Data Science | علم داده
📊 دانشمند داده شوید! 👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼 🆔 @DataScienceir_Adv
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Data Science | علم داده
کانال Data Science | علم داده (@datascience_ir) در بخش زبانی فارسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 50 222 مشترک است و جایگاه 2 658 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 6 999 را در منطقه إيران دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 50 222 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 09 نوامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -210 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -4 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 5.21% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.66% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 617 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 337 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 3 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند ابزار, داده, واقعی, پایتون, دیتا تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“📊 دانشمند داده شوید!
👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼
🆔 @DataScienceir_Adv”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 10 نوامبر, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
1️⃣ ابزار URL Scraper: دیتای هر وبسایتی رو فوراً به Markdown تمیز، HTML یا دیتای ساختاریافته تبدیل میکنه که مستقیم قابل فهم برای LLMهاست. این سیستم برای اسکیلِ بالا روی بیش از ۲۰۰ میلیون سایت فعال در دنیا بهینهسازی شده و حتی سختترین لایههای محافظتی Cloudflare رو هم دور میزنه. 2️⃣ ابزار Wire: برای سایتهایی که ورکفلوی پیچیدهای دارن ساخته شده. یعنی کارهایی مثل لاگین کردن، چرخیدن بین صفحات، پر کردن فرمها و گرفتن خروجیِ ریپورتها رو از طریق یه API پایدار هندل میکنه. کافیه روند رو یکبار براش تعریف کنی تا حتی با تغییر استایل سایتها هم کارش رو درست انجام بده.┌ 💻 Website └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa
مفهوم ریاضی ← مسئله واقعی ← پیادهسازی با پایتون.🔔 مباحثش با جبر خطی، بهینهسازی، آمار و احتمال شروع میشه و بعد همین مفاهیم رو به کلاسترینگ، رگرسیون، طبقهبندی، کاهش بُعد و شبکه عصبی وصل میکنه. ⬅️ برای خوندنش، داشتن یه پیشزمینه در حد جبر خطی، حساب دیفرانسیل چندمتغیره و اصول اولیه احتمال خیلی به فهم عمیق مطالب کمک میکنه. کتاب فرض رو بر این میذاره که شما این مفاهیم رو در حد مقدماتی بلدین و حالا میخواد کاربردِ واقعی اونها رو توی مسائل دیتاساینسی بهتون نشون بده. ✅ کتاب از هر نظر کامله؛ تمام اثباتها و تئوریهاش رو هم بلافاصله برده توی محیط پایتون و ژوپیتر نوتبوک. یعنی همزمان که داری قضیههای ریاضی رو یاد میگیری، با پکیجهایی مثل NumPy و PyTorch کدش رو هم میزنی. ┌ 💻 Website └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa
AGENTS.md، استانداردهای توسعه و پرامپتهای پایه رو بذاری اول کار، و نیازمندیهایی که تند تند عوض میشن رو ببری آخر. اینطوری مدل خیلی راحتتر از کش استفاده میکنه و جلوی پردازشهای تکراری و مصرف الکی توکنها گرفته میشه.
➖ ➖ ➖
2️⃣ تو تسکهای طولانی، کانتکست رو زود به زود فشرده کن!
📔 نذار لاگهای خطا، راهحلهای شکستخورده و تاریخچههای قدیمی همینطوری تو چت تلنبار بشن. من خودم وسط کارای طولانی، مستقیم این پرامپت رو بهش میدم تا سبک بشه:
"لطفاً کانتکست فعلی تسک رو مرتب کن، راهحلهای نامعتبر، لاگهای تکراری و تاریخچه نامربوط رو پاک کن. فقط هدف اصلی، تصمیمهای کلیدی، محدودیتهای اصلی، پیشرفت فعلی، مشکلات حلنشده و قدمهای بعدی رو نگه دار. از این به بعد بر اساس این خلاصهی جدید کار رو ادامه بده."➖ ➖ ➖ 3️⃣ الکی یه عالمه MCP بلااستفاده رو لود نکن! 📔 ابزارهای MCP مثل مرورگر، فیگما، گیتهاب و کار با داکیومنتها واقعاً کار راهاندازن، ولی هرچی ابزار بیشتری دم دستش بذاری، بار کانتکستت سنگینتر میشه. دقیقاً همونایی که واسه پروژه فعلی نیازه رو لود کن؛ نذار یه مشت ابزار نامربوط، کانتکستت رو تو درازمدت اشغال کنن. ➖ ➖ ➖ 4️⃣ کانفیگهای پروژه رو ثابت نگه دار 📔 هی تند تند مدل، دایرکتوری کاری، تنظیمات ابزارها یا قوانین توسعه رو عوض نکن. وقتی پرامپتها، زنجیره ابزارها و ساختار پروژه ثابت باشن، ایجنت خیلی راحتتر میتونه مدام از کش استفاده کنه و دیگه نیازی نیست هی از اول زور بزنه تا پروژه رو درک کنه. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ⚡️ خلاصه یه ورکفلوی واقعاً بهینه و حرفهای تو کدکس این شکلیه: 🎯 نرخ بالای استفاده از کش ⬅️ کانتکست تمیز ⬅️ ابزارهای ضروری ⬅️ کانفیگ ثابت. 💡 واقعیتش اینه که خیلی وقتا کدکس اصلاً نیازی نداره قویتر بشه؛ ما فقط باید هدر دادن کانتکست و توکنهاش رو بگیری! 🌐 #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/c7v ⭐️ @hamrah_academy | آکادمی همراه اول
