اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Data Science & Machine Learning Resources
رفتن به کانال در 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
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Data Science & Machine Learning Resources
کانال Data Science & Machine Learning Resources (@datalemur) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 20 459 مشترک است و جایگاه 9 834 را در دسته آموزش و رتبه 21 660 را در منطقه الهند دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 20 459 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 09 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 193 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 3 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 3.68% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 0.85% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 0 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 174 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 |--, learning, insidead, database, sql تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“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”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 10 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.
20 459
مشترکین
+324 ساعت
+357 روز
+19330 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
ژوئن '26
ژوئن '26
+57
در 0 کانالها
مه '26
+344
در 3 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+188
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '26
+262
در 1 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+433
در 1 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+637
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+494
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+630
در 3 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+650
در 1 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+656
در 1 کانالها
Get PRO
اوت '25
+839
در 4 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+1 110
در 6 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+1 989
در 9 کانالها
Get PRO
مه '25
+2 717
در 7 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+3 878
در 5 کانالها
Get PRO
مارس '25
+1 119
در 3 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+1 084
در 7 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+1 436
در 5 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+132
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+551
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+648
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+1 255
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '24
+162
در 1 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 10 ژوئن | +6 | |||
| 09 ژوئن | +3 | |||
| 08 ژوئن | +3 | |||
| 07 ژوئن | +10 | |||
| 06 ژوئن | +5 | |||
| 05 ژوئن | +7 | |||
| 04 ژوئن | +15 | |||
| 03 ژوئن | +5 | |||
| 02 ژوئن | +3 | |||
| 01 ژوئن | 0 |
پستهای کانال
| 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 😮 | 484 |
| 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 |
