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 50 099 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 2 668，并在 伊朗 地区排名第 6 719 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 50 099 名订阅者。
根据 30 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 -262，过去 24 小时变化为 -9，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 6.89%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.35% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 3 450 次浏览，首日通常累积 1 680 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 01 七月, 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。
50 099
订阅者
-924 小时
-167 天
-26230 天
帖子存档
50 094
⭕️ 5 کتاب فوق العاده در حوزه علم داده
🔰 این پنج کتاب، از مجموعه ابزارهای لازم برای موفقیت در علم داده است که میتواند راهنمای بسیار خوبی برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده باشد :
1️⃣ ابزارهای لازم برای شروع علم داده ۲۰۲۲
2️⃣ نقشه راه یادگیری علم داده در شش ماه
3️⃣ ترندهای برتر علم داده و AI در 2022
4️⃣ راهنمای فرصتهای شغلی علم داده
5️⃣ 164 سوال مصاحبههای شغلی علم داده
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 094
⭕️ دوره علوم داده برای مبتدیان
🔷 مایکروسافت اومده یه دوره رایگان «علوم داده مبتنی بر پروژه در پایتون برای مبتدیان»، طراحی کرده که شامل 10 هفته و 20 جلسه میشه و برای دانشجویانی که دوست دارند بیشتر با حوزه علم داده آشنا بشند و هنوز تو ابتدای راه آشنایی با Data Science هستند، فوق العاده کاربردی هست.💯👌🏼
🔔 پس برای استفاده تعداد بیشتری از دانشجویان، حتما این دوره با دوستانتون به اشتراک بگذارید.
✅ هر درس شامل آزمون های قبل و بعد از درس، دستورالعمل های مکتوب برای تکمیل درس، یک راه حل و یک تکلیف هست. آموزش مبتنی بر پروژه، به شما این امکان رو میده که در حین یادگیری، به صورت تجربی هم مهارت کسب کنید و از الان برای تبدیل شدن به یک متخصص حرفهای علم داده، آماده بشید.
🔘 لینک دوره : Data Science For Beginners
🔘 نقشه راه دوره : DS Roadmap
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 094
⭕️ کتابخانههای ضروری برای علم داده
🔷 همه ما می دانیم که کتابخانه ها برای علم داده ضروری هستند. اما آیا می دانید کدام کتابخانه ها؟
📑 در این اینفوگرافیک محبوب ترین و ضروریترین کتابخانهها برای علم داده در ۳ زبان برنامهنویسی Scala, R, Python نمایش داده شده است.
📌 برای دانلود اینفوگرافیک با کیفیت اصلی میتونید از لینک زیر استفاده کنید:👇🏼
🔘 Data science Libraries
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 094
⭕️ بهترین روش برای نوشتن توابع پایتون
🔷 آیا تا به حال به تابعی که یک ماه قبل نوشته اید نگاه کرده اید؟ درک آن در ۳ دقیقه دشوار است؟ اگر اینطور است، زمان آن فرا رسیده است که کد خود را تغییر دهید. اگر بیشتر از ۳ دقیقه طول می کشد تا کد خود را بفهمید، تصور کنید چقدر طول می کشد تا هم تیمی های شما کد شما را بفهمند.
✅ نوشتن کد تمیز و خوانا که مجدد قابل استفاده باشد، - به ویژه برای دانشمندان داده - که با سایر اعضای تیم در نقشهای مختلف همکاری می کنند بسیار مهم است!
🔔 برای اینکه کد شما خوانا و تمیز باشد، باید تابع پایتون شما شش ویژگی داشته باشد :
1️⃣ کوچک باشد.
2️⃣ یک کار را انجام دهد.
3️⃣ حاوی کد با همان سطح انتزاع باشد.
4️⃣ کمتر از 4 آرگومان داشته باشد.
5️⃣ تکراری نباشد.
6️⃣ از نام های توصیفی استفاده کنید
🔺 در جزوه بی نظیر بالا، نحوه استفاده از ۶ تمرین فوق رو برای نوشتن توابع بهتر پایتون یاد خواهید گرفت.
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 094
+8⭕️ بهترین کتاب های علم داده در سال 2022
📊 تیم Toward AI با بررسی بیش از ۲۳۰۰۰ کتاب علوم داده، بهترین و برجستهترین کتابهای رایگان و پولی علم داده را از نظر فنی، توانایی توضیح موضوعات پیچیده، کیفیت و... معرفی کرده اند.
🚀 با استفاده از اسلایدهای فوق، ابتدا توضیحات مربوط به هر کتاب را مطالعه کنید و سپس کتابهای مورد نیاز با سطح یادگیریتان [مقدماتی، متوسط، پیشرفته] را از طریق لینک های زیر دانلود کنید.
🔔 برای دانلود هر کتاب تا حد امکان، سه لینک دانلود (A,B,C) در نظر گرفته شده است.👌🏼
📕 8 of first Book 📘 8 of second Book
1️⃣ (A) , (B) 1️⃣ (A) , (B)
2️⃣ (A) 2️⃣ (A) , (B)
3️⃣ (A) , (B) , (C) 3️⃣ (A)
4️⃣ (A) , (B) 4️⃣ (A)
5️⃣ (A) , (B) , (C) 5️⃣ (A) , (B)
6️⃣ (A) 6️⃣ (A)
7️⃣ (A) , (B) , (C) 7️⃣ (A) , (B)
8️⃣ (A) , (B) 8️⃣ (A) , (B)
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 094
⭕️ تمامی مباحث ریاضی که باید در حوزه علم داده بلد باشید❗️
🔷 این کتاب به پوشش تمامی مباحث ریاضی مورد نیاز برای علم داده، - که باید به آنها مسلط شوید - پرداخته است. برای یادگیری، مباحث را بر اساس موقعیت شغلی و پروژهای که با آن سروکار دارید طبقه بندی کنید. نیاز نیست همان ابتدا تمامی مباحث را فرا بگیرید، بهتر است گام به گام و در هر مرحله تنها به مباحثی که مورد نیازتان است مسلط شوید.
📙 در کتاب اول به صورت تیتروار تمامی مباحث معرفی شده و در کتاب دوم تمامی موضوعات به صورت کامل تشریح شده است.
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 094
🔴 کاربردیترین زبانهای برنامهنویسی علم داده
🔷 این نمودار زبان های برنامهنویسی پر کاربرد در هر موقعیت شغلی علم داده را نشان میدهد.
✅ کاربردیترین زبان برنامهنویسی در :
1️⃣ موقعیت SQL 🔚 Data Analyst
2️⃣ موقعیت Python,SQL 🔚 Data Engineer
3️⃣ موقعیت SQL,Python,R 🔚 Data Scientist
4️⃣ موقعیت Python 🔚 Research Scientist
5️⃣ موقعیت Python,C++,Java 🔚 ML Engineer
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 094
⭕️ بهترین منبع یادگیری ماشین با پایتون
📂 یک مخزن مفید از GitHub :
📑 فهرست رتبه بندی شده از کتابخانههای عالی پایتون برای یادگیری ماشین.
✅ این مخزن فوق العاده که هر هفته آپدیت میشود، شامل 920 پروژه اُپن سورس عالی که در 34 دسته گروه بندی شده اند. همه پروژه ها با امتیاز کیفیت پروژه رتبه بندی می شوند که بر اساس معیارهای مختلفی که به طور خودکار از GitHub جمع آوری می شود، محاسبه می شود.
📌 برای دسترسی به این مخزن جامع گیتهاب، کافیست روی لینک زیر کلیک کنید :👇🏼
🔘 Best-of Machine Learning with Python
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 094
+1🔴 دورههای رایگان علم داده و یادگیری ماشین
1️⃣ دوره علم داده : سایت ubpxcellerator اومده یک دوره رایگان یادگیری دیتا ساینس، در 13 بخش و 85 قسمت ارائه کرده که توصیه میکنم به هیچ وجه از دستش ندید!💯
🔷 هم چنین این سایت دوره های رایگان زیادی در حوزه مهندسی، مدیریت پروژه، علوم کامپیوتر و ... داره که برای دسترسی به اون ها کافیه فقط در سایت ثبت نام کنید. لینک دورهها رو اینجا قرار دادم :👇🏼
🔘 DS Development Program
🔘 ubpxcellerator Courses
2️⃣ دوره ML : سایت analyticsvidhya اومده یک دوره رایگان یادگیری ماشین رو در 32 بخش و 85 قسمت + مدرک پایان دوره، ارائه کرده که برای شروع فوق العادهست.🚀
🔶 هم چنین این سایت دوره های رایگان زیادی در حوزههای مهندسی، مدیریت پروژه، علوم کامپیوتر و... داره که برای دسترسی به همه اون ها کافیه فقط در سایت ثبت نام کنید. لینک دورهها رو اینجا قرار دادم :👇🏼
🔘 ML Certification Course for Beginners
🔘 Free courses analyticsvidhya
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 094
⭕️ کتاب «شروع حرفهای در علم داده»
📚 این کتاب یک راهنمای فوق العاده برای شروع حرفهای در علم داده است. در این کتاب ابتدا به فرصتهای شغلی پیش روی یک دانشمند داده مثل (مهندس داده، تحلیلگر داده، معمار داده و ...) پرداخته شده و در ادامه به رشد و آینده شغلی یک دیتا ساینتیست، مسیر موفقیت در علم داده، نکات روزمه یک دانشمند داده، سوالات مصاحبه شغلی و فرصتهای شغلی و کارآموزی، پیش روی یک دیتا ساینتیست نگاهی دقیق دارد.
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 094
⭕️ برگه تقلب جامع یادگیری ماشین ML
🔷 این برگه تقلب یک نسخه فشرده از کتاب های یادگیری ماشین است و شامل بسیاری از معادلات و نمودارهای کلاسیک و ترفندها در یادگیری ماشین می شود که هدف آن، یادآوری سریع تمامی فرمول ها و دانش ML است.
🎁 این برگه تقلب دو مزیت ویژه دارد :
1️⃣ استفاده از نمادهای واضح تر: فرمول های ریاضی از نمادهای گیج کننده زیادی استفاده می کنند. به عنوان مثال، X می تواند یک مجموعه، یک متغیر تصادفی یا یک ماتریس باشد. این خلاصه یادداشت، استفاده از نمادها را استاندارد کرده و همه نمادها به وضوح از قبل تعریف شده اند.
2️⃣ جامعیت در عین خلاصه نویسی: در بسیاری از کتابهای یادگیری ماشین، نویسندگان برخی از مراحل میانی یک فرآیند اثبات ریاضی را حذف میکنند، که درک فرمول را برای خوانندگان مشکل میکند. این برگه تقلب تا جایی که ممکن است مراحل واسطه ای مهم را حفظ کرده است.
🚀 با این Cheat Sheet فوق العاده شما می توانید در کمترین زمان ممکن، به تمامی مباحث مورد نیازتان از ML دست یابید.👌🏼
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 094
+1🔴 کتاب رایگان «سوالات متداول در علوم داده»
🔷 زوزانا، دانشمند داده و نویسنده کتاب «سوالات متداول در علوم داده»، نسخه الکترونیکی کتابش رو، به رایگان در اختیار علاقه مندان قرار داده.👌🏼
✅ در این کتاب زوزانا به متقاضیانی پرداخته که به تازگی تصمیم گرفتهاند در حوزه علم داده و یادگیری ماشین مشغول به فعالیت شوند. این کتاب در دو بخش به موضوعات زیر می پردازد :
0️⃣ راهنمای عملی آنچه که باید در ماههای اول یاد بگیرید + مشاوره در مورد پروژهها و روزمه
1️⃣ فصلهای 5-1 ، مقدمههای تئوریک از علم داده و یادگیری ماشین
2️⃣ فصلهای 10-5 ، کاربرد علم داده و یادگیری ماشین در بخشهای مختلف
📌 میتونید نسخه الکترونیکی این کتاب رو از طریق لینک زیر و با ثبت تنها یک ایمیل دریافت کنید:👇🏼
📚 Data Science FAQ
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 094
⭕️ کتاب «چالش ۲۱ روزه با پایتون»🚀
🔷 در این کتابچه که به زبان فارسی نگارش شده، هدف دورهیِ سریع مطالبی است که نویسنده طی ۷ ماه از پایتون آموخته است.
✅ در این کتابچه تمامی مطالب به زبانی ساده و روان بیان شده و سطح یادگیری از مبتدی آغاز شده تا به راحتی منبعی عالی برای شروع و مرور مطالب مهم در مورد زبان برنامهنویسی پایتون باشد.
🔶 در بخش نخست کتاب نیز خلاصهوار، هر آن چه که برای یادگیری و کار با پایتون نیاز است + ابزار مورد نیاز، معرفی شده است.
✍🏼 نویسنده: علی معینیان
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 094
🔴 180 پروژه علم داده و یادگیری ماشین با پایتون
🔷 در این مقاله 180 پروژه علم داده و یادگیری ماشین به همراه حل و توضیح کامل آورده شده که تمامی آنها با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون انجام شده است.
✅ میتونید از طریق لینک زیر به طور کاملاً رایگان به این پروژهها دسترسی داشته باشید :👇🏼
🔘 180 Data Science and Machine Learning Projects with Python
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 094
🎯 تشخیص همزمان احساسات در ویدیو
✅ با استفاده از هوش مصنوعی (AI)
🔹 ویل اسمیت در این ویدیو بسیار سرد به نظر می رسد!
➕ آیا می توانیم فریب حالات چهره افراد را بخوریم؟
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 094
⭕️ وقتی «آنالیز» ارزشمندتر از «مهندسی» می شود!
☑️ نمودار فوق نشان میدهد که صنایع تکنولوژی آمریکا بیشتر به دنبال استعدادهای تحلیلی هستند و دیگر مانند سابق به دنبال استعدادهای مهندسی نیستند!
🟩 در سال 2020 ، برای دومین بار در چهار سال گذشته، تعداد فرصت های شغلی برای مهارت های تجزیه و تحلیل از جمله یادگیری ماشین (ML)، علوم داده و مهندسی داده از مهارت های سنتی مانند مهندسی، پشتیبانی مشتری، بازاریابی و مدیریت پیشی گرفته است!
🟧 این روند حتی در همه گیری COVID-19 که منجر به بدتر شدن شرایط تجاری در بهار سال 2020 شد، متوقف نشده و رشد فرصت های شغلی در زمینه تحلیلگر داده و مهندس داده همچنان ادامه داشته است.
🟦 شرکتهای فناوری مدت هاست در جذب متخصصانی با مهارت های تحلیلی پیشتاز هستند و از سال 2014 ، استخدام متخصصانی را با مهارت های ریاضی و آماری هدف قرار داده اند. این روند برای متخصصان علم داده و یادگیری ماشین از سال 2016 شروع به رشد کرده است.
🔘 منبع : Deloitte
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 094
⭕️ کتاب فوق العاده کاربرد علم داده
🎓 در رشتههای مهندسی و مدیریت
📙 ویرایش سال ۲۰۲۲
✅ این کتاب به تحولات اخیر و روندهای آیندهیِ علم داده میپردازد و کاربردهای علم داده را در رشته های مهندسی و مدیریت، (به همراه سنجش مشکلات و ارائه راهحل برای آنها) مورد بررسی قرار میدهد.
🔹 این کتاب میتواند به عنوان پیش نیازی برای دوره های کارشناسی و کارشناسی ارشد رشته های مهندسی و مدیریت استفاده شود.
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 094
+4🔴 دانش ریاضی مورد نیاز برای علم داده :
🔷 اجازه ندهید فقدان مهارت های ریاضی شما را از ورود به علم داده باز دارد!
🔶 در اسلایدهای فوق، برخی از مهارت های ضروری ریاضی برای دانشمندان داده فهرست شده است.
🔰 برای تسلط به مهارتهای ریاضی مورد نیاز در علم داده نحوه اولویت بندی من به این شکل است:
1️⃣ زمان بیشتری را صرف آمار، رگرسیون خطی و احتمالات میکنم.زیرا آنها متداول ترین مفاهیم پایه ای برای حل اکثر مشکلات در علم داده هستند.
2️⃣ در صورت نیاز حساب دیفرانسیل و انتگرال و جبر خطی موردنیاز (و نه بیشتر) را بیاموزید.
🔔 مگر اینکه در حال انجام پروژه یادگیری ماشین باشید. در این حالت هم برای انجام پروژه یا آموزش ماشین لرنینگ فقط باید اصول اولیه را بدانید. آنها مهم هستند. اما در حین ورود به یادگیری ماشین آنها را بیاموزید! و لازم نیست در شروع کار خیلی عمیق به آن بپردازید.
✍🏼 -«دالیانا لیو - دانشمند داده شرکت آمازون»-
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 094
🔴 کتابچه بینظیر کلیدهای میانبر مورد نیاز برای یک دیتا ساینتیست💯
✅ این کتابچه شامل کلیدهای میانبر ۹ نرم افزار کاربردی زیر می باشد :
1️⃣ Python 2️⃣ Tableau 3️⃣ Excel
4️⃣ SQL 5️⃣ R 6️⃣ SAS
7️⃣ SPSS 8️⃣ Matlab 9️⃣ Stata
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 094
🔴 دانلود رایگان کتاب «یادگیری عمیق» به زبان فارسی
🔷 میلاد وزان، نویسنده کتاب «یادگیری عمیق» نسخه PDF کتاب جدیدش رو، که چند روز پیش منتشر شده، به رایگان در اختیار علاقه مندان این حوزه قرار داده.
💡 همون طور که می دونید یکی از جدیدترین موضوعات حوزه علم داده، فیلد یادگیری عمیق است. یادگیری عمیق که زیر مجموعه ای از الگوریتم های یادگیری ماشین است، با الگوریتم هایی سر و کار دارد که از ساختار و عملکرد شبکههای عصبی در مغز انسان الهام گرفته شده. در واقع یادگیری عمیق را میتوان آینده هوش مصنوعی دانست.
📙 کتاب فوق برای افراد مبتدی که هیچ آشنایی بایادگیری عمیق ندارند در نظر گرفته شده است تا خوانندگان را با یک دورهیِ فوقِ سریع در یادگیری عمیق آماده کند.
✅ برای دانلود نسخه الکترونیکی و رایگان این کتاب میتونید از لینکهای زیر استفاده کنید :👇🏼
🔘 یادگیری عمیق / 206 صفحه (لینک اول)
🔘 یادگیری عمیق / 206 صفحه (لینک دوم)
➕ دو کتاب رایگان دیگر این نویسنده : Link
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
