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
Сітка:📈 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 20 597 підписників, посідаючи 9 687 місце в категорії Освіта та 20 482 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 20 597 підписників.
За останніми даними від 30 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 127, а за останні 24 години на 6, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.66%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 0.68% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 547 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 140 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 2.
- 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 31 липня, 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.
20 597
Підписники
+624 години
+447 днів
+12730 день
Триває завантаження даних...
Схожі канали
Хмара тегів
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
липень '26
липень '26
+239
в 3 каналах
червень '26
+150
в 0 каналах
Get PRO
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 | |
| 31 липня | +8 | |||
| 30 липня | +6 | |||
| 29 липня | +14 | |||
| 28 липня | +9 | |||
| 27 липня | +10 | |||
| 26 липня | +1 | |||
| 25 липня | +12 | |||
| 24 липня | +10 | |||
| 23 липня | +8 | |||
| 22 липня | +12 | |||
| 21 липня | +14 | |||
| 20 липня | +16 | |||
| 19 липня | +12 | |||
| 18 липня | +7 | |||
| 17 липня | +8 | |||
| 16 липня | +5 | |||
| 15 липня | +11 | |||
| 14 липня | +2 | |||
| 13 липня | +8 | |||
| 12 липня | +2 | |||
| 11 липня | +5 | |||
| 10 липня | +1 | |||
| 09 липня | +5 | |||
| 08 липня | +9 | |||
| 07 липня | +4 | |||
| 06 липня | +12 | |||
| 05 липня | +7 | |||
| 04 липня | +18 | |||
| 03 липня | 0 | |||
| 02 липня | +3 | |||
| 01 липня | 0 |
Дописи каналу
Data Science Roadmap: 🗺
📂 Math & Stats
∟📂 Python/R
∟📂 Data Wrangling
∟📂 Visualization
∟📂 ML
∟📂 DL & NLP
∟📂 Projects
∟ ✅ Apply For Job
Like if you need detailed explanation step-by-step ❤️
| 2 |  If you’re a student, graduate, or someone looking for a career switch, read this.
Most people spend months watching random YouTube videos and still don’t become job-ready.
Instead, learn in a structured offline classroom.
📌 Data Analytics with GenAI
📌 Python + SQL + Power BI
📌 6-Month Program
📌 1:1 Mentorship
📌 Job Assistance
📍Now available in your city.
Seats are limited.
👉 Register Here: https://lp.pwskills.com/data-analytics-course-offline-batch0?utm_source=telegram&utm_medium=influencer&utm_campaign=daoffline | 382 |
| 3 | Top 10 machine Learning algorithms 👇👇
1. Linear Regression: Linear regression is a simple and commonly used algorithm for predicting a continuous target variable based on one or more input features. It assumes a linear relationship between the input variables and the output.
2. Logistic Regression: Logistic regression is used for binary classification problems where the target variable has two classes. It estimates the probability that a given input belongs to a particular class.
3. Decision Trees: Decision trees are a popular algorithm for both classification and regression tasks. They partition the feature space into regions based on the input variables and make predictions by following a tree-like structure.
4. Random Forest: Random forest is an ensemble learning method that combines multiple decision trees to improve prediction accuracy. It reduces overfitting and provides robust predictions by averaging the results of individual trees.
5. Support Vector Machines (SVM): SVM is a powerful algorithm for both classification and regression tasks. It finds the optimal hyperplane that separates different classes in the feature space, maximizing the margin between classes.
6. K-Nearest Neighbors (KNN): KNN is a simple and intuitive algorithm for classification and regression tasks. It makes predictions based on the similarity of input data points to their k nearest neighbors in the training set.
7. Naive Bayes: Naive Bayes is a probabilistic algorithm based on Bayes' theorem that is commonly used for classification tasks. It assumes that the features are conditionally independent given the class label.
8. Neural Networks: Neural networks are a versatile and powerful class of algorithms inspired by the human brain. They consist of interconnected layers of neurons that learn complex patterns in the data through training.
9. Gradient Boosting Machines (GBM): GBM is an ensemble learning method that builds a series of weak learners sequentially to improve prediction accuracy. It combines multiple decision trees in a boosting framework to minimize prediction errors.
10. Principal Component Analysis (PCA): PCA is a dimensionality reduction technique that transforms high-dimensional data into a lower-dimensional space while preserving as much variance as possible. It helps in visualizing and understanding the underlying structure of the data.
Credits: https://t.me/datasciencefun
Like if you need similar content 😄👍
Hope this helps you 😊 | 576 |
| 4 |  Aaj hi ek certified Hackar bano!💻
Shuru se saari cheeze seekho bilkul basic se!!
PW skills leke aaya h certified Ethical Hacking ka course!!
Isme milega :
✅ Hands on Practice
✅ LIVE Hacking Labs
✅ Certificate after Completion
Sirf Rs 4999 mai
Abhi enroll karo HACK30 Coupon code use karke 30% OFF milega!
Enroll NOW : https://pwskills.com/web-development/certified-ethical-hacking-course-035473/?source=pwskills.com&position=course_dropdown&from=home_page&utm_source=pwskills&utm_medium=telegram&utm_campaign=ethical_hacking | 544 |
| 5 | 🎯Free AI/ML learning resources 👇
1/ Google Machine Learning Crash Course:
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course
2/ Kaggle Learn:
https://www.kaggle.com/learn
3/ Harvard CS50 AI with Python:
https://cs50.harvard.edu/ai/
4/ DeepLearning.AI Short Courses:
https://www.deeplearning.ai/courses/
5/ TensorFlow Official Tutorials:
https://www.tensorflow.org/tutorials | 893 |
| 6 | Data Science Interview Questions.pdf | 951 |
| 7 | 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 😮 | 833 |
| 8 |  🎰 Welcome Bonus 1200% — Maczo Crypto Casino
🎮 Crypto exchange · Sports · Live casino — all in one place
💳 USDT instant deposit & withdrawal
→ https://tglink.io/b1074395ffd098 | 217 |
