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 13 684 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 13 684 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.

13 684
Підписники
+1124 години
+227 днів
+15030 день
Архів дописів
When to Choose CatBoost Over XGBoost or LightGBM [Practical Guide] Boosting algorithms have become one of the most powerful algorithms for training on structural (tabular) data. I have been working with these 3 for years, even my bachelor thesis was comparison of these 3 algorithms alongside AdaBoost. This article explains when to use CatBoost over other ones. https://neptune.ai/blog/when-to-choose-catboost-over-xgboost-or-lightgbm ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ Join @datascience_bds for more cool data science materials. *This channel belongs to @bigdataspecialist group

data-science This is a path for those of you who want to complete the Data Science undergraduate curriculum on your own time, for free, with courses from the best universities in the World. Creator: ossu Stars ⭐️: 14.5k Forked By: 2.6k GithubRepo:https://github.com/ossu/data-science ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ Join @github_repositories_bds for more cool repositories. *This channel belongs to @bigdataspecialist group

photo content

Knowledge Graphs Course Data Models, Knowledge Acquisition, Inference and Applications Department of Computer Science, Stanford University, Spring 2021 ⏳10 weeks, each week has slides and video lessons 📽 https://web.stanford.edu/class/cs520/ #datascience #machinelearning #tensorflow #scikitlearn #keras ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ Join @programming_books_bds for more

ML_cheatsheets.pdf7.63 MB

Another data science channel you might like: https://t.me/Artificial_Intelligence_DS

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition by Aurélien Géron 📑 510 pages 🔗 Book link #
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition by Aurélien Géron 📑 510 pages 🔗 Book link #datascience #machinelearning #tensorflow #scikitlearn #keras ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ Join @programming_books_bds for more

The R Programming For Data Science A-Z Complete Diploma 2022 Rating ⭐️: 4.5 out of 5 Students 👨‍🎓: 38,584 Duration ⏰: 5h 6min 🔗 Course link

ML Q&A.pdf2.14 KB

photo content

Intro to Machine Learning by Kaggle Learn the core ideas in machine learning, and build your first models. 1 How Models Work The first step if you're new to machine learning. 2 Basic Data Exploration Load and understand your data. 3 Your First Machine Learning Model Building your first model. Hurray! #machinelearning #ml ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ Join @datascience_bds for more cool data science materials. *This channel belongs to @bigdataspecialist group 4 Model Validation Measure the performance of your model, so you can test and compare alternatives. 5 Underfitting and Overfitting Fine-tune your model for better performance. 6 Random Forests Using a more sophisticated machine learning algorithm. 7 Machine Learning Competitions Enter the world of machine learning competitions to keep improving and see your progress. 🔗 Course link

Data Cleaning Guide.pdf2.11 MB

photo content

FOUNDATIONS OF MACHINE LEARNING by Bloomberg Understand the Concepts, Techniques and Mathematical Frameworks Used by Experts in Machine Learning 🎬 30 video lessons with slides ⏰ 28 hours https://bloomberg.github.io/foml/#home #machinelearning #ml ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ Join @datascience_bds for more cool data science materials. *This channel belongs to @bigdataspecialist group

The Incredible PyTorch A curated list of tutorials, papers, projects, communities and more relating to PyTorch. https://www.ritchieng.com/the-incredible-pytorch/ #pytorch ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ Join @datascience_bds for more cool data science materials. *This channel belongs to @bigdataspecialist group

Lectures for UC Berkeley CS 182: Deep Learning Spring 2021 🎬 66 videos ⏰ 26 hours https://www.youtube.com/playlist?list=PL_iWQOsE6TfVmKkQHucjPAoRtIJYt8a5A ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ Join @datascience_bds for more cool data science materials. *This channel belongs to @bigdataspecialist group

cheatsheet-supervised-learning.pdf6.41 KB

photo content

photo content