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.
🟢 از مبانی برنامهنویسی پایتون و ریاضیات (جبر خطی و آمار)، 🔵 تا مهارتهای اصلی مثل کار با pandas و SQL برای تحلیل و تمیز کردن دادهها، 🔴 یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، و هوش مصنوعی مولد، 🟡 و در نهایت مباحث پیشرفتهتری مثل کار با Big Data، کلاد، MLOps و دیپلوی مدلها.🧾 علاوه بر این، یه لیست از منابع آموزشی رایگان و ایدههای پروژهمحور هم در انتهای فایل داره تا با کمترین هزینه، به یه دیتاساینتیستِ حرفهای تبدیل بشی. 🌐 #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/zki ⭐️️ @hamrah_academy | آکادمی همراه اول
⚡️ اکوسیستم اورکا فراتر از یک ابزار ساده ترمیناله و یک پکیج همهفنحریف تحویلت میده: 🟠 دسترسی همهجانبه: اصلاً محدودت نمیکنه؛ چه تو اپلیکیشن موبایل باشی، چه مرورگر، ترمینال یا حتی گیتهاب، خیلی راحت میتونی باهاش کار کنی. 🟢 پشتیبانی کامل: کاملاً اوپنسورسه و روی مک، ویندوز و لینوکس بدون مشکل و یکپارچه اجرا میشه.┌ 💻 Website └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa
با دستور /office-hours، ایدههای خامت رو میگیره و به یه اسپک (Spec) دقیق و واقعی محصول تبدیل میکنه. دستورهای /plan-ceo-review و /plan-eng-review قبل از اینکه حتی یه خط کد شیپ بشه، پلن رو زیر و رو میکنن و حسابی به چالش میکشن تا ایراداتش دربیاد. دستور /review خودش میافته دنبال باگها و همونجا پچشون میکنه. جذابترین بخشش برای من /qa بود که یه مرورگر واقعی رو میاره بالا و اپلیکیشن رو به صورت سرتاسری تست میگیره. در نهایت هم با /ship چکهای نهایی انجام میشه و PR رو پوش میکنه.⬅️ در واقع کل مسیر توسعه رو به یه چرخه مهندسیشده تبدیل کرده:
فکر کردن ← برنامهریزی ← توسعه ← ریویو ← تست ← ریلیز ← بازبینی.🥇 خود گری میگفت با همین ستاپ تونسته تو ۶۰ روز، ۳ تا سرویس پروداکشن و بالای ۴۰ تا فیچر جدید رو لانچ کنه؛ اونم در حالی که تماموقت درگیر مدیریت Y Combinator بوده! 🐱 gstack 🐱 gstack 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa
