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

13 670

Python for Machine Learning.pdf2.74 MB

13 670

Ultimate Guide to Data Cleaning.pdf2.11 MB

13 670

Binomial Distribution

13 670

ChatGPT Training Explained

13 670

Python for Data Analysis.pdf8.95 MB

13 670

How To Design a Neural Network

13 670

Machine_Learning_With_Python_For_Everyone_Addison_Wesley_Professional.pdf9.00 MB

13 670

Adaptive Query Execution (AQE) in Apache Spark is a feature introduced to improve query performance dynamically at runtime, based on actual data statistics collected during execution. This makes Spark smarter and more efficient, especially when dealing with real-world messy data where planning ahead (at compile time) might be misleading. 🔍 Importance of AQE in Spark Runtime Optimization: AQE adapts the execution plan on the fly using real-time stats, fixing issues that static planning can't predict. Better Join Strategy: If Spark detects at runtime that one table is smaller than expected, it can switch to a broadcast join instead of a slower shuffle join. Improved Resource Usage: By optimizing stage sizes and join plans, AQE avoids unnecessary shuffling and memory usage, leading to faster execution and lower cost. 🪓 Handling Data Skew with AQE Data skew occurs when some partitions (e.g., specific keys) have much more data than others, slowing down those tasks. AQE handles this using: Skew Join Optimization: AQE detects skewed partitions and breaks them into smaller sub-partitions, allowing Spark to process them in parallel instead of waiting on one giant slow task. Automatic Repartitioning: It can dynamically adjust partition sizes for better load balancing, reducing the "straggler" effect from skew. 💡 Example: If a join key like customer_id = 12345 appears millions of times more than others, Spark can split just that key’s data into chunks, while keeping others untouched. This makes the whole join process more balanced and efficient. In summary, AQE improves performance, handles skew gracefully, and makes Spark queries more resilient and adaptive—especially useful in big, uneven datasets.

13 670

Curve-Fitting Methods and What they Mean

13 670

Probability for Machine Learning 📝.pdf2.83 MB

13 670

Linear Regression

13 670

How to Merge Pandas DataFrames?

13 670

This diagram explains how Reinforcement Learning (RL) works in Machine Learning. It starts with raw input data. An agent interacts with an environment by selecting actions. The environment gives feedback in the form of rewards and new states. The agent learns which actions give the best rewards and improves over time. The result is an optimized output, based on trial, error, and learning from feedback.

13 670

Data Wrangling with Pandas Cheatsheet

13 670

Kafka Usecases

13 670

Roadmap for AI Engineers

13 670

Popular Models for Machine Learning

13 670

Machine Learning Algorithms