¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Data Science & Machine Learning Resources
Ir al canal en Telegram
Join this channel to learn data science, artificial intelligence and machine learning with funny quizzes, interesting projects and amazing resources for free Admin: @love_data Buy ads: https://telega.io/c/datalemur
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Data Science & Machine Learning Resources
El canal Data Science & Machine Learning Resources (@datalemur) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 20 468 suscriptores, ocupando la posición 9 826 en la categoría Educación y el puesto 21 612 en la región India.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 20 468 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 189, y en las últimas 24 horas de 4, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 1.77%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.03% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 363 visualizaciones. En el primer día suele acumular 211 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 7.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como |--, learning, insidead, database, sql.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Join this channel to learn data science, artificial intelligence and machine learning with funny quizzes, interesting projects and amazing resources for free
Admin: @love_data
Buy ads: https://telega.io/c/datalemur”
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 Educación.
20 468
Suscriptores
+424 horas
+307 días
+18930 días
Carga de datos en curso...
Canales Similares
Nube de Etiquetas
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
junio '26
junio '26
+63
en 0 canales
mayo '26
+344
en 3 canales
Get PRO
abril '26
+188
en 0 canales
Get PRO
marzo '26
+262
en 1 canales
Get PRO
febrero '26
+433
en 1 canales
Get PRO
enero '26
+637
en 0 canales
Get PRO
diciembre '25
+494
en 0 canales
Get PRO
noviembre '25
+630
en 3 canales
Get PRO
octubre '25
+650
en 1 canales
Get PRO
septiembre '25
+656
en 1 canales
Get PRO
agosto '25
+839
en 4 canales
Get PRO
julio '25
+1 110
en 6 canales
Get PRO
junio '25
+1 989
en 9 canales
Get PRO
mayo '25
+2 717
en 7 canales
Get PRO
abril '25
+3 878
en 5 canales
Get PRO
marzo '25
+1 119
en 3 canales
Get PRO
febrero '25
+1 084
en 7 canales
Get PRO
enero '25
+1 436
en 5 canales
Get PRO
diciembre '24
+132
en 0 canales
Get PRO
noviembre '24
+551
en 0 canales
Get PRO
octubre '24
+648
en 0 canales
Get PRO
septiembre '24
+1 255
en 0 canales
Get PRO
agosto '24
+162
en 1 canales
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 12 junio | 0 | |||
| 11 junio | +6 | |||
| 10 junio | +6 | |||
| 09 junio | +3 | |||
| 08 junio | +3 | |||
| 07 junio | +10 | |||
| 06 junio | +5 | |||
| 05 junio | +7 | |||
| 04 junio | +15 | |||
| 03 junio | +5 | |||
| 02 junio | +3 | |||
| 01 junio | 0 |
Publicaciones del Canal
| 2 | SQL vs Python Programming: Quick Comparison ✍
📌 SQL Programming
• Query data from databases
• Filter, join, aggregate rows
Best fields
• Data Analytics
• Business Intelligence
• Reporting and MIS
• Entry-level Data Engineering
Job titles
• Data Analyst
• Business Analyst
• BI Analyst
• SQL Developer
Hiring reality
• Asked in most analyst interviews
• Used daily in analyst roles
India salary range
• Fresher: 4–8 LPA
• Mid-level: 8–15 LPA
Real tasks
• Monthly sales report
• Top customers by revenue
• Duplicate removal
📌 Python Programming
• Clean and analyze data
• Automate workflows
• Build models
Where you work
• Notebooks
• Scripts
• ML pipelines
Best fields
• Data Science
• Machine Learning
• Automation
• Advanced Analytics
Job titles
• Data Scientist
• ML Engineer
• Analytics Engineer
• Python Developer
Hiring reality
• Common in mid to senior roles
• Strong demand in AI teams
India salary range
• Fresher: 6–10 LPA
• Mid-level: 12–25 LPA
Real tasks
• Churn prediction
• Report automation
• File handling CSV, Excel, JSON
⚔️ Quick comparison
• Data source
SQL stays inside databases
Python pulls data from anywhere
• Speed
SQL runs fast on large tables
Python slows with raw big data
• Learning
SQL is beginner-friendly
Python needs coding basics
🎯 Role-based choice
• Data Analyst
SQL required
Python adds value
• Data Scientist
Python required
SQL used to fetch data
• Business Analyst
SQL works for most roles
Python helps automate work
• Data Engineer
SQL for pipelines
Python for processing
✅ Best career move
• Learn SQL first for entry
• Add Python for growth
• Use both in real projects
Which one do you prefer?
SQL 👍
Python ❤️
Both 🙏
None 😮 | 530 |
| 3 | 🎰 Welcome Bonus 1200% — Maczo Crypto Casino
🎮 Crypto exchange · Sports · Live casino — all in one place
💳 USDT instant deposit & withdrawal
→ https://tglink.io/b1074395ffd098 | 217 |
| 4 | 📊 Data Science Roadmap 🚀
📂 Start Here
∟📂 What is Data Science & Why It Matters?
∟📂 Roles (Data Analyst, Data Scientist, ML Engineer)
∟📂 Setting Up Environment (Python, Jupyter Notebook)
📂 Python for Data Science
∟📂 Python Basics (Variables, Loops, Functions)
∟📂 NumPy for Numerical Computing
∟📂 Pandas for Data Analysis
📂 Data Cleaning & Preparation
∟📂 Handling Missing Values
∟📂 Data Transformation
∟📂 Feature Engineering
📂 Exploratory Data Analysis (EDA)
∟📂 Descriptive Statistics
∟📂 Data Visualization (Matplotlib, Seaborn)
∟📂 Finding Patterns & Insights
📂 Statistics & Probability
∟📂 Mean, Median, Mode, Variance
∟📂 Probability Basics
∟📂 Hypothesis Testing
📂 Machine Learning Basics
∟📂 Supervised Learning (Regression, Classification)
∟📂 Unsupervised Learning (Clustering)
∟📂 Model Evaluation (Accuracy, Precision, Recall)
📂 Machine Learning Algorithms
∟📂 Linear Regression
∟📂 Decision Trees & Random Forest
∟📂 K-Means Clustering
📂 Model Building & Deployment
∟📂 Train-Test Split
∟📂 Cross Validation
∟📂 Deploy Models (Flask / FastAPI)
📂 Big Data & Tools
∟📂 SQL for Data Handling
∟📂 Introduction to Big Data (Hadoop, Spark)
∟📂 Version Control (Git & GitHub)
📂 Practice Projects
∟📌 House Price Prediction
∟📌 Customer Segmentation
∟📌 Sales Forecasting Model
📂 ✅ Move to Next Level
∟📂 Deep Learning (Neural Networks, TensorFlow, PyTorch)
∟📂 NLP (Text Analysis, Chatbots)
∟📂 MLOps & Model Optimization
Data Science Resources: https://whatsapp.com/channel/0029VaxbzNFCxoAmYgiGTL3Z
React "❤️" for more! 🚀📊 | 0 |
| 5 | Resonant is a mini-app that connects your decision patterns to your AI Agents. Generate your personal Agentic Memory Card now!
https://t.me/ResonantAlphaBot/resonant?startapp | 0 |
| 6 | ChatGPT Prompts Book
Oliver Theobald, 2024 | 0 |
| 7 |  Most people who have valuable knowledge never turn it into a course
Not because they can’t — but because it feels too complicated
Content, structure, platforms, tech...
I came across something interesting:
LUMILY - AI tool that turns your idea into a full course and launches it straight in Telegram
No LMS
No tech overhead
No complicated setup
Just your expertise → structured lessons
Feels like a shortcut that shouldn’t exist
👉 Try Live Demo | 0 |
