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📈 Análisis del canal de Telegram DataSpoof

El canal DataSpoof (@dataspoof) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 16 165 suscriptores, ocupando la posición 12 557 en la categoría Educación y el puesto 27 018 en la región India.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 16 165 suscriptores.

Según los últimos datos del 14 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -167, y en las últimas 24 horas de -9, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.87%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener N/A% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 0 visualizaciones. En el primer día suele acumular 0 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 0.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como api, llm, pipeline, +9183182, engineer.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
Learn Data Science https://dataspoof4081.graphy.com/membership Artificial Intelligence Machine Learning Data Science Deep learning Computer vision NLP Big data

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 15 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Educación.

16 165
Suscriptores
-924 horas
-327 días
-16730 días
Archivo de publicaciones
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AI For Data Engineers (1).pdf

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GenAI Curriculum-5.pdf4.68 KB

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𝗠𝘆 𝗠𝗶𝗰𝗿𝗼𝘀𝗼𝗳𝘁 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗘𝗻𝗴𝗶𝗻𝗲𝗲𝗿 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗿𝘃𝗶𝗲𝘄 𝗦𝘁𝗿𝘂𝗰𝘁𝘂𝗿𝗲 (≈ 6 𝗥𝗼𝘂𝗻𝗱𝘀) Here are the stages I went through, plus what I gathered from others online: ⸻ 𝟭. 𝗥𝗲𝘀𝘂𝗺𝗲 𝗦𝗵𝗼𝗿𝘁𝗹𝗶𝘀𝘁𝗶𝗻𝗴 / 𝗥𝗲𝗰𝗿𝘂𝗶𝘁𝗲𝗿 𝗦𝗰𝗿𝗲𝗲𝗻 The recruiter reviews your resume to check alignment with technical skills (SQL, data pipelines, cloud tools like Azure, Spark etc.) and project experience. They may also ask about your background, motivation, and career goals. Strong communication and a clear resume really help. 𝟮. 𝗧𝘄𝗼 𝗧𝗲𝗰𝗵𝗻𝗶𝗰𝗮𝗹 𝗥𝗼𝘂𝗻𝗱𝘀 (1 Hour Each) These rounds dive deep into technical expertise. Common topics: • SQL performance & optimization • Data modelling • Pipeline & ETL design • Handling edge cases • Cloud services (Azure Data Factory, Databricks, Synapse) • DSA questions on Arrays & Linked Lists, Queue One round may involve system/architecture design (e.g., scalable data warehouse, streaming pipeline). Another may focus on coding or troubleshooting data pipelines. ⸻ 𝟯. 𝗛𝗶𝗿𝗶𝗻𝗴 𝗠𝗮𝗻𝗮𝗴𝗲𝗿 𝗥𝗼𝘂𝗻𝗱 This round mixes technical and behavioural aspects. The manager checks for: • Problem-solving ability • Ownership • Stakeholder management 𝟰. 𝗔𝗔 (𝗔𝘀 𝗔𝗽𝗽𝗿𝗼𝗽𝗿𝗶𝗮𝘁𝗲) / 𝗠𝗮𝗻𝗮𝗴𝗲𝗿𝗶𝗮𝗹 𝗥𝗼𝘂𝗻𝗱 A senior-level evaluation focusing on leadership, collaboration, and cultural fit. You may face behavioural questions about handling ambiguity, conflict, mentoring, and driving impact across teams. They may also ask how you ensure scalability, quality, and reliability in data systems. 𝟱. 𝗛𝗥 𝗥𝗼𝘂𝗻𝗱: 𝗦𝗮𝗹𝗮𝗿𝘆 & 𝗢𝗳𝗳𝗲𝗿 𝗗𝗶𝘀𝗰𝘂𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻 Covers compensation (base, bonus, stocks), benefits, role level, and formalities like relocation or background checks.

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AI Agents - Illustrated Cookbook.pdf31.98 MB

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Paper2Code: Turn any ML paper into code repository. It is 100% open source
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