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 70 805 مشترک است و جایگاه 2 274 را در دسته آموزش و رتبه 4 582 را در منطقه الهند دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 70 805 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 25 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -309 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -33 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 12.05% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.78% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 8 533 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 972 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 26 اوت, 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.
70 805
مشترکین
-3324 ساعت
-1127 روز
-30930 روز
آرشیو پست ها
70 805
🔅 Advanced Python: Top Tools for Data Science and Engineering
📝 This comprehensive course is designed to equip you with the essential skills for data analysis and application development using Python and popular data tools and libraries.
🌐 Author: Joe Marini
🔰 Level: Intermediate
⏰ Duration: 2h 5m
📋 Topics: Pandas, Data Engineering, Data Science
🔗 Join Data Science for more courses
70 805
Key Pandas Functions for Data Importing, Cleaning, and Statistics. Boost your data analysis workflow with essential Python commands
70 805
🔢 Data Cleaning Tips Every Analyst Should Know
If your analysis feels off, it’s probably your data.
These 5 tips will help you clean your dataset like a pro:
✔️ Handle missing values
✔️ Remove duplicates
✔️ Fix data types
✔️ Standardize formats
✔️ Detect and remove outliers
Clean data = better insights = better decisions.
70 805
🔅 Data Science Reporting with Quarto for Python
📝 Leverage the power of Quarto to build publication-quality reports, engaging presentation decks, and rich interactive webpages from Jupyter Notebook for Python.
🌐 Author: Charlie Joey Hadley
🔰 Level: Intermediate
⏰ Duration: 2h 26m
📋 Topics: Data Reporting, Data Science, Data Analytics
🔗 Join Data Science for more courses
70 805
🔅 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
70 805
📖 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.)
70 805
Do you know the real difference between Data Engineering vs. Data Scientists vs. Data Analysts?
70 805
🔅 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
70 805
📖 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!
