python: ⭐️ 12.9k https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks Join @github_repositories_bds for more cool repositories. *This channel belongs to @bigdataspecialist group

How to choose a database-type and technology for your project:
How to choose a database-type and technology for your project:

Machine Learning University: Accelerated Natural Language Processing Class 1.6k stars 368 forks https://github.com/aws-samples/aws-machine-learning-university-accelerated-nlp Join @github_repositories_bds for more cool repositories. *This channel belongs to @bigdataspecialist group

Fully Connected Neural Networks with Keras n this course, we'll build three different neural networks with Keras, using Tensorflow for the backend. Keras is a high level API for building neural networks, and makes it very easy to get started with only a few lines of code. 🔗 Neural Networks with Keras free course link

Dannjs - Easy Deep Neural Networks for the Web 🔗 https://dannjs.org
Dannjs - Easy Deep Neural Networks for the Web 🔗 https://dannjs.org

👩‍🎓Online lectures on Special Topics in AI: Deep Learning Fresh free and open playlist on special topics in #DL from University of Wisconsin-Madison. Topics covering reliable deep learning, generalization, learning with less supervision, lifelong learning, deep generative models and more. Overview Lecture: https://www.youtube.com/watch?v=6LSErxKe634&list=PLKvO2FVLnI9SYLe1umkXsOfIWmEez04Ii YouTube Playlist: https://www.youtube.com/playlist?list=PLKvO2FVLnI9SYLe1umkXsOfIWmEez04Ii Syllabus: http://pages.cs.wisc.edu/~sharonli/courses/cs839_fall2020/schedule.html #wheretostart #lectures #YouTube

One of the most comprehensive cheatsheets on Machine Learning and Data Science. It covers all the essential topics.

41 Essential Machine Learning Interview QnAs-1.pdf8.07 KB

Great GitHub repository containing many Google colabs with latest's Deep Learning Models *Text-to-speach *Speech recognition *Object detection *Pose detection *Segmentation *GANs https://github.com/tugstugi/dl-colab-notebooks

PDF from previous repository.

GitHub repo containing machine learning cheatsheet with code: https://github.com/soulmachine/machine-learning-cheat-sheet 👉 @bigdataspecialist

Machine learning.pdf5.31 MB

Core machine learning concepts explained through memes and simple charts. This 120-pages pdf document is created by Mihail Eric.