اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Data Science
رفتن به کانال در Telegram
Learn how to analyze data effectively and manage databases with ease. Buy ads: https://telega.io/c/sql_databases
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Data Science
کانال Data Science (@sql_databases) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 71 033 مشترک است و جایگاه 2 273 را در دسته آموزش و رتبه 4 764 را در منطقه الهند دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 71 033 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 05 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -54 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 6 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 12.21% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.97% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 8 672 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 2 110 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 0 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند database, learning, linkedin, udemy, 029k| تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Learn how to analyze data effectively and manage databases with ease.
Buy ads: https://telega.io/c/sql_databases”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 06 ژوئن, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته آموزش تبدیل کردهاند.
71 033
مشترکین
+624 ساعت
+237 روز
-5430 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
ژوئن '26
ژوئن '26
+36
در 0 کانالها
مه '26
+166
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+449
در 17 کانالها
Get PRO
مارس '26
+406
در 20 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+993
در 17 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+1 728
در 18 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+1 160
در 18 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+1 330
در 20 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+1 327
در 18 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+1 901
در 18 کانالها
Get PRO
اوت '25
+1 743
در 17 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+1 875
در 21 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+1 630
در 18 کانالها
Get PRO
مه '25
+2 324
در 21 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+2 341
در 19 کانالها
Get PRO
مارس '25
+3 257
در 19 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+2 209
در 18 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+2 976
در 3 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+2 974
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+4 488
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+1 736
در 21 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+2 755
در 21 کانالها
Get PRO
اوت '24
+3 308
در 21 کانالها
Get PRO
ژوئیه '24
+2 689
در 22 کانالها
Get PRO
ژوئن '24
+3 379
در 25 کانالها
Get PRO
مه '24
+5 373
در 14 کانالها
Get PRO
آوریل '24
+2 322
در 9 کانالها
Get PRO
مارس '24
+6 817
در 6 کانالها
Get PRO
فوریه '240
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '240
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '230
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '230
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '230
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '230
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '230
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '230
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '230
در 0 کانالها
Get PRO
مه '230
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '23
+416
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '23
+595
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '23
+508
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '23
+666
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '22
+459
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '22
+575
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '22
+645
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '22
+865
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '22
+958
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '22
+654
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '22
+645
در 0 کانالها
Get PRO
مه '22
+625
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '22
+430
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '22
+581
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '22
+524
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '22
+1 346
در 0 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 05 ژوئن | +7 | |||
| 04 ژوئن | +15 | |||
| 03 ژوئن | 0 | |||
| 02 ژوئن | 0 | |||
| 01 ژوئن | +14 |
پستهای کانال
| 2 | @LearnPython3 - Python Data Science Handbook 2nd ed.pdf | 4 079 |
| 3 |  🔰 📙 Python Data Science Handbook 2nd Edition | 4 003 |
| 4 | 📱Data Science
📱Decision Intelligence: Data Stories | 4 842 |
| 5 |  🔅 Decision Intelligence: Data Stories
📝 Learn how to use key lessons from famous data stories around the world to improve decision-making, interpret data effectively, and communicate insights responsibly.
🌐 Author: Franz Buscha
🔰 Level: Beginner
⏰ Duration: 45m
📋 Topics: Data Science, Decision Sciences, Data-driven Decision Making
🔗 Join Data Science for more courses | 4 737 |
| 6 |  🖥 8 Common database types explained | 5 616 |
| 7 |  📖 Learn Database
Databases power everything from websites and apps to enterprise systems. Here’s a learning map that can help you master databases:
1 - Database Fundamentals
This includes topics like “What is a database”, RDBMS, SQL vs NoSQL, ACID vs BASE, OLTP vs OLAP, Transactions, and Isolation Levels.
2 - Data Models and Types
Consists of topics like Relational Databases, Non-Relational Databases, and Data Types (Integer, String, Boolean, Date, JSON, etc).
3 - Querying and Language
This includes topics like SQL Basics (SELECT, INSERT, etc), Advanced SQL (Views, Indexes, CTEs, etc), and NoSQL Querying (Aggregation and Key-Value Lookups).
4 - Indexing and Optimization
Consists of topics like Indexing (B-Tree, Hash, and Bitmaps), Query Execution Plans, Denormalization vs Normalization, Sharding, Connecting Pooling, and Query Batching.
5 - Security, Backups, and Scaling
This includes topics like User Roles, Permissions, Encryption, SQL Injection, High Availability (Replication and Failover), Horizontal vs Vertical Scaling.
6 - Tools and Ecosystem
Consists of topics like Popular SQL Databases, NoSQL Database, GUI Tools, ORMs, Cloud DB services (RDS, DynamoDB, Google Cloud SQL, etc.) | 7 315 |
| 8 |  Do you know the real difference between Data Engineering vs. Data Scientists vs. Data Analysts? | 6 696 |
| 9 | 📱Data Science
📱The 80/20 Rule of Data Science | 8 720 |
| 10 |  🔅 The 80/20 Rule of Data Science
📝 Explore the core concepts of the 80/20 rule for data science and how to get most of the value with minimal effort.
🌐 Author: Howard Friedman
🔰 Level: Intermediate
⏰ Duration: 1h 26m
📋 Topics: Data Science, Project Engineering, Team Management
🔗 Join Data Science for more courses | 8 574 |
| 11 |  📖 What are DDL Commands in SQL?
They don’t touch your data — they shape where your data lives.
Use CREATE, ALTER, and DROP to define and change your database structure.
💡 Powerful, essential — and should be used with care! | 8 951 |
| 12 |  🖥 Tableau vs. Power BI | 9 251 |
| 13 |  🖥 4 main database types | 11 203 |
| 14 | 📱Data Science
📱How To Be a Lead Data Scientist | 12 304 |
| 15 |  🔅 How To Be a Lead Data Scientist
📝 Build a foundation and develop skills for seasoned data scientists to level up from model builders to AI leaders.
🌐 Author: Matthew Blasa
🔰 Level: Advanced
⏰ Duration: 1h 6m
📋 Topics: Data Science, Team Management
🔗 Join Data Science for more courses | 11 747 |
| 16 | 😉 A list of the best YouTube videos
✅ To learn data science
1️⃣ SQL language
⬅️ Learning
💰 4-hour SQL course from zero to one hundred
💰 Window functions tutorial
⬅️ Projects
📎 Starting your first SQL project
💰 Data cleansing project
💰 Restaurant order analysis
⬅️ Interview
💰 How to crack the SQL interview?
➖➖➖
2️⃣ Python
⬅️ Learning
💰 12-hour Python for Data Science course
⬅️ Projects
💰 Python project for beginners
💰 Analyzing Corona Data with Python
⬅️ Interview
💰 Python interview golden tricks
💰 Python Interview Questions
➖➖➖
3️⃣ Statistics and machine learning
⬅️ Learning
💰 7-hour course in applied statistics
💰 Machine Learning Training Playlist
⬅️ Projects
💰 Practical ML Project
⬅️ Interview
💰 ML Interview Questions and Answers
💰 How to pass a statistics interview?
➖➖➖
4️⃣ Product and business case studies
⬅️ Learning
💰 Building strong product understanding
💰 Product Metric Definition
⬅️ Interview
💰 Case Study Analysis Framework
💰 How to shine in a business interview? | 10 013 |
| 17 |  🖥 Data Analyst Roadmap | 10 371 |
| 18 |  📖 Merging and Joining Data
Working with multiple datasets? Combine them just like SQL:
# 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. | 12 399 |
| 19 | 📱Data Science
📱Ethical Hacking: SQL Injection | 11 127 |
| 20 |  🔅 Ethical Hacking: SQL Injection
📝 Learn about the SQL command language and SQL injections. Examine SQL injections in MySQL, SQL Server, and Oracle XE, and discover how attackers defeat web application firewalls.
🌐 Author: Malcolm Shore
🔰 Level: Intermediate
⏰ Duration: 1h 45m
📋 Topics: Ethical Hacking, SQL Injection
🔗 Join Data Science for more courses | 12 116 |
