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
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу پایتون ( Machine Learning | Data Science )
Канал پایتون ( Machine Learning | Data Science ) (@python4all_pro) у мовному сегменті Фарсі є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 24 627 підписників, посідаючи 5 609 місце в категорії Технології та додатки та 13 840 місце у регіоні Іран.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 24 627 підписників.
За останніми даними від 11 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 1 261, а за останні 24 години на 14, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 4.08%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.21% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 994 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 539 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 2.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як مصنوعی, دنیا, آموزش, پایتون, وبینار.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“◀️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”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 12 червня, 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.
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
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
