Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
DataSpoof
Відкрити в Telegram
Learn Data Science https://dataspoof4081.graphy.com/membership Artificial Intelligence Machine Learning Data Science Deep learning Computer vision NLP Big data
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу DataSpoof
Канал DataSpoof (@dataspoof) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 16 138 підписників, посідаючи 12 559 місце в категорії Освіта та 26 707 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 16 138 підписників.
За останніми даними від 20 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -151, а за останні 24 години на 0, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.89%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає N/A% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 0 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 0 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 0.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як api, llm, pipeline, +9183182, engineer.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Learn Data Science
https://dataspoof4081.graphy.com/membership
Artificial Intelligence
Machine Learning
Data Science
Deep learning
Computer vision
NLP
Big data”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 21 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 Освіта.
16 138
Підписники
Немає даних24 години
-397 днів
-15130 день
Архів дописів
16 139
10 great Python packages for Data Science not known to many:
1️⃣ CleanLab
Cleanlab helps you clean data and labels by automatically detecting issues in a ML dataset.
2️⃣ LazyPredict
A Python library that enables you to train, test, and evaluate multiple ML models at once using just a few lines of code.
3️⃣ Lux
A Python library for quickly visualizing and analyzing data, providing an easy and efficient way to explore data.
4️⃣ PyForest
A time-saving tool that helps in importing all the necessary data science libraries and functions with a single line of code.
5️⃣ PivotTableJS
PivotTableJS lets you interactively analyse your data in Jupyter Notebooks without any code 🔥
6️⃣ Drawdata
Drawdata is a python library that allows you to draw a 2-D dataset of any shape in a Jupyter Notebook.
7️⃣ black
The Uncompromising Code Formatter
8️⃣ PyCaret
An open-source, low-code machine learning library in Python that automates the machine learning workflow.
9️⃣ PyTorch-Lightning by @LightningAI
Streamlines your model training, automates boilerplate code, and lets you focus on what matters: research & innovation.
🔟 Streamlit
A framework for creating web applications for data science and machine learning projects, allowing for easy and interactive data viz & model deployment.
16 139
MLOPS Tools available in Market
1. Version Control and Experiment Tracking:
- DVC (Data Version Control): Manages datasets and models using version control, similar to how Git handles code.
- MLflow: An open-source platform to manage the ML lifecycle, including experiment tracking, model versioning, and deployment.
- Weights & Biases: Offers experiment tracking, model management, and visualization tools.
2. Model Deployment:
- Kubeflow: An open-source toolkit that runs on Kubernetes, designed to make deployments scalable and portable.
- AWS SageMaker: Amazon’s fully managed service that provides tools for building, training, and deploying machine learning models at scale
- TensorFlow Serving: A flexible, high-performance serving system for machine learning models, designed for production environments.
3. CI/CD for Machine Learning:
- GitHub Actions: Automates CI/CD pipelines for machine learning projects, integrating with other MLOps tools.
- Jenkins: An automation server that can be customized to manage CI/CD pipelines for machine learning.
4. Model Monitoring and Management:
- Prometheus & Grafana: Combined, they provide powerful monitoring and alerting solutions, often used for ML model monitoring.
- Seldon Core: An open-source platform for deploying, scaling, and managing thousands of machine learning models on Kubernetes.
5. Data Pipeline Management:
- Apache Airflow: An open-source platform to programmatically author, schedule, and monitor workflows.
- Prefect: A modern workflow orchestration tool that handles complex data pipelines, including those involving ML models.
16 139
Who will be interested in live recording class of AWS in Hindi. It's more than 50 hour
16 139
Lifecycle policies in S3 bucket
Purpose: Automate the management of objects in S3 buckets over time.
Components: Define rules based on object age or storage class.
Actions: Transition objects to different storage classes or delete them.
Benefits: Reduce storage costs, optimize performance, and ensure compliance.
https://youtu.be/XkDu-haZgvc?si=99Ci3blI9lb0hTpA
16 139
AWS #video3
* Like it and subscribe to our channel for daily aws content
https://youtu.be/BaVQoUnWAYE?si=rMjSq_ckC-oBi3hQ
16 139
Build delightful web apps quickly in Python using Google Mesop library
https://github.com/google/mesop
16 139
AWS #video2
* Like It and subscribe to our channel for daily aws content
https://youtu.be/LSMLtBBfNzE?si=fbRaXrx18wUlESw3
16 139
Giveaway
Complete AWS for data science will be totally free on our YouTube channel.
* On next 100 days 100 videos will be published
* Like it and subscribe to our channel
* Daily video will be released at 7pm ist
https://youtu.be/Bzrf13Xd-KU?si=1m1M4lsA6ePDKqKs
16 139
Pdoc is a python library which help us to visualize the code step by step.
pip install pdoc3
How to run
pdoc filename.py
