پایتون ( Machine Learning | Data Science )
◀️اینجا با تمرین و چالش با هم پایتون رو یاد می گیریم ⏮بانک اطلاعاتی پایتون پروژه / code/ cheat sheet +ویدیوهای آموزشی +کتابهای پایتون تبلیغات: @alloadv 🔁ادمین : @maryam3771
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام پایتون ( Machine Learning | Data Science )
کانال پایتون ( Machine Learning | Data Science ) (@python4all_pro) در بخش زبانی فارسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 24 627 مشترک است و جایگاه 5 609 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 13 840 را در منطقه إيران دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 24 627 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 11 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 1 261 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 14 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 4.08% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.21% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 994 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 539 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 2 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند مصنوعی, دنیا, آموزش, پایتون, وبینار تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“◀️اینجا با تمرین و چالش با هم پایتون رو یاد می گیریم
⏮بانک اطلاعاتی پایتون
پروژه / code/ cheat sheet
+ویدیوهای آموزشی
+کتابهای پایتون
تبلیغات:
@alloadv
🔁ادمین :
@maryam3771”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 12 ژوئن, 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.
import pandas as pd
# فایل CSV خودتون رو بخونید
df = pd.read_csv('your_data.csv')
# گزارش سریع کیفیت داده
print(f"تعداد سطرها: {len(df)}")
print(f"تعداد ستونها: {len(df.columns)}")
print(f"مقادیر خالی: {df.isnull().sum().sum()}")
print(f"سطرهای تکراری: {df.duplicated().sum()}")
# آماره سریع
print("\nخلاصه آماری:")
print(df.describe())
# مقادیر خالی به تفکیک ستون
print("\nمقادیر خالی هر ستون:")
۵ دقیقه وقت بذارید، اجراش کنید نتیجه رو ببینید شاید متوجه بشید چرا مدلتون خوب نتیجه نمیده
داده کثیف = نتیجه کثیف
این قانون طلایی علم دادس
#پایتون #Python
🆔 @Python4all_pro
اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
