Data Science
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Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Data Science
El canal Data Science (@sql_databases) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 71 033 suscriptores, ocupando la posición 2 273 en la categoría Educación y el puesto 4 764 en la región India.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 71 033 suscriptores.
Según los últimos datos del 05 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -54, y en las últimas 24 horas de 6, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 12.21%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.97% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 8 672 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 110 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 database, learning, linkedin, udemy, 029k|.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Learn how to analyze data effectively and manage databases with ease.
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Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 06 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.
# 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.
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