现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
Data Science | علم داده
前往频道在 Telegram
📊 دانشمند داده شوید! 👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼 🆔 @DataScienceir_Adv
显示更多📈 Telegram 频道 Data Science | علم داده 的分析概览
频道 Data Science | علم داده (@datascience_ir) 波斯语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 50 108 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 2 664，并在 伊朗 地区排名第 6 693 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 50 108 名订阅者。
根据 29 六月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -268，过去 24 小时变化为 8，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 7.22%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.94% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 3 616 次浏览，首日通常累积 1 475 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 8。
- 主题关注点： 内容集中在 ابزار, داده, واقعی, پایتون, دیتا 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“📊 دانشمند داده شوید!
👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼
🆔 @DataScienceir_Adv”
凭借高频更新（最新数据采集于 30 六月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
50 108
订阅者
+824 小时
-87 天
-26830 天
帖子存档
50 108
⭕️ 5 کانال آموزشی مفید علم داده و هوش مصنوعی:
┌ 🏷 Top 5 helpful Data Science & AI
├ ◼️ Artificial Intelligence - All in One
├ ◻️ Machine Learning with Phil
├ ◼️ StatQuest With Josh Starmer
├ ◻️ freeCodeCamp
└ ◼️ Sentdex
⭕️ 5 منبع خودآموز برای یادگیری ماشین و علم داده:
┌ 🏷 5 Self-study resources for ML & DS
├ ◼️ Mathematics of Big Data and ML MIT
├ ◻️ ML Crash Course by Google
├ ◼️ freeCodeCamp
├ ◻️ Hackerrank
└ ◼️ StatQuest With Josh Starmer
⭕️ 5 وب سایت قابل اعتماد دیتاستهای منبع باز:
┌ 🏷 5 trusted websites for open datasets
├ ◼️ Nasdaq Data
├ ◻️ EarthData
├ ◼️ opendata
├ ◻️ Data.Gov
└ ◼️ FiveThirtyEight
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 108
🔴 30 کتابخانه پایتون برای علم داده
🚀 افزایش شدید بهرهوری علم داده شما
📚 در اینجا مجموعه ای از 30 کتابخانه فوق العاده کاربردی و ضروری پایتون برای علوم داده وجود دارد که هر کدام از آنها پتانسیل عظیمی برای افزایش سرسام آور مهارت های علم داده شما دارند.💣
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 108
🔥 3 دوره رایگان و کاربردی آموزش جبر خطی
📂 آموزش مباحث تئوری و کاربردی جبر خطی👌🏼
💬 جبر خطی یکی از مهم ترین ابزارها در ریاضیات کاربردی است که این روزها نقش آن در علوم داده بسیار مورد توجه قرار گرفته است. اگر بخواهیم خیلی ساده به این موضوع نگاه کنیم، جبر خطی همان ماتریسها و فضای برداری است که درک درست و کاملی از آن نداریم.
🟣 اما اگر بخواهیم به طور جدی به بررسی جبر خطی و کاربرد آن در علوم داده بپردازیم، درک درست از جبر خطی، کمک شایانی به حل مسائل ما در علوم داده خواهد کرد. تصویر، متن یا هر داده دیگری، از ماتریسها برای ذخیرهسازی و پردازش دادهها استفاده میکنند. همین موضوع میتواند انگیزه کافی برای یادگیری جبر خطی را در شما به وجود آورد.
🔰 در زیر ۳ دوره رایگان و جامع آموزش جبر خطی آورده شده است که با استفاده از اسلایدها، جزوات و ویدیوهای آموزشی، به آموزش مباحث تئوری و کاربردی جبر خطی میپردازد.
🏷 3 FREE Resources for Linear Algebra
├ ◼️ Essence of Linear Algebra
├ ◻️ Linear Algebra, Pillar
└ ◼️ Linear Algebra, MIT
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 108
⭕️ درک مدل های یادگیری ماشین به سادگی تمام!
📂 با کتابخانه قدرتمند Shapash پایتون👌🏼
🔷 مدل های پیچیده یادگیری ماشین فاقد قابلیت توضیح هستند و این باعث میشود درک عملکرد و خروجی آنها برای دانشمندان داده دشوار شود.
🔶 کتابخانه Shapash، یک کتابخانه پایتون است که با ارائه یک داشبورد تعاملی قدرتمند به شما کمک می کند تا مدل های یادگیری ماشین را به راحتی هر چه تمام تر درک کنید و با ایجاد برنامههای وب کاربر پسند نتایج خود را با سایر متخصصین داده به اشتراک بگذارید.
✅ علاوه بر این، Shapash با نمایش اطلاعات مفید در مورد هر مدل و داده می تواند برای تولید گزارش استفاده شود، از این رو ابزار بسیار مفیدی برای دانشمندان داده است. برای اطلاعات بیشتر در مورد این کتابخانه فوق العاده پایتون میتوانید لینک زیر را بررسی کنید.
┌ 🏷 Shapash Python library
└ 🖥 Shapash
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 108
🔴 رایج ترین خطاهای کدنویسی SQL
📝 در پروژههای علم داده
📚 اگر شما هم یک متخصص علوم داده هستید که برای پروژههایتان با SQL کار میکنید و اشتباهات مشابه را بارها و بارها انجام می دهید، این کتابچه برای شماست. برای کمک به جلوگیری از تکرار این اشتباهات، رایج ترین خطاهای کدنویسی SQL را در این فایل PDF بررسی کنید.
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 108
🎯 راهنمای آموزش پایتون
📂 با ChatGPT و Google Colab
✳️ سادهترین و سریعترین راه برای یادگیری پایتون، با استفاده از یک مربی پیشرفته هوش مصنوعی (ChatGPT) و ابزار رایگان ابری (Google Colab) 👌🏼
🟣 این کتاب با استفاده از ابزار ابری رایگان Google Colab و دستیار قدرتمند مبتنی بر هوش مصنوعی ChatGPT، در 10 درس متمرکز به شما در یادگیری و کدنویسی پایتون کمک میکند.
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 108
🎯 111 مفهوم اساسی؛
👨🏻💻 که هر دیتا ساینتیست باید بداند!
✅ علوم داده روز به روز در حال پیشرفت و گستردهتر شدن است. پس برای ورود به این حوزه و متخصص شدن در آن لازم است که اصطلاحات مهم و پر کاربرد این حوزه را بشناسید. هدف از این مقاله، معرفی 111 اصطلاح و مفهوم کاربردی علوم داده است.
🟣 این لیست با ارائه یک نمای کلی، سکوی پرتابی برای تحقیقات بیشتر و درک عمیق در مورد هر یک از مفاهیم است. هم چنین به شما کمک میکند که پیش از جلسات مهم کاری یا مصاحبه شغلی آمادگی لازم را داشته باشید.
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 108
🔴 آموزش کاربردی یادگیری عمیق
✍🏼 محمود بدری / محقق DL
✳️ یکی از زیباترین یادداشت هایِ کوتاه و جامعی که تا به حال در مورد یادگیری عمیق دیده ام. این جزوه 100 صفحهای فقط به صورت تئوری یادگیری عمیق را آموزش نمیدهد، بلکه تجربه عملی و کاربرد واقعی آن را در پروژه ها نمایش میدهد.
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 108
⭕️ کتابخانهای شگفت انگیز برای آنالیز داده ها
📂 ابزاری کاربردی برای دانشمندان داده👌🏼
🔷 به عنوان یک دیتا ساینتیست اگر به دنبال ابزاری هستید که کارها را ساده تر کنید و در زمان انجام پروژه صرفه جویی کنید، DataPrep یک کتابخانه شگفتانگیز پایتون است که با کمترین تعداد خط کد به شما کمک میکند کارهای متعددی از جمله جمع آوری داده، تمیز کردن دادهها و آنالیز دادهها را انجام دهید. در اینجا برخی از ویژگی های اصلی این کتابخانه آورده شده است:
◼️ اتصال به انواع پایگاه داده با ماژول Connector
◻️ تجسم انواع داده ها با ماژول EDA
◼️ پاکسازی و اعتبارسنجی داده ها با ماژول Clean
✅ برای دسترسی به این کتابخانه شگفت انگیز پایتون می توانید از لینک زیر استفاده نمایید:
┌ 🏷 Python Library
└ 🚀 dataprep
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 108
🎯 راهنمای کارآموزی علوم داده
♟پلی برای دستیابی به پروژههای دلاری
✅ اگر به دنبال کارآموزی در نقش علم داده یا تحلیلگر داده هستید، اما در مورد چگونگی، شرایط و حقوق و مزایای آن سردرگم هستید، این راهنمای فوق العاده کارآموزی علوم داده برای شماست.
📌 این راهنما در بخش اول به «آمادگی برای کارآموزی» و مطالب و مفاهیمی که نیازمند تسلط به آنها هستید، می پردازد و در بخش دوم به «تجربههای کارآموزی» علوم داده در شرکت های مطرحی هم چون مایکروسافت میپردازد.
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 108
🔴 چیت شیت جامع الگوریتمهای ML
📚 بررسی معروف ترین الگوریتمها
☑️ در مورد اینکه کدام الگوریتم ML را باید برای پروژههای خود انتخاب سردرگم هستید؟ خب، دیگر نگران نباشید! این برگه تقلب به بررسی کامل 10 الگوریتم معروف یادگیری ماشین و نحوه و کاربرد هر یک از آنها میپردازد.
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 108
⭕️ درک مدل های یادگیری ماشین به سادگی تمام!
📂 با کتابخانه Explainer Dashboard پایتون
🔷 مدل های پیچیده یادگیری ماشین فاقد قابلیت توضیح هستند و این مورد درک عملکرد و خروجی آنها را برای دانشمندان داده دشوار می کند. کتابخانه Explainer Dashboard، یک کتابخانه پایتون است که با ارائه یک داشبورد تعاملی قدرتمند به شما کمک می کند تا مدل های یادگیری ماشین را به راحتی هر چه تمام تر یاد بگیرید.
✅ علاوه بر این، این کتابخانه از رویکردهای مختلف، از جمله SHAP values، permutation importants و dependence plots پشتیبانی میکند. برای اطلاعات بیشتر در مورد این کتابخانه فوق العاده پایتون میتوانید لینک زیر را بررسی کنید.
┌🏷 Explainer Dashboard Library
└ 🖥 ExplainerDashboard
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 108
🔴 پرطرفدارترین سوالات مصاحبه پایتون
📝 45 سوال پرتکرار پایتون با پاسخ
✅ اگر شما هم در پاسخ به سوالات مربوط به پایتون در "مصاحبههای علم داده" تسلط کافی را ندارید، این سند برای شماست. در این فایل پرطرفدارترین سوالاتی که عمدتا از سوی مصاحبه کنندگان علم داده مطرح میشود آورده شده است. این سند به شما کمک می کند تا در پاسخ به اکثر سؤالات پایتون در مصاحبههای علوم داده، موفق باشید.
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 108
🎯 +250 نکته/ترفند پایتون و علم داده
⏳ آپدیت جدید در 350 صفحه
✍🏼 آوی چاولا / محقق علم داده
🟣 بیش از 200 روز است که به طور مداوم از علم داده می نویسم و هر روز یک نکته جدید را به اشتراک می گذارم. بنابراین، فکر کردم خوب است که تمام نکاتم را در یک فایل PDF جمع کنم و با شما به اشتراک بگذارم.
✳️ این فایل PDF بیش از 250 نکته و ترفند علم داده و پایتون را به صورت مسئله محور پوشش می دهد و بیش از 350 صفحه دارد. در این فایل آموزشی، تقریبا هر چیزی که برای شروع پایتون و کار با دادهها لازم دارید، در قالب مثالهای متعدد و بدون توضیحات اضافی آورده شده است. من این PDF را هر دو هفته یکبار به روز می کنم.
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 108
⭕️ علوم داده را رایگان و خودآموز یاد بگیرید!
📂 منبع فوق العادهای از علوم داده AI , ML , DL , ...
🔷 بزرگترین انجمن شغلی دانشمندان داده در اروپا، پلتفرمی را ایجاد کرده است که تمامی منابع و ابزارهایی که برای یادگیری علم داده نیاز دارید را با توضیحات و پرسش و پاسخ مبتنی بر GPT در اختیار شما قرار می دهد. استفاده و یادگیری خودآموز از طریق این پلتفرم کاملا رایگان است! از ویژگی های این ابزار می توان به موارد زیر اشاره کرد:
☑️ 100 هزار منبع آموزشی رایگان
☑️ نقشه راه تعاملی
☑️ خلاصه و پرسش و پاسخ مبتنی بر GPT
✅ برای دسترسی به این ابزار رایگان آموزش علوم داده می توانید از لینک زیر استفاده نمایید:
┌ 🏷 Teach yourself Data Science for FREE
└ 🚀 Learnengine
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 108
🔴 مجموعه جامع برگه تقلب علوم داده
📝 شامل مباحث ML , DL , AI , DS
🏛 کاری از دانشگاه MIT و Stanford
✅ مجموعه ۵۲ صفحهای برگه تقلب علوم داده دانشگاه MIT و Stanford، نمایی جامع از تمامی مباحث اصلی که باید در حوزه علوم داده به آن ها مسلط شوید ارائه میدهد. این مباحث شامل ریاضیات علوم داده، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، علم داده و هوش مصنوعی میشود.
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 108
⭕️ مهارت های ضروری برای یک دانشمند داده
📂 با بررسی بیش از 800 موقعیت شغلی DS
🔷 برای دستیابی بهتر به یک موقعیت شغلی دانشمند داده، کسب مهارت هایی ضروری است که بیشتر شرکت ها به دنبال آن هستند. برای جمع آوری لیستی از این مهارت ها، من با استفاده Diffbot، مهارت های مورد نیاز بیش از 800 آگهی شغلی علم داده را بررسی کردم و با استفاده از LLM آن ها را دسته بندی کردم. در نهایت، با نمودار Sunburst مهارت های طبقه بندی شده را نمایش دادم.
✅ برای دریافت لیست مهارت های ضروری DS و هم چنین مشاهده کد می توانید از لینک زیر استفاده نمایید:
┌ 🏷 View Chart: Data Science Skills
└ 🏷 View Code: Data Scientist Jobs
✍🏼 خوین تران / مهندس ML
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 108
⭕️ من بیش از 50 ساعت با برخی از بهترین دانشمندان داده، مهندسان ML و رهبران تکنولوژی در طول پادکست AI Stories صحبت کردم. در اینجا "10 نکته کاربردی و مهم که در مورد علم داده" از آنها یاد گرفتم، با شما به اشتراک می گذارم:
1️⃣ همه چیز در مورد مدل ها و الگوریتم ها نیست! شما یک دانشمند داده هستید، پس باید به داده ها اهمیت دهید. بیشتر زمان شما به جای یافتن مدل مناسب، باید بر روی درست کردن داده ها و تمیز کردن آنها صرف شود.
2️⃣ ساده شروع کنید و سریع تکرار کنید. یک الگوریتم ساده در تولید، ارزش ایجاد می کند، در حالی که یک الگوریتم کامل در نوت بوک شما 0% تاثیر دارد. پس به فکر کاربرد عملی و پیاده سازی پروژه هایتان باشید!
3️⃣ به کل کسب و کار فکر کنید. فقط سعی نکنید یک معیار را در سازمان بهینه کنید، همیشه به تصویر بزرگتر فکر کنید و مطمئن شوید که پروژه شما به کل کسب و کار ارزش میافزاید.
4️⃣ کمک بخواهید. شما تنها نیستید و از شما انتظار نمی رود که به تنهایی همه کارها را انجام دهید. کمک خواستن یک مهارت مهم برای توسعه است.
5️⃣ بی مهابا درخواست دهید! اگر می خواهید شغل رویایی خود را بدست آورید، در صورت رد شدن، تسلیم نشوید. به ارسال رزومه خود ادامه دهید و در مصاحبههای شغلی شرکت کنید تا بهتر و بهتر شوید.
6️⃣ به یادگیری ابزارهای جدید ادامه دهید. علم داده یک حوزه دائما در حال توسعه است و ابزارهایی که امروزه استفاده می کنید ممکن است در چند ماه آینده بی فایده شوند. پس خودتان را به روز نگه دارید.
7️⃣ شروع به شبکه سازی کنید. با دانشمندان و مهندسان مختلف داده در توییتر، لینکدین، یوتیوب یا سایر پلتفرمها ارتباط برقرار کنید. از آن ها یاد بگیرید و به آن ها کمک کنید. آیندهیِ شما، از شما تشکر خواهد کرد.
8️⃣ شکست را در آغوش بگیرید. در حوزه علم داده شکست می خورید، خیلی هم شکست می خورید. اما تسلیم نشوید و به یادگیری ادامه دهید. شما تنها نیستید!
9️⃣ مثل یک مهندس رفتار کنید. فقط آموزش یک مدل را در یک نوت بوک یاد نگیرید. نحوه استقرار و نظارت بر مدل ها را هم بدانید و یاد بگیرید که چگونه کد بهتری بنویسید. اینطوری تاثیر بسیار بیشتری خواهید داشت.
🔟 کار خود را به نمایش بگذارید. شاید شما پروژه علم داده خود را به خوبی انجام دهید، اما تا زمانی که آن را در پلتفرم های مختلف به نمایش نگذارید فایده ای ندارد! باید خودتان را عرضه کنید. به مردم بگویید که کار شما چقدر خوب و مفید است. اگر خودتان را پرزنت نکنید، هیچکس این کار را برای شما انجام نخواهد داد.
✍🏼 نیل لیزر / دانشمند داده و خالق AI Stories
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 108
🎯 کتابخانه ها و فریمورک های ضروری پایتون که هر دانشمند داده، مهندس ML و توسعه دهنده پایتون باید بداند!
✅ اگر تا به حال درگیر پروژه های علم داده و یادگیری ماشین بوده باشید، حتما با انبوهی از کتابخانه های پایتون مواجه شده اید که در اندازه، کیفیت و تنوع متغیر هستند.
🟣 در این کتاب به بررسی کتابخانهها و فریمورک های ضروری پایتون میپردازیم که هر دانشمند داده، مهندس یادگیری ماشین و توسعه دهنده پایتون باید بداند.
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 108
🔴 کتاب راهنمای شغلی «تحلیلگر داده»
✅ از ایجاد رزومه تا سوالات مصاحبه
🔷 این کتاب همه آنچه را که یک تحلیلگر داده نیاز دارد تا به موقعیت شغلی ایده آل خود برسد، پوشش میدهد. از بررسی بازار کار فعلی این حرفه گرفته تا میزان دستمزد مورد انتظار و فرصتهای شغلی پیش رو.
🔶 این راهنمای شغلی به شما کمک میکند تا رزومه خود راطوری آماده کنید که نگاه مدیران استخدام را به خود جلب کند. همچنین این راهنما فهرست گستردهای از سوالات متداول مصاحبههای تحلیلگر داده را به همراه پاسخ در خود گنجانده است.👌🏼
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
