Data Science | علم داده
📊 دانشمند داده شوید! 👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼 🆔 @DataScienceir_Adv
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Data Science | علم داده
Канал Data Science | علم داده (@datascience_ir) у мовному сегменті Фарсі є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 49 658 підписників, посідаючи 2 617 місце в категорії Технології та додатки та 6 893 місце у регіоні Іран.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 49 658 підписників.
За останніми даними від 30 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -100, а за останні 24 години на 2, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.10%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.99% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 534 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 484 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 6.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як ابزار, داده, واقعی, پایتون, دیتا.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“📊 دانشمند داده شوید!
👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼
🆔 @DataScienceir_Adv”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 31 серпня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
🎯 ۱۵٪ تخفیف برای پلنهای بلندمدتبرای دریافت مشاوره و انتخاب GPU مناسب پروژهتان، درخواست خود را ثبت نمائید. https://zaya.io/d2wls
"I'm developing a XXX. For now, don't create any files or output code. First, research similar open-source projects on GitHub, and screen out the most valuable reference solutions. Analyze what problems they've solved, what architecture they've used, what technologies they've depended on, whether they're currently active, and which designs are worth reusing or avoiding. Finally, based on my requirements, provide tech stack recommendations, system architecture, MVP scope, and development sequence. Only after I confirm, move on to the implementation phase."👉 که فارسیش میشه این:
"میخوام پروژه X رو توسعه بدم. فعلاً فایلی نساز و کدی ننویس. اول برو تو گیتهاب پروژههای اپنسورس مشابه رو بگرد و تحلیل کن چه مشکلاتی رو حل کردن، معماریشون چیه و کدوم بخش از طراحیشون ارزش استفاده داره. در نهایت استک تکنولوژی، معماری سیستم و محدوده MVP رو پیشنهاد بده. فقط بعد از تایید من برو سراغ کدنویسی."😎 با این روش، هوش مصنوعی اول راهکارهای تستشده رو پیدا میکنه، باگهای بقیه رو میشناسه و بهترین تکنولوژی رو میچینه. وقتی نقشه راه کاملاً مشخص شد، تازه بهش میگم کد بنویس! 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa
"Explain a topic like I'm a 5 year old. Use when the user types /eli5 <topic> or asks for a dead-simple picture explainer of how something works."✅ اگه میخوای این ابزار رو مستقیماً به عنوان یه اسکل روی کلاد داشته باشی تا با دستور
/eli5 اجرا بشه، با این دو خط کد نصب میشه:
claude plugin marketplace add anthropics/claude-plugins-community claude plugin install eli5@claude-community👻 ELI5 👻 ELI5 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa
FSTE40J
همین حالا اشتراک خود را با تخفیف ویژه فعال کنید: 👇
🔗 فعالسازی اشتراک فرادرس – کلیک کنید
🔄 FaraDars - فرادرس