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 50 197 suscriptores, ocupando la posición 2 656 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 7 009 en la región Irán.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 50 197 suscriptores.
Según los últimos datos del 11 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -224, y en las últimas 24 horas de -15, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.06%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.59% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 538 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 302 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 12 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.
🏷 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
