uk
Feedback
Data Science & Machine Learning Resources

Data Science & Machine Learning Resources

Відкрити в Telegram

Join this channel to learn data science, artificial intelligence and machine learning with funny quizzes, interesting projects and amazing resources for free Admin: @love_data Buy ads: https://telega.io/c/datalemur

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Data Science & Machine Learning Resources

Канал Data Science & Machine Learning Resources (@datalemur) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 20 488 підписників, посідаючи 9 822 місце в категорії Освіта та 21 593 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 20 488 підписників.

За останніми даними від 12 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 203, а за останні 24 години на 11, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 1.87%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.03% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 383 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 211 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 7.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як |--, learning, insidead, database, sql.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
Join this channel to learn data science, artificial intelligence and machine learning with funny quizzes, interesting projects and amazing resources for free Admin: @love_data Buy ads: https://telega.io/c/datalemur

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 13 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.

20 488
Підписники
+1124 години
+347 днів
+20330 день

Триває завантаження даних...

Залучення підписників
червень '26
червень '26
+89
в 0 каналах
травень '26
+344
в 3 каналах
Get PRO
квітень '26
+188
в 0 каналах
Get PRO
березень '26
+262
в 1 каналах
Get PRO
лютий '26
+433
в 1 каналах
Get PRO
січень '26
+637
в 0 каналах
Get PRO
грудень '25
+494
в 0 каналах
Get PRO
листопад '25
+630
в 3 каналах
Get PRO
жовтень '25
+650
в 1 каналах
Get PRO
вересень '25
+656
в 1 каналах
Get PRO
серпень '25
+839
в 4 каналах
Get PRO
липень '25
+1 110
в 6 каналах
Get PRO
червень '25
+1 989
в 9 каналах
Get PRO
травень '25
+2 717
в 7 каналах
Get PRO
квітень '25
+3 878
в 5 каналах
Get PRO
березень '25
+1 119
в 3 каналах
Get PRO
лютий '25
+1 084
в 7 каналах
Get PRO
січень '25
+1 436
в 5 каналах
Get PRO
грудень '24
+132
в 0 каналах
Get PRO
листопад '24
+551
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '24
+648
в 0 каналах
Get PRO
вересень '24
+1 255
в 0 каналах
Get PRO
серпень '24
+162
в 1 каналах
Дата
Залучення підписників
Згадування
Канали
13 червня+14
12 червня+12
11 червня+6
10 червня+6
09 червня+3
08 червня+3
07 червня+10
06 червня+5
05 червня+7
04 червня+15
03 червня+5
02 червня+3
01 червня0
Дописи каналу
Data Science Interview Questions.pdf1.42 MB

2
SQL vs Python Programming: Quick Comparison ✍ 📌 SQL Programming • Query data from databases • Filter, join, aggregate rows Best fields • Data Analytics • Business Intelligence • Reporting and MIS • Entry-level Data Engineering Job titles • Data Analyst • Business Analyst • BI Analyst • SQL Developer Hiring reality • Asked in most analyst interviews • Used daily in analyst roles India salary range • Fresher: 4–8 LPA • Mid-level: 8–15 LPA Real tasks • Monthly sales report • Top customers by revenue • Duplicate removal 📌 Python Programming • Clean and analyze data • Automate workflows • Build models Where you work • Notebooks • Scripts • ML pipelines Best fields • Data Science • Machine Learning • Automation • Advanced Analytics Job titles • Data Scientist • ML Engineer • Analytics Engineer • Python Developer Hiring reality • Common in mid to senior roles • Strong demand in AI teams India salary range • Fresher: 6–10 LPA • Mid-level: 12–25 LPA Real tasks • Churn prediction • Report automation • File handling CSV, Excel, JSON ⚔️ Quick comparison • Data source SQL stays inside databases Python pulls data from anywhere • Speed SQL runs fast on large tables Python slows with raw big data • Learning SQL is beginner-friendly Python needs coding basics 🎯 Role-based choice • Data Analyst SQL required Python adds value • Data Scientist Python required SQL used to fetch data • Business Analyst SQL works for most roles Python helps automate work • Data Engineer SQL for pipelines Python for processing ✅ Best career move • Learn SQL first for entry • Add Python for growth • Use both in real projects Which one do you prefer? SQL 👍 Python ❤️ Both 🙏 None 😮
560
3
🎰 Welcome Bonus 1200% — Maczo Crypto Casino 🎮 Crypto exchange · Sports · Live casino — all in one place 💳 USDT instant dep
🎰 Welcome Bonus 1200% — Maczo Crypto Casino 🎮 Crypto exchange · Sports · Live casino — all in one place 💳 USDT instant deposit & withdrawal → https://tglink.io/b1074395ffd098
217
4
📊 Data Science Roadmap 🚀 📂 Start Here ∟📂 What is Data Science & Why It Matters? ∟📂 Roles (Data Analyst, Data Scientist, ML Engineer) ∟📂 Setting Up Environment (Python, Jupyter Notebook) 📂 Python for Data Science ∟📂 Python Basics (Variables, Loops, Functions) ∟📂 NumPy for Numerical Computing ∟📂 Pandas for Data Analysis 📂 Data Cleaning & Preparation ∟📂 Handling Missing Values ∟📂 Data Transformation ∟📂 Feature Engineering 📂 Exploratory Data Analysis (EDA) ∟📂 Descriptive Statistics ∟📂 Data Visualization (Matplotlib, Seaborn) ∟📂 Finding Patterns & Insights 📂 Statistics & Probability ∟📂 Mean, Median, Mode, Variance ∟📂 Probability Basics ∟📂 Hypothesis Testing 📂 Machine Learning Basics ∟📂 Supervised Learning (Regression, Classification) ∟📂 Unsupervised Learning (Clustering) ∟📂 Model Evaluation (Accuracy, Precision, Recall) 📂 Machine Learning Algorithms ∟📂 Linear Regression ∟📂 Decision Trees & Random Forest ∟📂 K-Means Clustering 📂 Model Building & Deployment ∟📂 Train-Test Split ∟📂 Cross Validation ∟📂 Deploy Models (Flask / FastAPI) 📂 Big Data & Tools ∟📂 SQL for Data Handling ∟📂 Introduction to Big Data (Hadoop, Spark) ∟📂 Version Control (Git & GitHub) 📂 Practice Projects ∟📌 House Price Prediction ∟📌 Customer Segmentation ∟📌 Sales Forecasting Model 📂 ✅ Move to Next Level ∟📂 Deep Learning (Neural Networks, TensorFlow, PyTorch) ∟📂 NLP (Text Analysis, Chatbots) ∟📂 MLOps & Model Optimization Data Science Resources: https://whatsapp.com/channel/0029VaxbzNFCxoAmYgiGTL3Z React "❤️" for more! 🚀📊
0
5
Resonant is a mini-app that connects your decision patterns to your AI Agents. Generate your personal Agentic Memory Card now
Resonant is a mini-app that connects your decision patterns to your AI Agents. Generate your personal Agentic Memory Card now! https://t.me/ResonantAlphaBot/resonant?startapp
0
6
ChatGPT Prompts Book Oliver Theobald, 2024
0
7
Most people who have valuable knowledge never turn it into a course Not because they can’t — but because it feels too complic
Most people who have valuable knowledge never turn it into a course Not because they can’t — but because it feels too complicated Content, structure, platforms, tech... I came across something interesting: LUMILY - AI tool that turns your idea into a full course and launches it straight in Telegram No LMS No tech overhead No complicated setup Just your expertise → structured lessons Feels like a shortcut that shouldn’t exist 👉 Try Live Demo
0