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 693 Технології та додатки9 381...

📈 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 13 667 підписників, посідаючи 9 381 місце в категорії Технології та додатки та 31 693 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 13 667 підписників.

За останніми даними від 08 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 150, а за останні 24 години на 4, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.97%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.27% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 089 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 310 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 09 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.

13 667

Підписники

+424 години

+437 днів

+15030 день

1 089

Перегляди допису

~ 31024 години

~ 45848 годин

7.97%

Коефіцієнт залучення

~ 1

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

13 667

Data Structures in R

13 667

An Artificial Neuron

13 667

Layers of AI

13 667

📚 Data Science Riddle What metric is commonly used to decide splits in decision trees?

Anonymous voting

13 667

7 In Demand Data Analytics Skills

13 667

Essential Pandas Methods For Data Science

13 667

📚 Data Science Riddle In PCA, what do eigenvectors represent?

Anonymous voting

13 667

AI Agents Quick Guide

13 667

📚 Data Science Riddle Which algorithm groups data into clusters without labels?

Anonymous voting

13 667

Extracting Features from Text - A Step-by-Step NLP Guide.pdf8.32 KB

13 667

Dropout Explained Simply Neural networks are notorious for overfitting ( they memorize training data instead of generalizing). One of the simplest yet most powerful solutions? Dropout. During training, dropout randomly “drops” a percentage of neurons ( 20–50%). Those neurons temporarily go offline, meaning their activations aren’t passed forward and their weights aren’t updated in that round. 👉 What this does: ✔️ Forces the network to avoid relying on any single path. ✔️ Creates redundancy → multiple neurons learn useful features. ✔️ Makes the model more robust and less sensitive to noise. When testing happens, dropout is turned off, and all neurons fire but now they collectively represent stronger, generalized patterns. Imagine dropout like training with handicaps. It’s as if your brain had random “short blackouts” while studying, forcing you to truly understand instead of memorizing. And that’s why dropout remains a go-to regularization technique in deep learning and even in advanced architectures.

13 667

Importance of Statistics and Exploratory Data Analysis

13 667

What is RAG? 🤖📚 RAG stands for Retrieval-Augmented Generation. It’s a technique where an AI model first retrieves relevant info (like from documents or a database), and then generates an answer using that info. 🧠 Think of it like this: Instead of relying only on what it "knows", the model looks things up first - just like you would Google something before replying. 🔍 Retrieval + 📝 Generation = Smarter, up-to-date answers!

13 667

Repost from Data visualization

How Data Science Roles are Changing With The Rise of AI

13 667

📚 Data Science Riddle You have a dataset with 1,000 samples and 10,000 features. What’s a common problem you might face when training a model on this data?

Anonymous voting

13 667

Morning brain teaser! 🧠 Let's see who's awake... 📚 Data Science Riddle You have a dataset with 1,000 samples and 10,000 features. What’s a common problem you might face when training a model on this data?

Anonymous voting

13 667

Linear Algebra for Data Science.pdf6.12 KB

13 667

🚀 Fast-Track Machine Learning Roadmap 2025 Mindset: Build first, learn just-in-time. Share progress publicly (GitHub + posts). Consistency > cramming. Weeks 1–2: Master Python, NumPy, Pandas, EDA, and data cleaning. Mini-win: load CSVs, handle missing data. Weeks 3–6: Learn ML fundamentals with scikit-learn — train/test splits, cross-validation, classifiers (LogReg, RF, XGB), and regressors. Project: spam classifier or house price predictor. Weeks 7–10: Dive into deep learning — tensors, autograd, PyTorch. Build CNN or text classifier + track experiments (Weights & Biases). Weeks 11–12: Specialize (NLP, CV, recommenders, MLOps) and ship a niche AI app. ———————— Weekly Routine: Mon-Tue: Learn concept + code example Wed-Thu: Build feature + log metrics Fri: Refactor + README + demo Sat: Share + get feedback + plan fixes Sun: Rest & review ———————— Portfolio Tips: Clear READMEs, reproducible env, demo videos, honest metric analysis. Avoid “math purgatory” and messy repos. Ship small every week! ———————— This approach gets you practical, portfolio-ready ML skills in ~3-4 months with real projects and solid evaluation for 2025 job markets!

13 667

3 Types of Machine Learning