uk
Feedback
DataSpoof

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 16 139 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 16 139 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.

16 139
Підписники
-224 години
-327 днів
-14330 день
Архів дописів
DataSpoof
16 139
Top 250 aws Q&A.pdf1.77 MB

DataSpoof
16 139
Important Interview Question On Spark ========================================= 1. Difference between RDD & Dataframes 2. What are the challenges you face in spark? 3. What is difference between reduceByKey & groupByKey? 4. What is the difference between Persist and Cache? 5. What is the Advantage of a Parquet File? 6. What is a Broadcast Join ? 7. What is Difference between Coalesce and Repartition? 8. What are the roles and responsibility of driver in spark Architecture? 9. What is meant by Data Skewness? How is it deal? 10. What are the optimisation techniques used in Spark? 11. What is Difference Between Map and FlatMap? 12. What are accumulator and BroadCast Variables? 13. What is a OOM Issue, how to deal it? 14. what are tranformation in spark? Type of Transformation? 15. Tell me some action in spark that you used ? 16. What is the role of Catalyst Optimizer ? 17. what is the checkpointing? 18. Cache and persist 19. What do you understand by Lazy Evaluation ? 20. How to convert Rdd to Dataframe? 21. How to Dataframe to Dataset. 22. What makes Spark better than Hadoop? 23. How can you read a CSV file without using an external schema? 24. What is the difference between Narrow Transformation and Wide Transformation? 25. What are the different parameters that can be passed while Spark-submit? 26. What are Global Temp View and Temp View? 27. How can you add two new columns to a Data frame with some calculated values? 28. Avro Vs ORC, which one do you prefer? 29. What are the different types of joins in Spark? 30. Can you explain Anti join and Semi join? 31. What is the difference between Order By, Sort By, and Cluster By? 32. Data Frame vs Dataset in spark? 33. 4.What are the join strategies in Spark 34. What happens in Cluster deployment mode and Client deployment mode 35. What are the parameters you have used in spark-submit 36. How do you add a new column in Spark 37. How do you drop a column in Spark 38. What is difference between map and flatmap? 39. What is skew partitions? 40. What is DAG and Lineage in Spark? 41. What is the difference between RDD and Dataframe? 42. Where we can find the spark application logs. 43. What is the difference between reduceByKey and groupByKey? 44. what is spark optimization? 45. What are shared variables in spark 46. What is a broadcast variable 47. Why spark instead of Hive 48. what is cache 49. Tell me the steps to read a file in spark 50. How do you handle 10 GB file in spark, how do you optimize it

DataSpoof
16 139
Over 100 Essential Concepts For Data Scientists.pdf1.17 KB

DataSpoof
16 139
Important_𝗦𝗰𝗶𝗸𝗶𝘁_𝗹𝗲𝗮𝗿𝗻_Operations.pdf1.10 KB

DataSpoof
16 139
photo content
+2

DataSpoof
16 139
Training Details_data_science-1.pdf6.34 KB

DataSpoof
16 139
photo content

DataSpoof
16 139
Linux Essential Operations - CheatSheet.pdf1.09 KB

DataSpoof
16 139
https://www.instagram.com/p/C2JX6tdvUAj/?igsh=MWk3MGpwdnJpbTd4cQ== Follow on Instagram for more data science content
https://www.instagram.com/p/C2JX6tdvUAj/?igsh=MWk3MGpwdnJpbTd4cQ== Follow on Instagram for more data science content

DataSpoof
16 139
Roadmap of learning tableau

DataSpoof
16 139
Tableau-1.pdf8.87 MB

DataSpoof
16 139
Heros of deep learning (CNN)- Yann lecun
Heros of deep learning (CNN)- Yann lecun

DataSpoof
16 139
All YouTube Resources for DSA 🔥🔥 Important topic-wise playlist on youtube [BEST]💯💯 DSA full course-https://lnkd.in/drfYia2j ARRAYS - https://lnkd.in/dG69DAEZ STRING - https://lnkd.in/deWr9svh Dynamic Programming-https://lnkd.in/dGpVEHg8 Recursion-https://lnkd.in/dv6XUNyP Heap-https://lnkd.in/dZBJdr2W SLIDING WINDOW -https://lnkd.in/dxXNKFgQ Binary Search-https://lnkd.in/dCQRSiXq Stack-https://lnkd.in/dYqeH7ft HASHING -https://lnkd.in/dM77crfV Binary Trees-https://lnkd.in/dFSXYYFt Graph-https://lnkd.in/dfmi74sU TRIE -https://lnkd.in/d3e-wm_J SEGMENT TREE -https://lnkd.in/dytGUaGB COMPETITIVE PROGRAMMING ->(https://lnkd.in/d3z6jKE4)

DataSpoof
16 139
Top 10 Leetcode Articles to identify patterns in DSA 🔥 : 1) Sliding Window Pattern : https://lnkd.in/gPZDh9Er 2) Two Pointers Pattern : https://lnkd.in/gd7mrf_D 3) Substring Problems Pattern : https://lnkd.in/gkAipSuF 4) Dynamic Programming-1 Pattern : https://lnkd.in/gjkjTwHD 5) Dynamic Programming-2 Pattern : https://lnkd.in/gNKrm_5N 6) Binary Search Pattern : https://lnkd.in/gSwxE2WN 7) Tree Pattern : https://lnkd.in/gmPEVK6v 8) Graph Pattern : https://lnkd.in/gNTrMUKb

DataSpoof
16 139
Statistics For Data Science !.pdf1.29 MB

DataSpoof
16 139
Sql injection for data science

DataSpoof
16 139
SQL injection CyberSecurity.pdf1.58 MB