متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Data Science
الذهاب إلى القناة على Telegram
Learn how to analyze data effectively and manage databases with ease. Buy ads: https://telega.io/c/sql_databases
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Data Science
تُعد قناة Data Science (@sql_databases) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 71 033 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 273 في فئة التعليم والمرتبة 4 764 في منطقة الهند.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 71 033 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 05 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -54، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 6، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 12.21%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.97% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 8 672 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 110 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 0.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل database, learning, linkedin, udemy, 029k|.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Learn how to analyze data effectively and manage databases with ease.
Buy ads: https://telega.io/c/sql_databases”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 06 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التعليم.
71 033
المشتركون
+624 ساعات
+237 أيام
-5430 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
يونيو '26
يونيو '26
+36
في 0 قنوات
مايو '26
+166
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+449
في 17 قنوات
Get PRO
مارس '26
+406
في 20 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+993
في 17 قنوات
Get PRO
يناير '26
+1 728
في 18 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+1 160
في 18 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+1 330
في 20 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+1 327
في 18 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+1 901
في 18 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+1 743
في 17 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+1 875
في 21 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+1 630
في 18 قنوات
Get PRO
مايو '25
+2 324
في 21 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+2 341
في 19 قنوات
Get PRO
مارس '25
+3 257
في 19 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+2 209
في 18 قنوات
Get PRO
يناير '25
+2 976
في 3 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+2 974
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+4 488
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+1 736
في 21 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+2 755
في 21 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+3 308
في 21 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+2 689
في 22 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+3 379
في 25 قنوات
Get PRO
مايو '24
+5 373
في 14 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+2 322
في 9 قنوات
Get PRO
مارس '24
+6 817
في 6 قنوات
Get PRO
فبراير '240
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '240
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '230
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '230
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '230
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '230
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '230
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '230
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '230
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '230
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+416
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+595
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+508
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+666
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+459
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+575
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+645
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+865
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+958
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+654
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '22
+645
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '22
+625
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '22
+430
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '22
+581
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '22
+524
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '22
+1 346
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 05 يونيو | +7 | |||
| 04 يونيو | +15 | |||
| 03 يونيو | 0 | |||
| 02 يونيو | 0 | |||
| 01 يونيو | +14 |
منشورات القناة
| 2 | @LearnPython3 - Python Data Science Handbook 2nd ed.pdf | 4 079 |
| 3 |  🔰 📙 Python Data Science Handbook 2nd Edition | 4 003 |
| 4 | 📱Data Science
📱Decision Intelligence: Data Stories | 4 842 |
| 5 |  🔅 Decision Intelligence: Data Stories
📝 Learn how to use key lessons from famous data stories around the world to improve decision-making, interpret data effectively, and communicate insights responsibly.
🌐 Author: Franz Buscha
🔰 Level: Beginner
⏰ Duration: 45m
📋 Topics: Data Science, Decision Sciences, Data-driven Decision Making
🔗 Join Data Science for more courses | 4 737 |
| 6 |  🖥 8 Common database types explained | 5 616 |
| 7 |  📖 Learn Database
Databases power everything from websites and apps to enterprise systems. Here’s a learning map that can help you master databases:
1 - Database Fundamentals
This includes topics like “What is a database”, RDBMS, SQL vs NoSQL, ACID vs BASE, OLTP vs OLAP, Transactions, and Isolation Levels.
2 - Data Models and Types
Consists of topics like Relational Databases, Non-Relational Databases, and Data Types (Integer, String, Boolean, Date, JSON, etc).
3 - Querying and Language
This includes topics like SQL Basics (SELECT, INSERT, etc), Advanced SQL (Views, Indexes, CTEs, etc), and NoSQL Querying (Aggregation and Key-Value Lookups).
4 - Indexing and Optimization
Consists of topics like Indexing (B-Tree, Hash, and Bitmaps), Query Execution Plans, Denormalization vs Normalization, Sharding, Connecting Pooling, and Query Batching.
5 - Security, Backups, and Scaling
This includes topics like User Roles, Permissions, Encryption, SQL Injection, High Availability (Replication and Failover), Horizontal vs Vertical Scaling.
6 - Tools and Ecosystem
Consists of topics like Popular SQL Databases, NoSQL Database, GUI Tools, ORMs, Cloud DB services (RDS, DynamoDB, Google Cloud SQL, etc.) | 7 315 |
| 8 |  Do you know the real difference between Data Engineering vs. Data Scientists vs. Data Analysts? | 6 696 |
| 9 | 📱Data Science
📱The 80/20 Rule of Data Science | 8 720 |
| 10 |  🔅 The 80/20 Rule of Data Science
📝 Explore the core concepts of the 80/20 rule for data science and how to get most of the value with minimal effort.
🌐 Author: Howard Friedman
🔰 Level: Intermediate
⏰ Duration: 1h 26m
📋 Topics: Data Science, Project Engineering, Team Management
🔗 Join Data Science for more courses | 8 574 |
| 11 |  📖 What are DDL Commands in SQL?
They don’t touch your data — they shape where your data lives.
Use CREATE, ALTER, and DROP to define and change your database structure.
💡 Powerful, essential — and should be used with care! | 8 951 |
| 12 |  🖥 Tableau vs. Power BI | 9 251 |
| 13 |  🖥 4 main database types | 11 203 |
| 14 | 📱Data Science
📱How To Be a Lead Data Scientist | 12 304 |
| 15 |  🔅 How To Be a Lead Data Scientist
📝 Build a foundation and develop skills for seasoned data scientists to level up from model builders to AI leaders.
🌐 Author: Matthew Blasa
🔰 Level: Advanced
⏰ Duration: 1h 6m
📋 Topics: Data Science, Team Management
🔗 Join Data Science for more courses | 11 747 |
| 16 | 😉 A list of the best YouTube videos
✅ To learn data science
1️⃣ SQL language
⬅️ Learning
💰 4-hour SQL course from zero to one hundred
💰 Window functions tutorial
⬅️ Projects
📎 Starting your first SQL project
💰 Data cleansing project
💰 Restaurant order analysis
⬅️ Interview
💰 How to crack the SQL interview?
➖➖➖
2️⃣ Python
⬅️ Learning
💰 12-hour Python for Data Science course
⬅️ Projects
💰 Python project for beginners
💰 Analyzing Corona Data with Python
⬅️ Interview
💰 Python interview golden tricks
💰 Python Interview Questions
➖➖➖
3️⃣ Statistics and machine learning
⬅️ Learning
💰 7-hour course in applied statistics
💰 Machine Learning Training Playlist
⬅️ Projects
💰 Practical ML Project
⬅️ Interview
💰 ML Interview Questions and Answers
💰 How to pass a statistics interview?
➖➖➖
4️⃣ Product and business case studies
⬅️ Learning
💰 Building strong product understanding
💰 Product Metric Definition
⬅️ Interview
💰 Case Study Analysis Framework
💰 How to shine in a business interview? | 10 013 |
| 17 |  🖥 Data Analyst Roadmap | 10 371 |
| 18 |  📖 Merging and Joining Data
Working with multiple datasets? Combine them just like SQL:
# Inner join (default)
merged = pd.merge(df_sales, df_customers, on='customer_id')
# Left join
pd.merge(df_sales, df_customers, on='customer_id', how='left')
# Concatenate vertically
all_data = pd.concat([df_2023, df_2024], ignore_index=True)
# Join on index
df1.join(df2, on='date')
This wraps up our Data Manipulation Using Pandas Series. | 12 399 |
| 19 | 📱Data Science
📱Ethical Hacking: SQL Injection | 11 127 |
| 20 |  🔅 Ethical Hacking: SQL Injection
📝 Learn about the SQL command language and SQL injections. Examine SQL injections in MySQL, SQL Server, and Oracle XE, and discover how attackers defeat web application firewalls.
🌐 Author: Malcolm Shore
🔰 Level: Intermediate
⏰ Duration: 1h 45m
📋 Topics: Ethical Hacking, SQL Injection
🔗 Join Data Science for more courses | 12 116 |
