Data Science | علم داده
📊 دانشمند داده شوید! 👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼 🆔 @DataScienceir_Adv
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Data Science | علم داده
Channel Data Science | علم داده (@datascience_ir) in the Farsi language segment is an active participant. Currently, the community unites 50 207 subscribers, ranking 2 658 in the Technologies & Applications category and 6 999 in the Iran region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 50 207 subscribers.
According to the latest data from 10 November, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -215 over the last 30 days and by -12 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 5.06%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.68% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 540 views. Within the first day, a publication typically gains 1 347 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 3.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as ابزار, داده, واقعی, پایتون, دیتا.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“📊 دانشمند داده شوید!
👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼
🆔 @DataScienceir_Adv”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 11 November, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
⚠️ ظرفیت این بوتکمپ نیز محدود است.🌐 لینک پیشثبتنام #رایگان و جزئیات بوتکمپ: 🔗 https://l.hamrah.academy/4ec ⭐️ @hamrah_academy | آکادمی همراه اول
Use $sol-advisor:orchestration این ورکفلوی خفن رو استارت بزنی.
😸 Sol Advisor
😸 Sol Advisor
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa⬤ یه بار اسکیما رو تعریف میکنی، بعدش خودش اتوماتیک هر دیتافریمی رو ولیدیت میکنه. ⬤ تایپهای اشتباه، مقادیر Null و رنجهای پرت رو همون اولِ کار تو منبع خفت میکنه! ⬤ دستت بازه که از APIهای Declarative استفاده کنی یا مدلهای Class-based بنویسی؛ هرکدوم که راحتتری. ⬤ نصبش فقط با یه خط کده و خیلی راحت و سریع با پانداسی که الان داری کار میکنی مچ میشه.┌ 🌐 Website └ 🐙 GitHub-Repos 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa
CLAUDE.md و Token Optimizer برای پیدا کردن نشتیهای کانتکست مثل دیتای تکراری.
➖ ➖ ➖ ➖ ➖
⭐️ چندتا ابزار کاربردی دیگه هم اینجا معرفی شده: لینک
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_faپرامپت ← کانتکست ← مموری ← نتیجه نهایی.⁉️ نکته اصلی ویدیو اینه که؛ قبل از اینکه پرامپت رو پیچیده کنی، کانتکست رو درست کن. در واقع بهترین و بهینهترین حالت برای کار با ابزارهایی مثل کلاد کد، اینه که با تعیینِ دقیق هدف، دادن کانتکستِ درست و ست کردن محدودیتها، پرامپتهامون رو از یه چتِ ساده به یه ورکفلوی مهندسیشده تبدیل کنیم. 💻 اینطوری حافظه مدل دیگه الکی پر نمیشه و ایجنت مستقیماً میره سراغ تولید همون خروجی تمیز و که برای تسکهای مهندسی ازش انتظار داریم. ▶️ How to Use Claude Code 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa
