متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Data Science & Machine Learning Resources
الذهاب إلى القناة على Telegram
Join this channel to learn data science, artificial intelligence and machine learning with funny quizzes, interesting projects and amazing resources for free Admin: @love_data Buy ads: https://telega.io/c/datalemur
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Data Science & Machine Learning Resources
تُعد قناة Data Science & Machine Learning Resources (@datalemur) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 20 462 مشتركاً، محتلاً المرتبة 9 826 في فئة التعليم والمرتبة 21 612 في منطقة الهند.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 20 462 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 11 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 189، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 4، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 1.77%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.03% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 363 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 211 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 7.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل |--, learning, insidead, database, sql.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Join this channel to learn data science, artificial intelligence and machine learning with funny quizzes, interesting projects and amazing resources for free
Admin: @love_data
Buy ads: https://telega.io/c/datalemur”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 12 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التعليم.
20 462
المشتركون
+424 ساعات
+307 أيام
+18930 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
يونيو '26
يونيو '26
+63
في 0 قنوات
مايو '26
+344
في 3 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+188
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '26
+262
في 1 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+433
في 1 قنوات
Get PRO
يناير '26
+637
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+494
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+630
في 3 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+650
في 1 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+656
في 1 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+839
في 4 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+1 110
في 6 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+1 989
في 9 قنوات
Get PRO
مايو '25
+2 717
في 7 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+3 878
في 5 قنوات
Get PRO
مارس '25
+1 119
في 3 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+1 084
في 7 قنوات
Get PRO
يناير '25
+1 436
في 5 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+132
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+551
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+648
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+1 255
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+162
في 1 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 12 يونيو | 0 | |||
| 11 يونيو | +6 | |||
| 10 يونيو | +6 | |||
| 09 يونيو | +3 | |||
| 08 يونيو | +3 | |||
| 07 يونيو | +10 | |||
| 06 يونيو | +5 | |||
| 05 يونيو | +7 | |||
| 04 يونيو | +15 | |||
| 03 يونيو | +5 | |||
| 02 يونيو | +3 | |||
| 01 يونيو | 0 |
منشورات القناة
| 2 | SQL vs Python Programming: Quick Comparison ✍
📌 SQL Programming
• Query data from databases
• Filter, join, aggregate rows
Best fields
• Data Analytics
• Business Intelligence
• Reporting and MIS
• Entry-level Data Engineering
Job titles
• Data Analyst
• Business Analyst
• BI Analyst
• SQL Developer
Hiring reality
• Asked in most analyst interviews
• Used daily in analyst roles
India salary range
• Fresher: 4–8 LPA
• Mid-level: 8–15 LPA
Real tasks
• Monthly sales report
• Top customers by revenue
• Duplicate removal
📌 Python Programming
• Clean and analyze data
• Automate workflows
• Build models
Where you work
• Notebooks
• Scripts
• ML pipelines
Best fields
• Data Science
• Machine Learning
• Automation
• Advanced Analytics
Job titles
• Data Scientist
• ML Engineer
• Analytics Engineer
• Python Developer
Hiring reality
• Common in mid to senior roles
• Strong demand in AI teams
India salary range
• Fresher: 6–10 LPA
• Mid-level: 12–25 LPA
Real tasks
• Churn prediction
• Report automation
• File handling CSV, Excel, JSON
⚔️ Quick comparison
• Data source
SQL stays inside databases
Python pulls data from anywhere
• Speed
SQL runs fast on large tables
Python slows with raw big data
• Learning
SQL is beginner-friendly
Python needs coding basics
🎯 Role-based choice
• Data Analyst
SQL required
Python adds value
• Data Scientist
Python required
SQL used to fetch data
• Business Analyst
SQL works for most roles
Python helps automate work
• Data Engineer
SQL for pipelines
Python for processing
✅ Best career move
• Learn SQL first for entry
• Add Python for growth
• Use both in real projects
Which one do you prefer?
SQL 👍
Python ❤️
Both 🙏
None 😮 | 530 |
| 3 | 🎰 Welcome Bonus 1200% — Maczo Crypto Casino
🎮 Crypto exchange · Sports · Live casino — all in one place
💳 USDT instant deposit & withdrawal
→ https://tglink.io/b1074395ffd098 | 217 |
| 4 | 📊 Data Science Roadmap 🚀
📂 Start Here
∟📂 What is Data Science & Why It Matters?
∟📂 Roles (Data Analyst, Data Scientist, ML Engineer)
∟📂 Setting Up Environment (Python, Jupyter Notebook)
📂 Python for Data Science
∟📂 Python Basics (Variables, Loops, Functions)
∟📂 NumPy for Numerical Computing
∟📂 Pandas for Data Analysis
📂 Data Cleaning & Preparation
∟📂 Handling Missing Values
∟📂 Data Transformation
∟📂 Feature Engineering
📂 Exploratory Data Analysis (EDA)
∟📂 Descriptive Statistics
∟📂 Data Visualization (Matplotlib, Seaborn)
∟📂 Finding Patterns & Insights
📂 Statistics & Probability
∟📂 Mean, Median, Mode, Variance
∟📂 Probability Basics
∟📂 Hypothesis Testing
📂 Machine Learning Basics
∟📂 Supervised Learning (Regression, Classification)
∟📂 Unsupervised Learning (Clustering)
∟📂 Model Evaluation (Accuracy, Precision, Recall)
📂 Machine Learning Algorithms
∟📂 Linear Regression
∟📂 Decision Trees & Random Forest
∟📂 K-Means Clustering
📂 Model Building & Deployment
∟📂 Train-Test Split
∟📂 Cross Validation
∟📂 Deploy Models (Flask / FastAPI)
📂 Big Data & Tools
∟📂 SQL for Data Handling
∟📂 Introduction to Big Data (Hadoop, Spark)
∟📂 Version Control (Git & GitHub)
📂 Practice Projects
∟📌 House Price Prediction
∟📌 Customer Segmentation
∟📌 Sales Forecasting Model
📂 ✅ Move to Next Level
∟📂 Deep Learning (Neural Networks, TensorFlow, PyTorch)
∟📂 NLP (Text Analysis, Chatbots)
∟📂 MLOps & Model Optimization
Data Science Resources: https://whatsapp.com/channel/0029VaxbzNFCxoAmYgiGTL3Z
React "❤️" for more! 🚀📊 | 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 | ChatGPT Prompts Book
Oliver Theobald, 2024 | 0 |
| 7 |  Most people who have valuable knowledge never turn it into a course
Not because they can’t — but because it feels too complicated
Content, structure, platforms, tech...
I came across something interesting:
LUMILY - AI tool that turns your idea into a full course and launches it straight in Telegram
No LMS
No tech overhead
No complicated setup
Just your expertise → structured lessons
Feels like a shortcut that shouldn’t exist
👉 Try Live Demo | 0 |
