Data Science | علم داده
📊 دانشمند داده شوید! 👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼 🆔 @DataScienceir_Adv
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Data Science | علم داده analitikasi
Data Science | علم داده (@datascience_ir) Forsiy til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 50 081 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 668-o'rinni va Eron mintaqasida 6 740-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 50 081 obunachiga ega bo‘ldi.
02 Iyul, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -252 ga, so‘nggi 24 soatda esa -3 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 6.61% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.29% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 3 312 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 648 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 8 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent ابزار, داده, واقعی, پایتون, دیتا kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“📊 دانشمند داده شوید!
👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼
🆔 @DataScienceir_Adv”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 03 Iyul, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
🏷 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
Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
