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 50 141 subscribers, ranking 2 680 in the Technologies & Applications category and 6 689 in the Iran region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 50 141 subscribers.
According to the latest data from 20 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -370 over the last 30 days and by -6 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.25%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.15% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 3 637 views. Within the first day, a publication typically gains 1 578 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 6.
- 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 21 June, 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.
import pandas as pd
✅ و اینو جایگزین کن:
import fireducks.pandas as pd
✅ تمومه! همون کدهای Pandas، ولی خیلی سریعتر!
📣 جالبتر اینکه، تو بعضی موارد حتی از cuDF (کتابخونه DataFrame برای GPU) هم سریعتر بوده! برو تستش کن و شگفتزده شو!😎👇
┌ 🏳️🌈 FireDucks
├ ♾️ Google Colab
└ 🐱 GitHub-Repos
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa35% برای پرداخت کامل: UTw1w35
🙂 کد تخفیف 25% برای پرداخت قسطی: UTw1s25
🔴 اعتبار کدهای تخفیف تا ۷ اسفند ۱۴۰۳
🔗 لینک ثبت نام:
d-learn.ir/wbsp?utm=dsp1
تماس:
📱 t.me/dlearnsup
📞 02188349244
📲 09103209837
@dlearn_ir__slots__ باعث میشه فضای حافظه برای ویژگیها از قبل رزرو بشه و بهینهتر عمل کنه.
🔎 توی یه تست ساده (عکس بالا)، با __slots__ مصرف حافظه رو حدود 11.1 مگابایت کاهش دادیم! این یعنی بهینهسازی قوی برای برنامههایی که با حجم بالای داده کار میکنن.
┌ ▶️ slots
├ 🖥 Documents
├ 🖥 Python slots (Fa)
└ 🖥 Python slots (En)
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
