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

Сітка:Programming, data science, ML - free courses by Big Data Specialist Індія31 635 Технології та додатки9 377...

📈 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 13 672 підписників, посідаючи 9 377 місце в категорії Технології та додатки та 31 635 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 13 672 підписників.

За останніми даними від 09 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 155, а за останні 24 години на 5, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 8.03%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.25% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 098 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 308 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 10 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.

13 672

Підписники

+524 години

+197 днів

+15530 день

1 098

Перегляди допису

~ 30824 години

~ 45248 годин

8.03%

Коефіцієнт залучення

~ 1

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

13 672

DATA SCIENCE IN C PROGRAMMING LANGUAGE

13 672

MACHINE LEARNING

13 672

9 ESSENTIAL MACHINE LEARNING ALGORITHMS

13 672

ARRAYS

13 672

MACHINE LEARNING

13 672

MACHINE LEARNING

13 672

WHATS AN ARRAY?

13 672

DATA CLEANING STEPS

13 672

PANDAS

13 672

DATA STRUCTURE

13 672

A CHEAT SHEET FOR DATA STRUCTURE

13 672

KAFKA IN A NUTSHELL

13 672

𝐀𝐠𝐞𝐧𝐭𝐢𝐜 𝐀𝐈: 𝐓𝐡𝐢𝐧𝐤𝐢𝐧𝐠 𝐁𝐞𝐲𝐨𝐧𝐝 𝐭𝐡𝐞 𝐏𝐫𝐨𝐦𝐩𝐭

13 672

MACHINE LEARNING

13 672

🚀 Fun Facts About Data Science 🚀 1️⃣ Data Science is Everywhere - From Netflix recommendations to fraud detection in banking, data science powers everyday decisions. 2️⃣ 80% of a Data Scientist's Job is Data Cleaning - The real magic happens before the analysis. Messy data = messy results! 3️⃣ Python is the Most Popular Language - Loved for its simplicity and versatility, Python is the go-to for data analysis, machine learning, and automation. 4️⃣ Data Visualization Tells a Story - A well-designed chart or dashboard can reveal insights faster than thousands of rows in a spreadsheet. 5️⃣ AI is Making Data Science More Powerful - Machine learning models are now helping businesses predict trends, automate processes, and improve decision-making. Stay curious and keep exploring the fascinating world of data science! 🌐📊 #DataScience #Python #AI #MachineLearning #DataVisualization

13 672

Data Science Projects to Land a 6 Figure Job

13 672

Data Science Techniques

13 672

DATA SCIENCE CONCEPTS

13 672

Mathematics for Data Science Roadmap Mathematics is the backbone of data science, machine learning, and AI. This roadmap covers essential topics in a structured way. --- 1. Prerequisites ✔ Basic Arithmetic (Addition, Multiplication, etc.) ✔ Order of Operations (BODMAS/PEMDAS) ✔ Basic Algebra (Equations, Inequalities) ✔ Logical Reasoning (AND, OR, XOR, etc.) --- 2. Linear Algebra (For ML & Deep Learning) 🔹 Vectors & Matrices (Dot Product, Transpose, Inverse) 🔹 Linear Transformations (Eigenvalues, Eigenvectors, Determinants) 🔹 Applications: PCA, SVD, Neural Networks 📌 Resources: "Linear Algebra Done Right" – Axler, 3Blue1Brown Videos --- 3. Probability & Statistics (For Data Analysis & ML) 🔹 Probability: Bayes’ Theorem, Distributions (Normal, Poisson) 🔹 Statistics: Mean, Variance, Hypothesis Testing, Regression 🔹 Applications: A/B Testing, Feature Selection 📌 Resources: "Think Stats" – Allen Downey, MIT OCW --- 4. Calculus (For Optimization & Deep Learning) 🔹 Differentiation: Chain Rule, Partial Derivatives 🔹 Integration: Definite & Indefinite Integrals 🔹 Vector Calculus: Gradients, Jacobian, Hessian 🔹 Applications: Gradient Descent, Backpropagation 📌 Resources: "Calculus" – James Stewart, Stanford ML Course --- 5. Discrete Mathematics (For Algorithms & Graphs) 🔹 Combinatorics: Permutations, Combinations 🔹 Graph Theory: Adjacency Matrices, Dijkstra’s Algorithm 🔹 Set Theory & Logic: Boolean Algebra, Induction 📌 Resources: "Discrete Mathematics and Its Applications" – Rosen --- 6. Optimization (For Model Training & Tuning) 🔹 Gradient Descent & Variants (SGD, Adam, RMSProp) 🔹 Convex Optimization 🔹 Lagrange Multipliers 📌 Resources: "Convex Optimization" – Stephen Boyd --- 7. Information Theory (For Feature Engineering & Model Compression) 🔹 Entropy & Information Gain (Decision Trees) 🔹 Kullback-Leibler Divergence (Distribution Comparison) 🔹 Shannon’s Theorem (Data Compression) 📌 Resources: "Elements of Information Theory" – Cover & Thomas --- 8. Advanced Topics (For AI & Reinforcement Learning) 🔹 Fourier Transforms (Signal Processing, NLP) 🔹 Markov Decision Processes (MDPs) (Reinforcement Learning) 🔹 Bayesian Statistics & Probabilistic Graphical Models 📌 Resources: "Pattern Recognition and Machine Learning" – Bishop --- Learning Path 🔰 Beginner: ✅ Focus on Probability, Statistics, and Linear Algebra ✅ Learn NumPy, Pandas, Matplotlib ⚡ Intermediate: ✅ Study Calculus & Optimization ✅ Apply concepts in ML (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) 🚀 Advanced: ✅ Explore Discrete Math, Information Theory, and AI models ✅ Work on Deep Learning & Reinforcement Learning projects 💡 Tip: Solve problems on Kaggle, Leetcode, Project Euler and watch 3Blue1Brown, MIT OCW videos.