¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Data Science | علم داده
Ir al canal en Telegram
📊 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 50 084 suscriptores, ocupando la posición 2 661 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 6 733 en la región Irán.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 50 084 suscriptores.
Según los últimos datos del 01 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -253, 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 6.69%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.41% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 350 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 707 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 8.
- 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 02 julio, 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.
50 084
Suscriptores
-1524 horas
-347 días
-25330 días
Archivo de publicaciones
50 086
🎯 چیت شیت جامع «ریاضیات علم داده»
◼️ این برگه تقلب علم داده، نمایی جامع از تمامی مباحثی ریاضی که باید در حوزه علم داده به آن ها مسلط شوید ارائه میدهد.
◻️ گستردگی مباحث این چیت شیت از آمار و احتمال تا جبرخطی، شبکههای عصبی، درخت تصمیم، سریهای زمانی و... را شامل می شود.
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 086
🎯 20 مصاحبه الهام بخش پایتون
🔷 در این کتاب مایک دریسکول با مجموعهای از برجسته ترین کارشناسان پایتون صحبت می کند و تجربیات آن ها را با شما به اشتراک میگذارد.
🔶 هر یک از این بیست مصاحبه الهام بخش پایتون می تواند، خلاقیت شما را شکوفا کند تا کشف کنید که چگونه می توانید بر جامعه علوم داده اثرگذار باشید. از نظرات این 20 کارشناس برجسته بیاموزید، از داستان های آنها لذت ببرید و از نکات فنی آنها، در پروژه های خود استفاده کنید.
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 086
⭕️ 35 کتابخانه پنهان پایتون که گوهر ناب هستند!
✍🏼 آوی چاولا / محقق حوزه علوم داده و AI
🟣 من بیش از 1000 کتابخانه پایتون را بررسی کردم و این جواهرات پنهان را که هرگز نمی دانستم وجود دارند، کشف کردم. در لیست زیر 35 کتابخانه منتخب و پنهان پایتون وجود دارد که شما را عاشق پایتون و تطبیق پذیری آن می کند.
🟡 این کتابخانه ها در افزایش سرعت عمل شما در انجام پروژه ها، به طور چشم گیری نقش دارند. استفاده از این کتابخانهها را به تمامی علاقه مندان حوزه داده، به ویژه به دانشمندان داده و توسعه دهندگان پایتون پیشنهاد میکنم.
✅ برای دسترسی به این 35 کتابخانه برتر و بی نظیر پایتون میتوانید از لینک زیر استفاده کنید :
┌ 🏷 Python Libraries That Absolute Gems
└ 🚀 35 Hidden Python Libraries
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 086
⭕️ +140 پروژه رایگان علم داده
📂 به همراه پیاده سازی و حل در پایتون
🔷 به عنوان یک مبتدی در علم داده، درک تمام مفاهیمی که یاد می گیرید بدون پیاده سازی آنها در یک مجموعه داده، دشوار است. کار بر روی پروژه های علم داده و مطالعات موردی به شما کمک می کند تا مهارت های علم داده خود را بهبود بخشید.
🔶 اگر در تلاش برای ارائه ایده های پروژه علم داده و نحوه یادگیری شروع و پایان یک پروژه علم داده هستید، در این مقاله بیش از 140 پروژه رایگان علم داده به همراه پیاده سازی و حل در پایتون، آورده شده است.
✅ میتوانید از طریق لینک زیر به طور کاملاً رایگان به تمامی این پروژهها دسترسی داشته باشید :👇🏼
┌ 🏷 Data Science Projects with Python
└ 📊 140+ Data Science Projects
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 086
🎯 ساخت موفقیت آمیز پروژههای ML
🟣 شروع کار، اغلب چالش برانگیزترین بخش در ساخت پروژه های ML است. چگونه باید ریپازیتوری خود را سازماندهی کنید؟ کدام استانداردها را باید رعایت کنید؟ آیا هم تیمی های شما می توانند نتایج آزمایش های شما را باز تولید کنند؟
✳️ این PDF به شما نشان میدهد که چگونه از یک الگوی موفق برای ایجاد یک پروژه قابل نگهداری و تکرار پذیر استفاده کنید. هم چنین بهترین روشهایی را که برای ایجاد پروژه های یادگیری ماشین ML در طول این سالها آموختهام را، به شما آموزش میدهد.
🏷 Template: ML Projects
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 086
⭕️ جامع ترین کتاب آموزش "یادگیری عمیق"
📂 به همراه کدها، چیت شیت ها + GitHub
🔷 یادگیری عمیق یکی از اجزای کلیدی موفقیت در زمینه یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و علوم داده است. کتاب «آموزش یادگیری عمیق» یک راهنمای کامل برای یادگیری DL در هر دو بخش تئوری و عملی است.
🔶 این کتاب مفاهیم اصلی و تکنیکهای برنامهنویسی عملی برای تسلط به مباحث DL را شامل می شود و برای توسعهدهندگان، دانشمندان داده و تحلیلگران فوق العاده است. [ به ویژه کسانی که قبلاً تجربه آموزش و استفاده از یادگیری ماشین یا مباحث آماری را ندارند. ]
🛑 برای دریافت نسخه PDF این کتاب به همراه لینک GitHub، چیت شیتها و سایر منابع، از لینک های زیر استفاده کنید:
┌ 🏷 Learning Deep Learning
├ 🌐 LDLBook
├ 📚 PDF LDL
├ 📝 GitHub LDL
├ 🗃 Code repository
└ 🗂 CheatSheets 0, 1, 2, 3
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 086
⭕️ اولین دوره "هوش مصنوعی داده محور" - DCAI
📂 9 ویدیوی آموزشی + یادداشتها و اسلایدها
🟣 در اکثر کلاسهای «یادگیری ماشین» جزئیات ریاضی مدلها را با فرض ثابت بودن دادهها به شما آموزش میدهند، اما در دنیای واقعی اینگونه نیست!
🔷 بهبود داده ها اغلب بهترین راه برای افزایش عملکرد ML است. اکنون زمان مناسبی برای تغییر هوش مصنوعی مدل محور به داده محور است. پروفسور اندرو نگ این تغییر را، تنها راه تضمین کیفیت داده در مجموعه داده های بزرگ امروزی میداند.
📣 خبر خوب! دانشگاه MIT به تازگی اولین دوره آموزشی هوش مصنوعی داده محور را به صورت رایگان منتشر کرد.
🎯 این دوره را برای یادگیری تکنیکهای عملیای که در اکثر کلاسهای ML پوشش داده نمیشوند، مانند الگوریتمهایی برای یافتن و رفع مشکلات رایج در داده های ML، بگذرانید.
✅ همه چیز این دوره رایگان است! برای دسترسی به فیلمهای آموزشی این دوره + اسلایدها و تکالیف، می توانید از لینک زیر استفاده کنید:
┌ 🏷 Introduction to Data-Centric AI 2023
├ 🎬 DCAI Videos
└ 📚 DCAI Notes & Slides
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 086
🚀 49+14 ابزار AI که ChatGPT نیستند، اما به همان اندازه جالب هستند!
🔷 در حالی که استفاده از ChatGPT شگفت انگیز است، اما ممکن است بخواهید از چتبات های دیگری هم که مجهز به هوش مصنوعی هستند، استفاده کنید. در فایل PDF فوق لیستی از بهترین جایگزین های ChatGPT وجود که می توانید با کاربردهای جذاب آنها آشنا شوید.
🔶 برای استفاده از این چتباتها نیاز به ابزار پیچیدهای نیست، فقط یک تب جدید در مرورگر وب خود باز کنید و از مکالمه با هوش مصنوعی لذت ببرید.👌🏼
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 086
🎯 برگه تقلب جامع ChatGPT
🟣 اساساً، ChatGPT یک چتبات مبتنی بر هوش مصنوعی است که میتواند هر سوالی را جواب دهد. ربات پاسخگوی ChatGPT میتواند مسائل پیچیده در سطح دانشگاهی را حل کند، تولید محتوا کند، متن آهنگ بسازد و... . اما چطور از ChatGPT استفاده کنیم؟
✳️ اگر میخواهید یک مرجع جامع برای یادگیری این چتبات محبوب در اختیار داشته باشید، این چیت شیت برای شماست. این برگه تقلب نکات و ترفندهای ChatGPT را برای NLP, Code, Structure & Unstructured output, Media types و Meta ChatGPT در اختیار شما قرار میدهد.
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 086
+3⭕️ 4 کتاب تاثیرگذار در مشاغل داده محور
📂 لنس هیوز / مهندس داده
✅ این ۴ کتاب هم از نظر شخصی و هم حرفهای در سال ۲۰۲۲ در شغل من بسیار تأثیرگذار بودند و باعث شدند تا دنیای داده ها را بهتر درک کنم.
1️⃣ کتاب Becoming a Data Head
📝 این کتاب یک نمای کلی و لذت بخش از فضای داده ارائه می دهد و مفاهیم مختلف در مورد استفاده از داده ها و علوم داده را پوشش می دهد.
📥 لینک: PDF
2️⃣ کتاب Fundamentals of Data Eng
📝 این کتاب یک مقدمه عالی برای مهندسی و مدیریت داده است. این کتاب مفاهیم، ابزارها و تکنیکهای ضروری در مهندسی داده، از مدلسازی دادهها تا انبار دادهها را در بر میگیرد.
📥 لینک: PDF
3️⃣ کتاب Making Data Work
📝 این کتاب چگونگی ایجاد یک فرهنگ مبتنی بر داده را، در یک سازمان بررسی می کند و یک راهنمای عملی برای استفاده از داده ها در کسب و کارهاست.
📥 لینک: PDF
4️⃣ کتاب Storytelling with Data
📝 این کتاب بر روی تجسم داده ها تمرکز دارد و توصیه های عملی در مورد نحوه برقراری ارتباط موثر بینش داده ها ارائه می دهد.
📥 لینک: PDF
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 086
🎯 منبع جامع آموزش PyTorch
📂 هر آنچه که نیاز دارید!
✅ فایل PDF فوق فهرستی جامع از آموزشها، پروژهها، کتابخانهها، ویدیوها، مقالات، کتابها و هر آن چیزی که برای یادگیری عمیق با PyTorch نیاز دارید را پوشش میدهد. شگفت انگیز است!
🏷 GitHub: Incredible PyTorch
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 086
🎯 نقشه راه جامع علم داده 2023
📂 منابع + تکالیف هفتگی + نکات مهم
✅ نقشه راه فوق، یک راهنمای جامع ۶ ماهه برای یادگیری مهارت های علم داده است. این Roadmap شامل یادگیری رایگان مهارت های فنی + مهارت های اصلی در یک بازه زمانی شش ماهه است.
🗂 3 ساعت مهارت فنی + 1 ساعت مهارت اصلی = 4 ساعت مطالعه روزانه
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 086
✅ کتابخانه Lazy Predict را امروز پیدا کردم. این کتابخانه پایتون به شما امکان می دهد همه الگوریتم های یادگیری ماشین خود را به طور همزمان آموزش، سنجش و مقایسه کنید. باورنکردنیه!
┌ 🏷 Lazy Predict Python library
└ 📚 Github: Lazy Predict
☑️ هم چنین MLJAR، یک بسته پایتون برای یادگیری ماشین خودکار است که با داده های جدولی کار می کند. این بسته برای صرفه جویی در زمان یک دانشمند داده طراحی شده است.
┌ 🏷 MLJAR Automated ML
└ 📚 Github: MLJAR
✍🏼 لیور اِس / محقق AI و مهندس ML
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 086
🎯 13 سوالی که باید قبل از انجام هر پروژه علم داده بپرسید!
🔷 قبل از شروع هر پروژه علم داده، مهم است که سؤالاتی بپرسید تا به شما کمک کند بفهمید در چند هفته یا حتی ماه های آینده روی چه چیزی کار خواهید کرد.
✅ واقعاً مهم است که در شروع پروژه این سوالات را بپرسید و به پاسخشان برسید، زیرا آنها برای هدایت پروژه و رسیدن به نتایج موفقیت آمیز ضروری هستند. در این PDF لیستی از این سوالات + پاسخشان وجود دارد که باید قبل از شروع پروژه خود بپرسید.
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 086
⭕️ کنفرانس بزرگ آنلاین و رایگان "آینده داده و AI"
📂 10000 شرکت کننده، 20 کارگاه و پنل آموزشی
🔶 کنفرانس بزرگ مجازی دو روزه datasciencedojo با حضور بیش از 20 متخصص و دانشمند داده، در دو روز طیف متنوعی از دوره ها و کارگاه های آموزشی را در سطح متخصصین ارائه می دهد.
📣 از جمله مباحث این کارگاه ها می توان به:
┤ اهمیت تجسم داده ها در صنایع مختلف
┤ شروع یک شغل در علم داده
┤ مسیر شغلی علم داده / به دست آوردن اولین شغل
┤ هوش مصنوعی مولد: روندها، اخلاقیات
┤ شروع برنامه نویسی با SQL
┤ مقدمه ای بر پایتون برای علم داده
┘ یادگیری عمیق با KNIME
📆 تاریخ برگزاری: March 1-2, 2023 | online
✅ بنابراین چه یک حرفه ای با تجربه هستید و چه یک مبتدی کنجکاو در علم داده، این فرصت را برای ارتباط و یادگیری از رهبران داده که در خط مقدم علم داده و هوش مصنوعی هستند از دست ندهید.
🛑 برای ثبت نام در این کنفرانس میتوانید از لینک زیر استفاده کنید:
┌ 🏷 About the Future of Data and AI
└ 📚 Future of Data & AI
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 086
⭕️ دوره رایگان "یادگیری ماشین با scikit-learn"
📂 همراه با دوره رایگان "50 نکته در Scikit-learn"
🔷 اگر می خواهید هر مسئله یادگیری ماشین را در پایتون حل کنید، من همیشه استفاده از scikit-learn را توصیه می کنم. دوره رایگان ML من تابحال توسط بیش از 8000 دانشجو دیده شده است!
✅ هم چنین من اینجا یک دوره رایگان دیگر با نام "50 نکته برای یادگیری scikit-learn" دارم که می توانید با آن مهارت های یادگیری ماشین خود را تقویت کنید!
🛑 برای ثبت نام در این دو دوره رایگان و شگفت انگیز میتوانید از لینک های زیر استفاده کنید:
┌ 🏷 Two Amazing FREE ML Courses
├ 🎬 Introduction to ML with scikit-learn
└ 🎬 50 scikit-learn tips
✍🏼 کوین مارکهام: مدرس علم داده
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 086
🎯 کتاب «نکات پیشرفته پایتون»
🔷 در این کتاب، مفاهیم و نکات پیشرفته در پایتون به زبانی ساده بیان شده است. این کتاب برخی از ساختارهای ساده ارائه شده توسط پایتون، نکات ضروری و مواردی که به طور مرتب در پروژههای علم داده استفاده میشود را، آموزش داده است.
🔶 این کتاب بیشتر ماهیت کاربردی دارد و پر از مثال های عملی و پروژه محور و کدهای کارآمد و خواندنی است.👌🏼
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 086
⭕️ جبر خطی عملی برای یادگیری ماشین
📂 هر آنچه که باید از جبر خطی بدانید!
🟣 یکی از حیاتی ترین الزامات برای یادگیری ماشین، جبر خطی است. اساساً، اکثر مباحث ML با داده ها و بهینه سازی کار می کنند. چگونه میتوانید داده ها را بدون بردار و ماتریس نمایش دهید؟ پس اگر میخواهید بر یادگیری ماشین مسلط شوید، نمیتوانید از جبر خطی فرار کنید!
🟢 این کتاب، همه چیزهایی را که باید در مورد جبر خطی بدانید تا بر ML و DL مسلط شوید، پوشش می دهد. این کتاب جامع به شما: (1) پر کاربرد ترین مفاهیم جبر خطی در ML را آموزش می دهد، (2) مفاهیم کاربردی را با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون ارائه می کند.
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 086
⭕️ 20 تابع پر کاربرد کتابخانه Pandas
📂 برای 80% از وظایف علم داده شما
🔷 پانداس یکی از پرکاربرد ترین کتابخانه های پایتون در حوزه علم داده است که می تواند به شما در دستکاری داده ها، تمیز کردن و آنالیز دادهها کمک کند.
🔶 چه شما یک تحلیلگر مبتدی یا با تجربه در حوزه داده باشید، این کتابچه همه چیز را از دستکاری داده ها گرفته تا آنالیز پیشرفته داده ها را پوشش میدهد و مورد متداول ترین توابع Pandas و نحوه استفاده عملی از آن ها را به شما آموزش میدهد.💯
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 086
⭕️ برنامه هفتگی 100 ساعته یک دانشمند داده
🔷 این برنامه هفتگی جرمی نیکسون محقق یادگیری ماشین، مهندس نرم افزار و بنیانگذار استارت آپ Omni است. او قبلاً یک مهندس نرم افزار در Google Brain بود که روی یادگیری عمیق کار می کرد. اکنون، او یکی از بنیانگذاران و مدیر عامل Omni است که یک سیستم بازیابی اطلاعات همه جانبه را ایجاد می کند.
🔶 او در دانشگاه هاروارد ریاضی کاربردی خواند. در ویدیوی زیر با او در مورد نحوه ورود او به Google Brain، برنامه 3 ماهه خودآموزش برای یادگیری ماشین لرنینگ، راه اندازی استارتآپش و اینکه چگونه از سال 2016 بی وقفه هدف خود را اجرا کرد صحبت کردیم.
✅ برنامه هفتگی 100 ساعته به این معنی نیست که خود را خسته کنید تا به این عدد دست پیدا کنید، بلکه به این معناست که با وسواس در جهتی عمل کنید که واقعاً به آن اهمیت می دهید. ببینیم اون چگونه این برنامه را پیاده سازی کرد:👇🏼
┌ 🏷 The 100-hr work week ML researcher
├ 🖥 ML researcher - Jeremy Nixon
├ 🎙 Data Scientist Show Apple Podcasts
└ 🗣 The Data Scientist Show Spotify
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
