现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
Data Science
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Learn how to analyze data effectively and manage databases with ease. Buy ads: https://telega.io/c/sql_databases
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频道 Data Science (@sql_databases) 英语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 71 033 名订阅者，在 教育 类别中位列第 2 273，并在 印度 地区排名第 4 764 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 71 033 名订阅者。
根据 05 六月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -54，过去 24 小时变化为 6，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 12.21%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.97% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 8 672 次浏览，首日通常累积 2 110 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 0。
- 主题关注点： 内容集中在 database, learning, linkedin, udemy, 029k| 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“Learn how to analyze data effectively and manage databases with ease.
Buy ads: https://telega.io/c/sql_databases”
凭借高频更新（最新数据采集于 06 六月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 教育 类别中的关键影响点。
71 033
订阅者
+624 小时
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-5430 天
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吸引订阅者
六月 '26
六月 '26
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四月 '26
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二月 '26
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在17个频道中
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一月 '26
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十二月 '25
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十一月 '25
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十月 '25
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在18个频道中
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九月 '25
+1 901
在18个频道中
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八月 '25
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在17个频道中
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七月 '25
+1 875
在21个频道中
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六月 '25
+1 630
在18个频道中
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五月 '25
+2 324
在21个频道中
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四月 '25
+2 341
在19个频道中
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三月 '25
+3 257
在19个频道中
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二月 '25
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在18个频道中
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一月 '25
+2 976
在3个频道中
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十二月 '24
+2 974
在0个频道中
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十一月 '24
+4 488
在0个频道中
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十月 '24
+1 736
在21个频道中
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九月 '24
+2 755
在21个频道中
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八月 '24
+3 308
在21个频道中
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七月 '24
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在22个频道中
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六月 '24
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在25个频道中
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五月 '24
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在14个频道中
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四月 '24
+2 322
在9个频道中
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三月 '24
+6 817
在6个频道中
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二月 '240
在0个频道中
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一月 '240
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十二月 '230
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十一月 '230
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十月 '230
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九月 '230
在0个频道中
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八月 '230
在0个频道中
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七月 '230
在0个频道中
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六月 '230
在0个频道中
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| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 05 六月 | +7 | |||
| 04 六月 | +15 | |||
| 03 六月 | 0 | |||
| 02 六月 | 0 | |||
| 01 六月 | +14 |
频道帖子
| 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?
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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
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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?
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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 |
