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 50 222 підписників, посідаючи 2 658 місце в категорії Технології та додатки та 6 999 місце у регіоні Іран.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 50 222 підписників.
За останніми даними від 09 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -210, а за останні 24 години на -4, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.21%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.66% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 617 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 337 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 3.
- 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 10 листопада, 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.
⚠️ ظرفیت این بوتکمپ نیز محدود است.🌐 لینک پیشثبتنام #رایگان و جزئیات بوتکمپ: 🔗 https://l.hamrah.academy/4ec ⭐️ @hamrah_academy | آکادمی همراه اول
Use $sol-advisor:orchestration این ورکفلوی خفن رو استارت بزنی.
😸 Sol Advisor
😸 Sol Advisor
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa⬤ یه بار اسکیما رو تعریف میکنی، بعدش خودش اتوماتیک هر دیتافریمی رو ولیدیت میکنه. ⬤ تایپهای اشتباه، مقادیر Null و رنجهای پرت رو همون اولِ کار تو منبع خفت میکنه! ⬤ دستت بازه که از APIهای Declarative استفاده کنی یا مدلهای Class-based بنویسی؛ هرکدوم که راحتتری. ⬤ نصبش فقط با یه خط کده و خیلی راحت و سریع با پانداسی که الان داری کار میکنی مچ میشه.┌ 🌐 Website └ 🐙 GitHub-Repos 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa
CLAUDE.md و Token Optimizer برای پیدا کردن نشتیهای کانتکست مثل دیتای تکراری.
➖ ➖ ➖ ➖ ➖
⭐️ چندتا ابزار کاربردی دیگه هم اینجا معرفی شده: لینک
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_faپرامپت ← کانتکست ← مموری ← نتیجه نهایی.⁉️ نکته اصلی ویدیو اینه که؛ قبل از اینکه پرامپت رو پیچیده کنی، کانتکست رو درست کن. در واقع بهترین و بهینهترین حالت برای کار با ابزارهایی مثل کلاد کد، اینه که با تعیینِ دقیق هدف، دادن کانتکستِ درست و ست کردن محدودیتها، پرامپتهامون رو از یه چتِ ساده به یه ورکفلوی مهندسیشده تبدیل کنیم. 💻 اینطوری حافظه مدل دیگه الکی پر نمیشه و ایجنت مستقیماً میره سراغ تولید همون خروجی تمیز و که برای تسکهای مهندسی ازش انتظار داریم. ▶️ How to Use Claude Code 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa
