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

R Cheatsheet - Part 3

13 667

Projects To Learn AI and LLM Engineering

13 667

PCA Dimensionality Reduction Cheatsheet

13 667

R Cheatsheet - Part 2

13 667

The Curse of Dimensionality 🧩 Here’s something that trips up many beginners: More features ≠ always better. When your dataset has too many features (dimensions), weird things happen: ⛔️ Distances between points become meaningless. ⛔️ Models struggle to generalize. ⛔️Training time explodes. 👉 Solution: techniques like PCA, feature selection, or just collecting smarter data instead of more data. Remember: Adding noise isn’t adding information.

13 667

R CHEATSHEET - Part 1

13 667

Data Structure

13 667

SQL for Data Science 📈.pdf2.25 KB

13 667

Overfitting vs Underfitting 🎯 Why do ML models fail? Usually because of one of these two villains: Overfitting: The model memorizes training data but fails on new data. (Like a student who memorizes past exam questions but can’t handle a new one.) Underfitting: The model is too simple to capture patterns. (Like using a straight line to fit a curve.) The sweet spot? A model that generalizes well. Note: Regularization, cross-validation, and more data usually help fight these problems.

13 667

AI vs ML vs Deep Learning 🤖 You’ve probably seen these 3 terms thrown around like they’re the same thing. They’re not. AI (Artificial Intelligence): the big umbrella. Anything that makes machines “smart.” Could be rules, could be learning. ML (Machine Learning): a subset of AI. Machines learn patterns from data instead of being explicitly programmed. Deep Learning: a subset of ML. Uses neural networks with many layers (deep) powering things like ChatGPT, image recognition, etc. Think of it this way: AI = Science ML = A chapter in the science Deep Learning = A paragraph in that chapter.

13 667

Mathematical Foundations For Deep Learning

13 667

Neural Networks and Deep Learning by Michael Nielsen.pdf5.82 MB

13 667

🔥 Building models is fun… but here’s the real test: is your model actually any good, or just pretending? 👀 Topic: Evals in Data Science Evaluations—or evals—are our model’s report card. They tell us: - For a spam filter: Do we catch all spam (recall) without misclassifying grandma’s emails as junk (precision)? - For price prediction: How close are our predictions on average (RMSE)? But evals aren’t just about numbers—they influence trust, fairness, and real-world usefulness of our models. Discussion prompts: - What’s your go-to evaluation metric and why? - Seen a model that looked great on paper but flopped in reality? - Should fairness & usability be considered first-class evaluation metrics alongside accuracy? Free book to dive deeper: - Fairness and Machine Learning — rigorous, practical guide to evaluating models for fairness: https://fairmlbook.org/ Drop your thoughts below ⬇️

13 667

TOP ML Interview Problems

13 667

Machine_Learning_For_Dummies_by_John_Paul_Mueller,_Luca_Massaron.pdf11.81 MB

13 667

Jupyter Notebook Basics.pdf7.43 KB