Data Science | علم داده
📊 دانشمند داده شوید! 👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼 🆔 @DataScienceir_Adv
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Data Science | علم داده
El canal Data Science | علم داده (@datascience_ir) en el segmento lingüístico de Farsi es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 50 222 suscriptores, ocupando la posición 2 658 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 6 999 en la región Irán.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 50 222 suscriptores.
Según los últimos datos del 09 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -210, y en las últimas 24 horas de -4, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.21%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.66% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 617 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 337 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 3.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como ابزار, داده, واقعی, پایتون, دیتا.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“📊 دانشمند داده شوید!
👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼
🆔 @DataScienceir_Adv”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 10 noviembre, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
⚠️ 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
