Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Data Science
Открыть в Telegram
Learn how to analyze data effectively and manage databases with ease. Buy ads: https://telega.io/c/sql_databases
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Science
Канал Data Science (@sql_databases) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 70 985 подписчиков, занимая 2 262 место в категории Образование и 4 575 место в регионе Индия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 70 985 подписчиков.
Согласно последним данным от 26 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -11, а за последние 24 часа — -29, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 10.67%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.43% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 7 573 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 723 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 0.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как database, learning, linkedin, udemy, 029k|.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Learn how to analyze data effectively and manage databases with ease.
Buy ads: https://telega.io/c/sql_databases”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 27 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Образование.
70 985
Подписчики
-2924 часа
-537 дней
-1130 день
Загрузка данных...
Похожие каналы
Облако тегов
Входящие и исходящие упоминания
---
---
---
---
---
---
Привлечение подписчиков
июнь '26
июнь '26
+161
в 0 каналах
май '26
+166
в 0 каналах
Get PRO
апрель '26
+449
в 17 каналах
Get PRO
март '26
+406
в 20 каналах
Get PRO
февраль '26
+993
в 17 каналах
Get PRO
январь '26
+1 728
в 18 каналах
Get PRO
декабрь '25
+1 160
в 18 каналах
Get PRO
ноябрь '25
+1 330
в 20 каналах
Get PRO
октябрь '25
+1 327
в 18 каналах
Get PRO
сентябрь '25
+1 901
в 18 каналах
Get PRO
август '25
+1 743
в 17 каналах
Get PRO
июль '25
+1 875
в 21 каналах
Get PRO
июнь '25
+1 630
в 18 каналах
Get PRO
май '25
+2 324
в 21 каналах
Get PRO
апрель '25
+2 341
в 19 каналах
Get PRO
март '25
+3 257
в 19 каналах
Get PRO
февраль '25
+2 209
в 18 каналах
Get PRO
январь '25
+2 976
в 3 каналах
Get PRO
декабрь '24
+2 974
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '24
+4 488
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '24
+1 736
в 21 каналах
Get PRO
сентябрь '24
+2 755
в 21 каналах
Get PRO
август '24
+3 308
в 21 каналах
Get PRO
июль '24
+2 689
в 22 каналах
Get PRO
июнь '24
+3 379
в 25 каналах
Get PRO
май '24
+5 373
в 14 каналах
Get PRO
апрель '24
+2 322
в 9 каналах
Get PRO
март '24
+6 817
в 6 каналах
Get PRO
февраль '240
в 0 каналах
Get PRO
январь '240
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '230
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '230
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '230
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '230
в 0 каналах
Get PRO
август '230
в 0 каналах
Get PRO
июль '230
в 0 каналах
Get PRO
июнь '230
в 0 каналах
Get PRO
май '230
в 0 каналах
Get PRO
апрель '23
+416
в 0 каналах
Get PRO
март '23
+595
в 0 каналах
Get PRO
февраль '23
+508
в 0 каналах
Get PRO
январь '23
+666
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '22
+459
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '22
+575
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '22
+645
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '22
+865
в 0 каналах
Get PRO
август '22
+958
в 0 каналах
Get PRO
июль '22
+654
в 0 каналах
Get PRO
июнь '22
+645
в 0 каналах
Get PRO
май '22
+625
в 0 каналах
Get PRO
апрель '22
+430
в 0 каналах
Get PRO
март '22
+581
в 0 каналах
Get PRO
февраль '22
+524
в 0 каналах
Get PRO
январь '22
+1 346
в 0 каналах
| Дата | Привлечение подписчиков | Упоминания | Каналы | |
| 27 июня | 0 | |||
| 26 июня | 0 | |||
| 25 июня | 0 | |||
| 24 июня | +7 | |||
| 23 июня | +22 | |||
| 22 июня | 0 | |||
| 21 июня | 0 | |||
| 20 июня | +2 | |||
| 19 июня | 0 | |||
| 18 июня | +1 | |||
| 17 июня | +15 | |||
| 16 июня | +1 | |||
| 15 июня | +1 | |||
| 14 июня | +1 | |||
| 13 июня | +18 | |||
| 12 июня | +8 | |||
| 11 июня | +4 | |||
| 10 июня | +8 | |||
| 09 июня | 0 | |||
| 08 июня | +3 | |||
| 07 июня | +26 | |||
| 06 июня | +8 | |||
| 05 июня | +7 | |||
| 04 июня | +15 | |||
| 03 июня | 0 | |||
| 02 июня | 0 | |||
| 01 июня | +14 |
Посты канала
| 2 |  +1🔰 SQL CheatSheet 🔰 | 4 144 |
| 3 |  📖 Data Structure Cheat Sheet | 5 072 |
| 4 | 📱Data Science
📱Advanced Python: Top Tools for Data Science and Engineering | 5 990 |
| 5 |  🔅 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 | 5 555 |
| 6 |  Key Pandas Functions for Data Importing, Cleaning, and Statistics. Boost your data analysis workflow with essential Python commands | 5 596 |
| 7 |  🔢 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. | 5 956 |
| 8 |  📖 Data Structures, you need to know for Coding interview | 6 659 |
| 9 | 📱Data Science
📱Data Science Reporting with Quarto for Python | 8 382 |
| 10 |  🔅 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 | 8 444 |
| 11 |  🔄 Life Cycle of a Data Analytical Project | 7 940 |
| 12 |  🖥Type of Databases | 10 035 |
| 13 | @LearnPython3 - Python Data Science Handbook 2nd ed.pdf | 11 369 |
| 14 |  🔰 📙 Python Data Science Handbook 2nd Edition | 11 006 |
| 15 | 📱Data Science
📱Decision Intelligence: Data Stories | 10 700 |
| 16 |  🔅 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 | 10 129 |
| 17 |  🖥 8 Common database types explained | 10 296 |
| 18 |  📖 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.) | 11 653 |
| 19 |  Do you know the real difference between Data Engineering vs. Data Scientists vs. Data Analysts? | 9 698 |
| 20 | 📱Data Science
📱The 80/20 Rule of Data Science | 11 822 |
