اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Data Analytics & AI | SQL Interviews | Power BI Resources
رفتن به کانال در Telegram
🔓Explore the fascinating world of Data Analytics & Artificial Intelligence 💻 Best AI tools, free resources, and expert advice to land your dream tech job. Admin: @coderfun Buy ads: https://telega.io/c/Data_Visual
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Data Analytics & AI | SQL Interviews | Power BI Resources
کانال Data Analytics & AI | SQL Interviews | Power BI Resources (@data_visual) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 27 200 مشترک است و جایگاه 7 206 را در دسته آموزش و رتبه 15 573 را در منطقه الهند دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 27 200 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 23 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 137 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -7 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 1.74% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً N/A% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 472 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 0 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 4 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند |--, sql, learning, analytic, visualization تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“🔓Explore the fascinating world of Data Analytics & Artificial Intelligence
💻 Best AI tools, free resources, and expert advice to land your dream tech job.
Admin: @coderfun
Buy ads: https://telega.io/c/Data_Visual”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 24 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.
27 200
مشترکین
-724 ساعت
-237 روز
+13730 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
ژوئن '26
ژوئن '26
+146
در 2 کانالها
مه '26
+331
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+208
در 2 کانالها
Get PRO
مارس '26
+212
در 1 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+462
در 1 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+636
در 2 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+484
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+585
در 1 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+581
در 4 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+543
در 1 کانالها
Get PRO
اوت '25
+708
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+847
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+1 515
در 0 کانالها
Get PRO
مه '25
+2 679
در 1 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+3 616
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '25
+1 192
در 3 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+884
در 2 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+798
در 3 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+512
در 1 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+600
در 3 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+730
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+1 351
در 1 کانالها
Get PRO
اوت '24
+1 170
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '24
+1 476
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '24
+1 890
در 2 کانالها
Get PRO
مه '24
+1 173
در 1 کانالها
Get PRO
آوریل '24
+2 953
در 0 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 24 ژوئن | +3 | |||
| 23 ژوئن | +2 | |||
| 22 ژوئن | 0 | |||
| 21 ژوئن | +1 | |||
| 20 ژوئن | 0 | |||
| 19 ژوئن | +2 | |||
| 18 ژوئن | +7 | |||
| 17 ژوئن | 0 | |||
| 16 ژوئن | +5 | |||
| 15 ژوئن | 0 | |||
| 14 ژوئن | +26 | |||
| 13 ژوئن | +6 | |||
| 12 ژوئن | +12 | |||
| 11 ژوئن | +4 | |||
| 10 ژوئن | +8 | |||
| 09 ژوئن | +9 | |||
| 08 ژوئن | 0 | |||
| 07 ژوئن | +5 | |||
| 06 ژوئن | +6 | |||
| 05 ژوئن | +10 | |||
| 04 ژوئن | +14 | |||
| 03 ژوئن | +15 | |||
| 02 ژوئن | +8 | |||
| 01 ژوئن | +3 |
پستهای کانال
Quick Excel Cheatsheet! 📊
Basic Formulas
1. Add: =A1+B1
2. Subtract: =A1-B1
3. Multiply: =A1*B1
4. Divide: =A1/B1
5. Average: =AVERAGE(A1:A10)
6. Sum: =SUM(A1:A10)
Logical Functions
1. IF: =IF(A1>10, "Yes", "No")
2. AND: =AND(A1>5, B1<10)
3. OR: =OR(A1=1, B1=2)
4. EXACT (case-sensitive match): =EXACT(A1, B1)
Lookup Functions
1. VLOOKUP: =VLOOKUP(A1, Table, 2, FALSE)
2. HLOOKUP: =HLOOKUP(A1, Table, 2, FALSE)
3. XLOOKUP: =XLOOKUP(A1, Range1, Range2)
Counting Data Types
1. Count numbers: =COUNT(A1:A10)
2. Count non-empty: =COUNTA(A1:A10)
3. Count blanks: =COUNTBLANK(A1:A10)
4. Is number: =ISNUMBER(A1)
5. Is text: =ISTEXT(A1)
React ❤️ for more
| 2 | ✅ Data Analytics Roadmap for Freshers 🚀📊
1️⃣ Understand What a Data Analyst Does
🔍 Analyze data, find insights, create dashboards, support business decisions.
2️⃣ Start with Excel
📈 Learn:
– Basic formulas
– Charts & Pivot Tables
– Data cleaning
💡 Excel is still the #1 tool in many companies.
3️⃣ Learn SQL
🧩 SQL helps you pull and analyze data from databases.
Start with:
– SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY
🛠️ Practice on platforms like W3Schools or Mode Analytics.
4️⃣ Pick a Programming Language
🐍 Start with Python (easier) or R
– Learn pandas, matplotlib, numpy
– Do small projects (e.g. analyze sales data)
5️⃣ Data Visualization Tools
📊 Learn:
– Power BI or Tableau
– Build simple dashboards
💡 Start with free versions or YouTube tutorials.
6️⃣ Practice with Real Data
🔍 Use sites like Kaggle or Data.gov
– Clean, analyze, visualize
– Try small case studies (sales report, customer trends)
7️⃣ Create a Portfolio
💻 Share projects on:
– GitHub
– Notion or a simple website
📌 Add visuals + brief explanations of your insights.
8️⃣ Improve Soft Skills
🗣️ Focus on:
– Presenting data in simple words
– Asking good questions
– Thinking critically about patterns
9️⃣ Certifications to Stand Out
🎓 Try:
– Google Data Analytics (Coursera)
– IBM Data Analyst
– LinkedIn Learning basics
🔟 Apply for Internships & Entry Jobs
🎯 Titles to look for:
– Data Analyst (Intern)
– Junior Analyst
– Business Analyst
💬 React ❤️ for more! | 0 |
| 3 |  🤖 𝗛𝗢𝗪 𝗧𝗢 𝗙𝗜𝗫 𝗣𝗥𝗢𝗠𝗣𝗧 𝗪𝗜𝗧𝗛 𝗠𝗘𝗧𝗔 𝗣𝗥𝗢𝗠𝗣𝗧𝗜𝗡𝗚:
( Bookmark 🔖 This ) | 0 |
| 4 | If you’re just starting out in Data Analytics, it’s super important to build the right habits early.
Here’s a simple plan for beginners to grow both technical and problem-solving skills together:
If You Just Started Learning Data Analytics, Focus on These 5 Baby Steps:
1. Don’t Just Watch Tutorials — Build Small Projects
After learning a new tool (like SQL or Excel), create mini-projects:
- Analyze your expenses
- Explore a free dataset (like Netflix movies, COVID data)
2. Ask Business-Like Questions Early
Whenever you see a dataset, practice asking:
- What problem could this data solve?
- Who would care about this insight?
3. Start a ‘Data Journal’
Every day, note down:
- What you learned
- One business question you could answer with data (Helps you build real-world thinking!)
4. Practice the Basics 100x
Get very comfortable with:
- SELECT, WHERE, GROUP BY (SQL)
- Pivot tables and charts (Excel)
- Basic cleaning (Power Query / Python pandas)
_Mastering basics > learning 50 fancy functions._
5. Learn to Communicate Early
Explain your mini-projects like this:
- What was the business goal?
- What did you find?
- What should someone do based on it?
React with ❤️ if you need a beginner-friendly roadmap to start your data analytics career
Data Analytics Free Resources: https://whatsapp.com/channel/0029VaGgzAk72WTmQFERKh02
ENJOY LEARNING 👍👍 | 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 | 📝 12 Essential Articles for Data Scientists
🏷 Article: Seq2Seq Learning with NN
https://arxiv.org/pdf/1409.3215
An introduction to Seq2Seq models, which serve as the foundation for machine translation utilizing deep learning.
🏷 Article: GANs
https://arxiv.org/pdf/1406.2661
An introduction to Generative Adversarial Networks (GANs) and the concept of generating synthetic data. This forms the basis for creating images and videos with artificial intelligence.
🏷 Article: Attention is All You Need
https://arxiv.org/pdf/1706.03762
This paper was revolutionary in natural language processing. It introduced the Transformer architecture, which underlies GPT, BERT, and contemporary intelligent language models.
🏷 Article: Deep Residual Learning
https://arxiv.org/pdf/1512.03385
This work introduced the ResNet model, enabling neural networks to achieve greater depth and accuracy without compromising the learning process.
🏷 Article: Batch Normalization
https://arxiv.org/pdf/1502.03167
This paper introduced a technique that facilitates faster and more stable training of neural networks.
🏷 Article: Dropout
https://jmlr.org/papers/volume15/srivastava14a/srivastava14a.pdf
A straightforward method designed to prevent overfitting in neural networks.
🏷 Article: ImageNet Classification with DCNN
https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdf
The first successful application of a deep neural network for image recognition.
🏷 Article: Support-Vector Machines
https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/BF00994018.pdf
This seminal work introduced the Support Vector Machine (SVM) algorithm, a widely utilized method for data classification.
🏷 Article: A Few Useful Things to Know About ML
https://homes.cs.washington.edu/~pedro/papers/cacm12.pdf
A comprehensive collection of practical and empirical insights regarding machine learning.
🏷 Article: Gradient Boosting Machine
https://www.cse.iitb.ac.in/~soumen/readings/papers/Friedman1999GreedyFuncApprox.pdf
This paper introduced the "Gradient Boosting" method, which serves as the foundation for many modern machine learning models, including XGBoost and LightGBM.
🏷 Article: Latent Dirichlet Allocation
https://jmlr.org/papers/volume3/blei03a/blei03a.pdf
This work introduced a model for text analysis capable of identifying the topics discussed within an article.
🏷 Article: Random Forests
https://www.stat.berkeley.edu/~breiman/randomforest2001.pdf
This paper introduced the "Random Forest" algorithm, a powerful machine learning method that aggregates multiple models to achieve enhanced accuracy.
https://t.me/CodeProgrammer 🌟 | 0 |
