Data Analysis Books | Python | SQL | Excel | Artificial Intelligence | Power BI | Tableau | AI Resources

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📈 Análisis del canal de Telegram Data Analysis Books | Python | SQL | Excel | Artificial Intelligence | Power BI | Tableau | AI Resources

El canal Data Analysis Books | Python | SQL | Excel | Artificial Intelligence | Power BI | Tableau | AI Resources (@learndataanalysis) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 51 869 suscriptores, ocupando la posición 3 352 en la categoría Educación y el puesto 7 187 en la región India.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 51 869 suscriptores.

Según los últimos datos del 17 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 506, y en las últimas 24 horas de -5, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.39%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.26% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 314 visualizaciones. En el primer día suele acumular 654 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 6.
Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como analyst, |--, excel, visualization, analytic.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Data Analysis Useful Resources #dataanalysis #dataanalysisbooks #sqlbooks #pythonbooks #tableau #powerbi #datavisualization For promotions: @coderfun”

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 18 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.

51 869

Suscriptores

-524 horas

+1227 días

+50630 días

3 314

Visitas de la publicación

~ 65424 horas

~ 90248 horas

6.39%

Tasa de compromiso

Sin datos

Mensajes por día

Ads index

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Archivo de publicaciones

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Free Data sets for Data Science & Machine Learning Projects 👇👇 https://t.me/DataPortfolio

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Statistics and Data Visualization in Climate Science with R.pdf35.54 MB

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Nice to see amazing participation 😄❤️

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Best practices for writing SQL queries: Join for more: https://t.me/learndataanalysis 1- Write SQL keywords in capital letters. 2- Use table aliases with columns when you are joining multiple tables. 3- Never use select *, always mention list of columns in select clause. 4- Add useful comments wherever you write complex logic. Avoid too many comments. 5- Use joins instead of subqueries when possible for better performance. 6- Create CTEs instead of multiple sub queries , it will make your query easy to read. 7- Join tables using JOIN keywords instead of writing join condition in where clause for better readability. 8- Never use order by in sub queries , It will unnecessary increase runtime. 9- If you know there are no duplicates in 2 tables, use UNION ALL instead of UNION for better performance.

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EDA With Pandas.pdf0.94 KB

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Avoid directly copying YouTube projects onto your resume because if everyone looks the same, recruiters might discard resumes. Instead, for eg, let's say you are working on a SQL case study, download a dataset from Kaggle (usually a CSV file), set up a Postgre/MySQL database, connect it with the data, and prompt ChatGPT with questions ranging from basic to advanced SQL. Solve the questions step by step. When using PowerBI, connect to the database and create a compelling dashboard. Don't just upload the dataset; employ DAX queries, statistical functions, and avoid relying solely on drag-and-drop features. Use Formatting section to do creative stuff and add your unique element in the project. ENJOY LEARNING 👍👍

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Fuzzy Data Matching with SQL Jim Lehmer, 2023

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Mission AI Haroon Sheikh, 2023

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R Programming for Beginners Nathan Metzler, 2020

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Data Analytics Using R Serma Acharya, 2018

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