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 50 195 subscribers, ranking 2 668 in the Technologies & Applications category and 7 032 in the Iran region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 50 195 subscribers.
According to the latest data from 11 November, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -224 over the last 30 days and by -15 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 2.59% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 538 views. Within the first day, a publication typically gains 1 302 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 12 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.
🏷 تو این دوره چه مباحثی رو خوندیم؟ ✔️ مبانی علم داده: چرخهی دیتا ساینس، پایتون، آمار و احتمال. ✔️ مصورسازی و داستانسرایی با دادهها: اینکه چطور دیتارو قشنگ و قابل فهم ارائه بدیم. ✔️ استنباط آماری: مثل آزمون فرض، بازه اطمینان و... ✔️ یادگیری ماشین: از رگرسیون خطی تا SVM، درخت تصمیم و مدلهای ترکیبی. ✔️ یادگیری عمیق و NLP: شبکههای عصبی (CNN و RNN)، پردازش زبان و حتی LLMها ✔️ یادگیری نظارت نشده: خوشهبندی، کاهش ابعاد و پیدا کردن الگوهای پنهان💡 یادگیری پروژهمحور و واقعی ⬅️ مهمترین قسمت دوره، پروژهی آخرش بود. دانشجوها تیم شدن، و با دیتاستهای واقعی مسائل خاصی رو حل کردن. ▶️ با کمک منتورها، هر تیم از صفر تا آخر یه راهحل دیتا ساینس ساخت و کل چرخهی پروژه رو عملاً تجربه کرد. 📃 ارائههاشون هم خیلی خلاقانه و کاربردی شده، که میتونین از اینجا بررسیشون کنین: لینک ⚡️ Introduction to Data Science ⚡️ Introduction to Data Science 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa
💎پلن یکساله جمنایpro 5tb رو جیمیل خودتون فقط (T 555با ضمانت یکماهه بی قیدو شرط @shah_usdt: ثبت سفارشو 🟢مشاوره @alo_premiumm
