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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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India4 564Educación2 259

📈 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 70 778 suscriptores, ocupando la posición 2 259 en la categoría Educación y el puesto 4 564 en la región India.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 70 778 suscriptores.

Según los últimos datos del 27 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -317, y en las últimas 24 horas de -15, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 11.42%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.47% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 8 084 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 749 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 28 agosto, 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.

70 778
Suscriptores
-1524 horas
-1477 días
-31730 días
Archivo de publicaciones
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📖 30 days roadmap to learn Python for Data Analysis 😄👇 Days 1-5: Introduction to Python 1. Day 1: Install Python and a code editor (e.g., Anaconda, Jupyter Notebook). 2. Day 2-5: Learn Python basics (variables, data types, and basic operations). Days 6-10: Control Flow and Functions 6. Day 6-8: Study control flow (if statements, loops). 9. Day 9-10: Learn about functions and modules in Python. Days 11-15: Data Structures 11. Day 11-12: Explore lists, tuples, and dictionaries. 13. Day 13-15: Study sets and string manipulation. Days 16-20: Libraries for Data Analysis 16. Day 16-17: Get familiar with NumPy for numerical operations. 18. Day 18-19: Dive into Pandas for data manipulation. 20. Day 20: Basic data visualization with Matplotlib. Days 21-25: Data Cleaning and Analysis 21. Day 21-22: Data cleaning and preprocessing using Pandas. 23. Day 23-25: Exploratory data analysis (EDA) techniques. Days 26-30: Advanced Topics 26. Day 26-27: Introduction to data visualization with Seaborn. 27. Day 28-29: Introduction to machine learning with Scikit-Learn. 30. Day 30: Create a small data analysis project. Use platforms like Kaggle to find datasets for projects & GeekforGeeks to practice coding problems. ENJOY LEARNING 👍👍

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