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
Сітка:📈 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 14 051 підписників, посідаючи 9 052 місце в категорії Технології та додатки та 27 977 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 14 051 підписників.
За останніми даними від 01 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 43, а за останні 24 години на -2, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.59%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.09% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 348 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 294 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 4.
- 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 02 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 Технології та додатки.
14 051
Підписники
-224 години
-97 днів
+4330 днів
Архів дописів
14 052
The Machine Learning Crash Course With TensorFlow APIs
Machine Learning Crash Course features a series of lessons with video lectures, real-world case studies, and hands-on practice exercises.
Link: **https://developers.google.com/machine-learning/crash-course
**Contents:
🔘 30+ Exercises
🔘 25 Lessons
🔘 15 hours course duration
🔘 Lectures from Google Researchers
🔘 Real World Case Studies
🔘 Interactive Visualisation of Algorithms in action
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
Join @datascience_bds for more cool data science materials.
*This channel belongs to @bigdataspecialist group
14 052
2022 Python and Machine Learning in Financial Analysis
Looking to improve your machine learning skills for financial analysis? Here's a free resource for you😉
Rating⭐️: 4.3 out 5
Students 👨🎓 : 33,014
Duration ⏰ : 20 hours on-demand video
Teacher 👨🏫: S.Emadedin Hashemi
Course Link
This course coupon expires until 3rd of May. Let's jump on this while we still can😁
#machinelearning #pythoncourses #python
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
Join @datascience_bds for more cool data science materials.
*This channel belongs to @bigdataspecialist group
14 052
Best of Machine Learning with Python
Here's a ranked list of 920 awesome machine learning projects with a total of 3,4 Million stars grouped into 34 categories.
Stars⭐️: 6.9K
Fork: 962
Repo: https://github.com/ml-tooling/best-of-ml-python#image-data
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
Join @datascience_bds for more cool data science materials.
*This channel belongs to @bigdataspecialist group
14 052
Difference between AI, ML and DL
Contains a simplified guide to understanding the terms AI, ML and DL
14 052
+2Matplotlib Cheat Sheet
Contains essential MatPlotLib guide from beginners to pro
14 052
The Best Data Science Approaches In The Data Mining World
One of the best approaches in the data mining world is called the CRISP-DM. This means Cross Industry Standard Process for Data Mining. It describes the data project as having six phases.
1) Business Understanding
a) What is the business objectives and situation assessment
b) Determine the data mining goal and create a project plan
2) Data Understanding
a) Collect Initial data and describe data
b) Explore data and verify data quality
3) Data Preparation
a) Get,Select and Clean the data set
b) Construct and Integrate data
4) Modeling
a) Select model technique and generate test design
b) Build and access model
5) Evaluation
a) Evaluate and review process
b) Determine the next steps
6) Deployment
a) Plan deployment
b) Plan monitoring and maintenance
c) Produce final report and review project
14 052
Machine Learning with Python : COMPLETE COURSE FOR BEGINNERS
Complete Machine Learning Course with Python for beginners
Rating⭐️: 4.6 out 5
Students 👨🎓 : 18533
Duration ⏰ : 13 hours on-demand video
Teacher 👨🏫: Prashant Mishra
🔗 Course link
I have noticed this one is currently free (but only for first 1000 enrols !!!) so I thought some of you might be interested 😊
#machinelearning #pythoncourses #python
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
👉Join @bigdataspecialist for more👈
14 052
The Data Science Interview Study Guide
Preparing for a job interview can be a full-time job, and Data Science interviews are no different. Here are 121 resources that can help you study and quiz your way to landing your dream data science job.
https://www.kdnuggets.com/2020/01/data-science-interview-study-guide.html
14 052
Top 8 Github Repos to Learn Data Science and Python
1. All algorithms implemented in Python
By: The Algorithms
Stars ⭐️: 135K
Fork: 35.3K
Repo: https://github.com/TheAlgorithms/Python
2. DataScienceResources
By: jJonathan Bower
Stars ⭐️: 3K
Fork: 1.3K
Repo: https://github.com/jonathan-bower/DataScienceResources
3. Playground and Cheatsheet for Learning Python
By: Oleksii Trekhleb ( Also the Image)
Stars ⭐️: 12.5K
Fork: 2K
Repo: https://github.com/trekhleb/learn-python
4. Learn Python 3
By: Jerry Pussinen
Stars ⭐️: 4,8K
Fork: 1,4K
Repo: https://github.com/jerry-git/learn-python3
5. Awesome Data Science
By: Fatih Aktürk, Hüseyin Mert & Osman Ungur, Recep Erol.
Stars ⭐️: 18.4K
Fork: 5K
Repo: https://github.com/academic/awesome-datascience
6. data-scientist-roadmap
By: MrMimic
Stars ⭐️: 5K
Fork: 1.5K
Repo: https://github.com/MrMimic/data-scientist-roadmap
7. Data Science Best Resources
By: Tirthajyoti Sarkar
Stars ⭐️: 1.8K
Fork: 717
Repo: https://github.com/tirthajyoti/Data-science-best-resources/blob/master/README.md
8. Ds-cheatsheets
By: Favio André Vázquez
Stars ⭐️: 10.4K
Fork: 3.1K
Repo: https://github.com/FavioVazquez/ds-cheatsheets
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
Join @datascience_bds for more cool data science materials.
*This channel belongs to @bigdataspecialist group
14 052
Few Numpy Tutorials
Python NumPy Tutorial – Learn NumPy Arrays With Examples
https://www.edureka.co/blog/python-numpy-tutorial/
Python Numpy Tutorial (with Jupyter and Colab)
https://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/
NumPy fundamentals (official docs)
https://numpy.org/doc/stable/user/basics.html
#numpy
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
Join @datascience_bds for more cool data science materials.
*This channel belongs to @bigdataspecialist group
14 052
Python Machine Learning (3rd Ed.) Code Repository
Paperback: 770 pages
Publisher: Packt Publishing
Language: English
https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book-3rd-edition
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
Join @datascience_bds for more cool data science materials.
*This channel belongs to @bigdataspecialist group
