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.
🟢 از مبانی برنامهنویسی پایتون و ریاضیات (جبر خطی و آمار)، 🔵 تا مهارتهای اصلی مثل کار با pandas و SQL برای تحلیل و تمیز کردن دادهها، 🔴 یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، و هوش مصنوعی مولد، 🟡 و در نهایت مباحث پیشرفتهتری مثل کار با Big Data، کلاد، MLOps و دیپلوی مدلها.🧾 علاوه بر این، یه لیست از منابع آموزشی رایگان و ایدههای پروژهمحور هم در انتهای فایل داره تا با کمترین هزینه، به یه دیتاساینتیستِ حرفهای تبدیل بشی. 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa
⚠️ ظرفیت این بوتکمپ نیز محدود است.🌐 لینک پیشثبتنام #رایگان و جزئیات بوتکمپ: 🔗 https://l.hamrah.academy/zki ⭐️️ @hamrah_academy | آکادمی همراه اول
⚡️ اکوسیستم اورکا فراتر از یک ابزار ساده ترمیناله و یک پکیج همهفنحریف تحویلت میده: 🟠 دسترسی همهجانبه: اصلاً محدودت نمیکنه؛ چه تو اپلیکیشن موبایل باشی، چه مرورگر، ترمینال یا حتی گیتهاب، خیلی راحت میتونی باهاش کار کنی. 🟢 پشتیبانی کامل: کاملاً اوپنسورسه و روی مک، ویندوز و لینوکس بدون مشکل و یکپارچه اجرا میشه.┌ 💻 Website └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa
با دستور /office-hours، ایدههای خامت رو میگیره و به یه اسپک (Spec) دقیق و واقعی محصول تبدیل میکنه. دستورهای /plan-ceo-review و /plan-eng-review قبل از اینکه حتی یه خط کد شیپ بشه، پلن رو زیر و رو میکنن و حسابی به چالش میکشن تا ایراداتش دربیاد. دستور /review خودش میافته دنبال باگها و همونجا پچشون میکنه. جذابترین بخشش برای من /qa بود که یه مرورگر واقعی رو میاره بالا و اپلیکیشن رو به صورت سرتاسری تست میگیره. در نهایت هم با /ship چکهای نهایی انجام میشه و PR رو پوش میکنه.⬅️ در واقع کل مسیر توسعه رو به یه چرخه مهندسیشده تبدیل کرده:
فکر کردن ← برنامهریزی ← توسعه ← ریویو ← تست ← ریلیز ← بازبینی.🥇 خود گری میگفت با همین ستاپ تونسته تو ۶۰ روز، ۳ تا سرویس پروداکشن و بالای ۴۰ تا فیچر جدید رو لانچ کنه؛ اونم در حالی که تماموقت درگیر مدیریت Y Combinator بوده! 🐱 gstack 🐱 gstack 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa
