Coding Projects
Channel specialized for advanced concepts and projects to master: * Python programming * Web development * Java programming * Artificial Intelligence * Machine Learning Managed by: @love_data
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Coding Projects
El canal Coding Projects (@programming_experts) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 65 997 suscriptores, ocupando la posición 1 980 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 5 218 en la región India.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 65 997 suscriptores.
Según los últimos datos del 11 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 716, y en las últimas 24 horas de 20, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 4.00%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.25% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 637 visualizaciones. En el primer día suele acumular 823 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 9.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como |--, algorithm, array, framework, javascript.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Channel specialized for advanced concepts and projects to master:
* Python programming
* Web development
* Java programming
* Artificial Intelligence
* Machine Learning
Managed by: @love_data”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 12 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 Tecnologías y Aplicaciones.
Why type emails when Python can do it for you? Work smarter, not harder... unless you’re debugging. 😅💻
DISTINCT keyword in a SELECT statement to retrieve unique records. For example: SELECT DISTINCT column1, column2 FROM table;
5. Question: What is a subquery in SQL?
Answer: A subquery is a query nested inside another query. It can be used to retrieve data that will be used in the main query as a condition to further restrict the data to be retrieved.
6. Question: Explain the purpose of the GROUP BY clause.
Answer: The GROUP BY clause is used to group rows that have the same values in specified columns into summary rows, like when using aggregate functions such as COUNT, SUM, AVG, etc.
7. Question: How can you add a new record to a table?
Answer: Use the INSERT INTO statement. For example: INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (value1, value2);
8. Question: What is the purpose of the HAVING clause?
Answer: The HAVING clause is used in combination with the GROUP BY clause to filter the results of aggregate functions based on a specified condition.
9. Question: Explain the concept of normalization in databases.
Answer: Normalization is the process of organizing data in a database to reduce redundancy and improve data integrity. It involves breaking down tables into smaller, related tables.
10. Question: How do you update data in a table in SQL?
Answer: Use the UPDATE statement to modify existing records in a table. For example: UPDATE table_name SET column1 = value1 WHERE condition;
Here is an amazing resources to learn & practice SQL: https://bit.ly/3FxxKPz
Share with credits: https://t.me/sqlspecialist
Hope it helps :)scipy.stats, statsmodels, pandas
Visualization: seaborn, matplotlib
💡 Quick tip: Use these formulas to crush interviews and build solid ML foundations!
💬 Tap ❤️ for moredef bubble_sort(arr):
for i in range(len(arr)):
for j in range(len(arr)-i-1):
if arr[j] > arr[j+1]:
arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
*C++*void bubbleSort(int arr[], int n) {
for(int i=0; i<n-1; i++)
for(int j=0; j<n-i-1; j++)
if(arr[j] > arr[j+1])
swap(arr[j], arr[j+1]);
}
*Java*void bubbleSort(int[] arr) {
for(int i = 0; i < arr.length - 1; i++)
for(int j = 0; j < arr.length - i - 1; j++)
if(arr[j] > arr[j+1]) {
int temp = arr[j]; arr[j] = arr[j+1]; arr[j+1] = temp;
}
}
🟡 2. Binary Search – Searching Algorithm
👉 Efficiently searches a sorted array in O(log n) time.
*Python*def binary_search(arr, target):
low, high = 0, len(arr)-1
while low <= high:
mid = (low + high) // 2
if arr[mid] == target: return mid
elif arr[mid] < target: low = mid + 1
else: high = mid - 1
return -1
🟠 3. Recursion – Factorial Example
👉 Function calls itself to solve smaller subproblems.
*C++*int factorial(int n) {
if(n == 0) return 1;
return n * factorial(n - 1);
}
🔵 4. Dynamic Programming – Fibonacci (Bottom-Up)
👉 Stores previous results to avoid repeated work.
*Python*def fib(n):
dp = [0, 1]
for i in range(2, n+1):
dp.append(dp[i-1] + dp[i-2])
return dp[n]
🟣 5. Sliding Window – Max Sum Subarray of Size K
👉 Finds max sum in a subarray of fixed length in O(n) time.
*Java*int maxSum(int[] arr, int k) {
int sum = 0, max = 0;
for(int i = 0; i < k; i++) sum += arr[i];
max = sum;
for(int i = k; i < arr.length; i++) {
sum += arr[i] - arr[i - k];
if(sum > max) max = sum;
}
return max;
}
🧠 6. BFS (Breadth-First Search) – Graph Traversal
👉 Explores all neighbors before going deeper.
*Python*from collections import deque
def bfs(graph, start):
visited = set([start])
queue = deque([start])
while queue:
node = queue.popleft()
print(node)
for neighbor in graph[node]:
if neighbor not in visited:
visited.add(neighbor)
queue.append(neighbor)
👍 Tap ❤️ for more! #coding #algorithms #interviews #programming #datastructures
Note: I've addedaround code snippets to format them correctly in Telegram.
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
