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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
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 71 042 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 71 042 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.
Buy ads: https://telega.io/c/sql_databases”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 07 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.
71 042
Suscriptores
+624 horas
+237 días
-5430 días
Archivo de publicaciones
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📖 Data Engineering Roadmap 2025
𝟭. 𝗖𝗹𝗼𝘂𝗱 𝗦𝗤𝗟 (𝗔𝗪𝗦 𝗥𝗗𝗦, 𝗚𝗼𝗼𝗴𝗹𝗲 𝗖𝗹𝗼𝘂𝗱 𝗦𝗤𝗟, 𝗔𝘇𝘂𝗿𝗲 𝗦𝗤𝗟)
💡 Why? Cloud-managed databases are the backbone of modern data platforms.
✅ Serverless, scalable, and cost-efficient
✅ Automated backups & high availability
✅ Works seamlessly with cloud data pipelines
𝟮. 𝗱𝗯𝘁 (𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗕𝘂𝗶𝗹𝗱 𝗧𝗼𝗼𝗹) – 𝗧𝗵𝗲 𝗙𝘂𝘁𝘂𝗿𝗲 𝗼𝗳 𝗘𝗟𝗧
💡 Why? Transform data inside your warehouse (Snowflake, BigQuery, Redshift).
✅ SQL-based transformation – easy to learn
✅ Version control & modular data modeling
✅ Automates testing & documentation
𝟯. 𝗔𝗽𝗮𝗰𝗵𝗲 𝗔𝗶𝗿𝗳𝗹𝗼𝘄 – 𝗪𝗼𝗿𝗸𝗳𝗹𝗼𝘄 𝗢𝗿𝗰𝗵𝗲𝘀𝘁𝗿𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻
💡 Why? Automate and schedule complex ETL/ELT workflows.
✅ DAG-based orchestration for dependency management
✅ Integrates with cloud services (AWS, GCP, Azure)
✅ Highly scalable & supports parallel execution
𝟰. 𝗗𝗲𝗹𝘁𝗮 𝗟𝗮𝗸𝗲 – 𝗧𝗵𝗲 𝗣𝗼𝘄𝗲𝗿 𝗼𝗳 𝗔𝗖𝗜𝗗 𝗶𝗻 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗟𝗮𝗸𝗲𝘀
💡 Why? Solves data consistency & reliability issues in Apache Spark & Databricks.
✅ Supports ACID transactions in data lakes
✅ Schema evolution & time travel
✅ Enables incremental data processing
𝟱. 𝗖𝗹𝗼𝘂𝗱 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗪𝗮𝗿𝗲𝗵𝗼𝘂𝘀𝗲𝘀 (𝗦𝗻𝗼𝘄𝗳𝗹𝗮𝗸𝗲, 𝗕𝗶𝗴𝗤𝘂𝗲𝗿𝘆, 𝗥𝗲𝗱𝘀𝗵𝗶𝗳𝘁)
💡 Why? Centralized, scalable, and powerful for analytics.
✅ Handles petabytes of data efficiently
✅ Pay-per-use pricing & serverless architecture
𝟲. 𝗔𝗽𝗮𝗰𝗵𝗲 𝗞𝗮𝗳𝗸𝗮 – 𝗥𝗲𝗮𝗹-𝗧𝗶𝗺𝗲 𝗦𝘁𝗿𝗲𝗮𝗺𝗶𝗻𝗴
💡 Why? For real-time event-driven architectures.
✅ High-throughput
𝟳. 𝗣𝘆𝘁𝗵𝗼𝗻 & 𝗦𝗤𝗟 – 𝗧𝗵𝗲 𝗖𝗼𝗿𝗲 𝗼𝗳 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗘𝗻𝗴𝗶𝗻𝗲𝗲𝗿𝗶𝗻𝗴
💡 Why? Every data engineer must master these!
✅ SQL for querying, transformations & performance tuning
✅ Python for automation, data processing, and API integrations
𝟴. 𝗗𝗮𝘁𝗮𝗯𝗿𝗶𝗰𝗸𝘀 – 𝗨𝗻𝗶𝗳𝗶𝗲𝗱 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗰𝘀 & 𝗔𝗜
💡 Why? The go-to platform for big data processing & machine learning on the cloud.
✅ Built on Apache Spark for fast distributed computing
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Ever wondered what the difference is between a Data Analyst and a Data Scientist? Both roles are in high demand, but they tackle data in different ways.
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┌🏳️🌈 40+ Python Data Science Projects
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📂 Full description
The healthcare industry is one of the most diverse sources of data, from clinical to administrative to sales and supply chain, and even regulatory data. This course with data scientist and pharmacist Wuraola Oyewusi teaches you how to use Python for a wide range of data analysis scenarios in healthcare. Wuraola covers practical use cases like statistical data analysis, data manipulation, wrangling, and visualization using Python programming for different scenarios in the healthcare industry.
