متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Data Analytics & AI | SQL Interviews | Power BI Resources
الذهاب إلى القناة على Telegram
🔓Explore the fascinating world of Data Analytics & Artificial Intelligence 💻 Best AI tools, free resources, and expert advice to land your dream tech job. Admin: @coderfun Buy ads: https://telega.io/c/Data_Visual
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Data Analytics & AI | SQL Interviews | Power BI Resources
تُعد قناة Data Analytics & AI | SQL Interviews | Power BI Resources (@data_visual) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 27 193 مشتركاً، محتلاً المرتبة 7 206 في فئة التعليم والمرتبة 15 573 في منطقة الهند.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 27 193 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 23 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 137، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -7، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 1.74%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً N/A% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 472 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 0 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 4.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل |--, sql, learning, analytic, visualization.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“🔓Explore the fascinating world of Data Analytics & Artificial Intelligence
💻 Best AI tools, free resources, and expert advice to land your dream tech job.
Admin: @coderfun
Buy ads: https://telega.io/c/Data_Visual”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 24 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التعليم.
27 193
المشتركون
-724 ساعات
-237 أيام
+13730 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
يونيو '26
يونيو '26
+146
في 2 قنوات
مايو '26
+331
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+208
في 2 قنوات
Get PRO
مارس '26
+212
في 1 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+462
في 1 قنوات
Get PRO
يناير '26
+636
في 2 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+484
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+585
في 1 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+581
في 4 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+543
في 1 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+708
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+847
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+1 515
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '25
+2 679
في 1 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+3 616
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '25
+1 192
في 3 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+884
في 2 قنوات
Get PRO
يناير '25
+798
في 3 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+512
في 1 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+600
في 3 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+730
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+1 351
في 1 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+1 170
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+1 476
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+1 890
في 2 قنوات
Get PRO
مايو '24
+1 173
في 1 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+2 953
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 24 يونيو | +3 | |||
| 23 يونيو | +2 | |||
| 22 يونيو | 0 | |||
| 21 يونيو | +1 | |||
| 20 يونيو | 0 | |||
| 19 يونيو | +2 | |||
| 18 يونيو | +7 | |||
| 17 يونيو | 0 | |||
| 16 يونيو | +5 | |||
| 15 يونيو | 0 | |||
| 14 يونيو | +26 | |||
| 13 يونيو | +6 | |||
| 12 يونيو | +12 | |||
| 11 يونيو | +4 | |||
| 10 يونيو | +8 | |||
| 09 يونيو | +9 | |||
| 08 يونيو | 0 | |||
| 07 يونيو | +5 | |||
| 06 يونيو | +6 | |||
| 05 يونيو | +10 | |||
| 04 يونيو | +14 | |||
| 03 يونيو | +15 | |||
| 02 يونيو | +8 | |||
| 01 يونيو | +3 |
منشورات القناة
Quick Excel Cheatsheet! 📊
Basic Formulas
1. Add: =A1+B1
2. Subtract: =A1-B1
3. Multiply: =A1*B1
4. Divide: =A1/B1
5. Average: =AVERAGE(A1:A10)
6. Sum: =SUM(A1:A10)
Logical Functions
1. IF: =IF(A1>10, "Yes", "No")
2. AND: =AND(A1>5, B1<10)
3. OR: =OR(A1=1, B1=2)
4. EXACT (case-sensitive match): =EXACT(A1, B1)
Lookup Functions
1. VLOOKUP: =VLOOKUP(A1, Table, 2, FALSE)
2. HLOOKUP: =HLOOKUP(A1, Table, 2, FALSE)
3. XLOOKUP: =XLOOKUP(A1, Range1, Range2)
Counting Data Types
1. Count numbers: =COUNT(A1:A10)
2. Count non-empty: =COUNTA(A1:A10)
3. Count blanks: =COUNTBLANK(A1:A10)
4. Is number: =ISNUMBER(A1)
5. Is text: =ISTEXT(A1)
React ❤️ for more
| 2 | ✅ Data Analytics Roadmap for Freshers 🚀📊
1️⃣ Understand What a Data Analyst Does
🔍 Analyze data, find insights, create dashboards, support business decisions.
2️⃣ Start with Excel
📈 Learn:
– Basic formulas
– Charts & Pivot Tables
– Data cleaning
💡 Excel is still the #1 tool in many companies.
3️⃣ Learn SQL
🧩 SQL helps you pull and analyze data from databases.
Start with:
– SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY
🛠️ Practice on platforms like W3Schools or Mode Analytics.
4️⃣ Pick a Programming Language
🐍 Start with Python (easier) or R
– Learn pandas, matplotlib, numpy
– Do small projects (e.g. analyze sales data)
5️⃣ Data Visualization Tools
📊 Learn:
– Power BI or Tableau
– Build simple dashboards
💡 Start with free versions or YouTube tutorials.
6️⃣ Practice with Real Data
🔍 Use sites like Kaggle or Data.gov
– Clean, analyze, visualize
– Try small case studies (sales report, customer trends)
7️⃣ Create a Portfolio
💻 Share projects on:
– GitHub
– Notion or a simple website
📌 Add visuals + brief explanations of your insights.
8️⃣ Improve Soft Skills
🗣️ Focus on:
– Presenting data in simple words
– Asking good questions
– Thinking critically about patterns
9️⃣ Certifications to Stand Out
🎓 Try:
– Google Data Analytics (Coursera)
– IBM Data Analyst
– LinkedIn Learning basics
🔟 Apply for Internships & Entry Jobs
🎯 Titles to look for:
– Data Analyst (Intern)
– Junior Analyst
– Business Analyst
💬 React ❤️ for more! | 0 |
| 3 |  🤖 𝗛𝗢𝗪 𝗧𝗢 𝗙𝗜𝗫 𝗣𝗥𝗢𝗠𝗣𝗧 𝗪𝗜𝗧𝗛 𝗠𝗘𝗧𝗔 𝗣𝗥𝗢𝗠𝗣𝗧𝗜𝗡𝗚:
( Bookmark 🔖 This ) | 0 |
| 4 | If you’re just starting out in Data Analytics, it’s super important to build the right habits early.
Here’s a simple plan for beginners to grow both technical and problem-solving skills together:
If You Just Started Learning Data Analytics, Focus on These 5 Baby Steps:
1. Don’t Just Watch Tutorials — Build Small Projects
After learning a new tool (like SQL or Excel), create mini-projects:
- Analyze your expenses
- Explore a free dataset (like Netflix movies, COVID data)
2. Ask Business-Like Questions Early
Whenever you see a dataset, practice asking:
- What problem could this data solve?
- Who would care about this insight?
3. Start a ‘Data Journal’
Every day, note down:
- What you learned
- One business question you could answer with data (Helps you build real-world thinking!)
4. Practice the Basics 100x
Get very comfortable with:
- SELECT, WHERE, GROUP BY (SQL)
- Pivot tables and charts (Excel)
- Basic cleaning (Power Query / Python pandas)
_Mastering basics > learning 50 fancy functions._
5. Learn to Communicate Early
Explain your mini-projects like this:
- What was the business goal?
- What did you find?
- What should someone do based on it?
React with ❤️ if you need a beginner-friendly roadmap to start your data analytics career
Data Analytics Free Resources: https://whatsapp.com/channel/0029VaGgzAk72WTmQFERKh02
ENJOY LEARNING 👍👍 | 0 |
| 5 | Resonant is a mini-app that connects your decision patterns to your AI Agents. Generate your personal Agentic Memory Card now!
https://t.me/ResonantAlphaBot/resonant?startapp | 0 |
| 6 | 📝 12 Essential Articles for Data Scientists
🏷 Article: Seq2Seq Learning with NN
https://arxiv.org/pdf/1409.3215
An introduction to Seq2Seq models, which serve as the foundation for machine translation utilizing deep learning.
🏷 Article: GANs
https://arxiv.org/pdf/1406.2661
An introduction to Generative Adversarial Networks (GANs) and the concept of generating synthetic data. This forms the basis for creating images and videos with artificial intelligence.
🏷 Article: Attention is All You Need
https://arxiv.org/pdf/1706.03762
This paper was revolutionary in natural language processing. It introduced the Transformer architecture, which underlies GPT, BERT, and contemporary intelligent language models.
🏷 Article: Deep Residual Learning
https://arxiv.org/pdf/1512.03385
This work introduced the ResNet model, enabling neural networks to achieve greater depth and accuracy without compromising the learning process.
🏷 Article: Batch Normalization
https://arxiv.org/pdf/1502.03167
This paper introduced a technique that facilitates faster and more stable training of neural networks.
🏷 Article: Dropout
https://jmlr.org/papers/volume15/srivastava14a/srivastava14a.pdf
A straightforward method designed to prevent overfitting in neural networks.
🏷 Article: ImageNet Classification with DCNN
https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdf
The first successful application of a deep neural network for image recognition.
🏷 Article: Support-Vector Machines
https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/BF00994018.pdf
This seminal work introduced the Support Vector Machine (SVM) algorithm, a widely utilized method for data classification.
🏷 Article: A Few Useful Things to Know About ML
https://homes.cs.washington.edu/~pedro/papers/cacm12.pdf
A comprehensive collection of practical and empirical insights regarding machine learning.
🏷 Article: Gradient Boosting Machine
https://www.cse.iitb.ac.in/~soumen/readings/papers/Friedman1999GreedyFuncApprox.pdf
This paper introduced the "Gradient Boosting" method, which serves as the foundation for many modern machine learning models, including XGBoost and LightGBM.
🏷 Article: Latent Dirichlet Allocation
https://jmlr.org/papers/volume3/blei03a/blei03a.pdf
This work introduced a model for text analysis capable of identifying the topics discussed within an article.
🏷 Article: Random Forests
https://www.stat.berkeley.edu/~breiman/randomforest2001.pdf
This paper introduced the "Random Forest" algorithm, a powerful machine learning method that aggregates multiple models to achieve enhanced accuracy.
https://t.me/CodeProgrammer 🌟 | 0 |
