Data Science | علم داده
📊 دانشمند داده شوید! 👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼 🆔 @DataScienceir_Adv
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Science | علم داده
Канал Data Science | علم داده (@datascience_ir) языкового сегмента Фарси является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 50 081 подписчиков, занимая 2 668 место в категории Технологии и приложения и 6 740 место в регионе Иран.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 50 081 подписчиков.
Согласно последним данным от 02 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -252, а за последние 24 часа — -3, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.61%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.29% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 312 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 648 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 8.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как ابزار, داده, واقعی, پایتون, دیتا.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“📊 دانشمند داده شوید!
👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼
🆔 @DataScienceir_Adv”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 03 июля, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
🏷 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
📚 منابعی که من استفاده کردم: 🥇 Foundations of Machine Learning 🥈 Understanding Deep Learning 🥉 Machine Learning Systems 4️⃣ Algorithms for Decision Making 5️⃣ Deep Learning 6️⃣ Reinforcement Learning 7️⃣ Distributional RL 8️⃣ Multi-Agent RL 9️⃣ Decision Making Under Uncertainty 🔟 Fairness and Machine Learning ⏺ Probabilistic ML: An Introduction ⏺ Probabilistic ML: Advanced Topics✅ روش کارم چطور بود؟ 🔖 اول یک Claude Project بساز. بعد بهش دستورالعمل پروژه تو بده. بعد این منابع رو به Project Knowledge اضافه کن. 👻 در آخر هم از Claude فقط جواب نخواه؛ بخواه فرضها، محدودیتها، خطاهای تحلیلی و جایگزینهای بهتر رو هم بررسی کنه. AI وقتی جدیتر میشه که براش سیستم بسازی، نه فقط سؤال بپرسی! 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
