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

Індія26 595 Освіта12 546...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу DataSpoof

Канал DataSpoof (@dataspoof) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 16 134 підписників, посідаючи 12 546 місце в категорії Освіта та 26 595 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 16 134 підписників.

За останніми даними від 21 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -143, а за останні 24 години на -2, 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 22 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.

16 134

Підписники

-224 години

-327 днів

-14330 день

1 273

Перегляди допису

Немає даних24 години

Немає даних48 годин

7.89%

Коефіцієнт залучення

Немає даних

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

16 133

Some of the links will not be working https://medium.com/coders-camp/230-machine-learning-projects-with-python-5d0c7abf8265

16 133

217 Machine Learning Projects with Python Code.pdf1.66 MB

16 133

The links of code is also in pdf

16 133

How to build a website using chatgpt https://www.instagram.com/p/CqsnrcXPMYx/?igshid=YmMyMTA2M2Y=

16 133

Data Engineering course 1. Master Python: https://lnkd.in/e5rCbvP8 2. Learn SQL: https://lnkd.in/efMKFkfX 3. Learn MySQL: https://lnkd.in/efk-Mi3c 4. Learn MongoDB: https://lnkd.in/eMKPWtqX 5. Dominate PySpark: https://lnkd.in/exwA2hKz 6. Learn Bash, Airflow & Kafka: https://lnkd.in/eyN6u2yd 7. Learn Git & GitHub: https://lnkd.in/eX_Q8s99 8. Learn CICD basics: https://lnkd.in/epKGivFY 9. Decode Data Warehousing: https://lnkd.in/eKnVbFAB 10. Learn DBT: : https://lnkd.in/eG9eaEuE 11. Learn Data Lakes: https://lnkd.in/eQ9xxAJT 12. Learn DataBricks: https://lnkd.in/ePZpCv86 13. Learn Azure Databricks: https://lnkd.in/eBij4akJ 14. Learn Snowflake: https://lnkd.in/erETmtFU 15. Learn Apache NiFi: http://bit.ly/43btwYy 16. Learn Debezium: http://bit.ly/3K6W5gL

16 133

https://www.instagram.com/p/CqktXUrNeA_/?igshid=YmMyMTA2M2Y= Follow us on Instagram for more data science related contents and giveways

16 133

List of popular ai tools

16 133

Generative AI timeline Credit- David

16 133

What are the various time series algorithms available for forecasting Source- Instagram www.instagram.com/dataspoof

16 133

Various types of test used in statistics for data science T-test: used to test whether the means of two groups are significantly different from each other. ANOVA: used to test whether the means of three or more groups are significantly different from each other. Chi-squared test: used to test whether two categorical variables are independent or associated with each other. Pearson correlation test: used to test whether there is a significant linear relationship between two continuous variables. Wilcoxon signed-rank test: used to test whether the median of two related samples is significantly different from each other. Mann-Whitney U test: used to test whether the median of two independent samples is significantly different from each other. Kruskal-Wallis test: used to test whether the medians of three or more independent samples are significantly different from each other. Friedman test: used to test whether the medians of three or more related samples are significantly different from each other.

16 133

How to get GpU class performance on your CPU LAPTOP

16 133

What is online machine learning Online machine learning. Abhishek Singh Online machine learning Online machine learning is a type of machine learning that involves updating a model continuously based on new data points as they become available. In contrast to batch learning, where the model is trained on a fixed dataset, online learning adapts to new data incrementally and in real-time. Online learning is particularly useful in scenarios where data is constantly arriving and the model needs to be updated frequently to reflect the latest information. Examples include fraud detection, recommendation systems, and online advertising. In online learning, the model is initially trained on a small subset of the data, and as new data arrives, the model updates its parameters to incorporate the new information. The update process can be done using various algorithms, such as stochastic gradient descent or online gradient descent. Online learning has several advantages over batch learning, including the ability to adapt to changing data distributions, the ability to handle large datasets efficiently, and the ability to make real-time predictions. However, it also has some limitations, such as the need to carefully manage the learning rate to avoid overfitting, and the difficulty in handling non-stationary data streams.

16 133

How to data preprocessing speed using polar library. Polar is a powerful data preprocessing library which support parallel processing.

16 133

Join and share our telegram channel with your friends to learn data science, machine learning, big data and , deep learning

16 133

Docker for data scientists

16 133

Docker for Data Scientists (2).pdf1.77 MB

16 133

Empower your web-app with API.pdf1.22 MB

16 133

Python DS question.pdf2.19 KB