Coding Projects
Channel specialized for advanced concepts and projects to master: * Python programming * Web development * Java programming * Artificial Intelligence * Machine Learning Managed by: @love_data
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Coding Projects
Канал Coding Projects (@programming_experts) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 65 997 підписників, посідаючи 1 980 місце в категорії Технології та додатки та 5 218 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 65 997 підписників.
За останніми даними від 11 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 716, а за останні 24 години на 20, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 4.00%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.25% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 637 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 823 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 9.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як |--, algorithm, array, framework, javascript.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Channel specialized for advanced concepts and projects to master:
* Python programming
* Web development
* Java programming
* Artificial Intelligence
* Machine Learning
Managed by: @love_data”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 12 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
Why type emails when Python can do it for you? Work smarter, not harder... unless you’re debugging. 😅💻
DISTINCT keyword in a SELECT statement to retrieve unique records. For example: SELECT DISTINCT column1, column2 FROM table;
5. Question: What is a subquery in SQL?
Answer: A subquery is a query nested inside another query. It can be used to retrieve data that will be used in the main query as a condition to further restrict the data to be retrieved.
6. Question: Explain the purpose of the GROUP BY clause.
Answer: The GROUP BY clause is used to group rows that have the same values in specified columns into summary rows, like when using aggregate functions such as COUNT, SUM, AVG, etc.
7. Question: How can you add a new record to a table?
Answer: Use the INSERT INTO statement. For example: INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (value1, value2);
8. Question: What is the purpose of the HAVING clause?
Answer: The HAVING clause is used in combination with the GROUP BY clause to filter the results of aggregate functions based on a specified condition.
9. Question: Explain the concept of normalization in databases.
Answer: Normalization is the process of organizing data in a database to reduce redundancy and improve data integrity. It involves breaking down tables into smaller, related tables.
10. Question: How do you update data in a table in SQL?
Answer: Use the UPDATE statement to modify existing records in a table. For example: UPDATE table_name SET column1 = value1 WHERE condition;
Here is an amazing resources to learn & practice SQL: https://bit.ly/3FxxKPz
Share with credits: https://t.me/sqlspecialist
Hope it helps :)scipy.stats, statsmodels, pandas
Visualization: seaborn, matplotlib
💡 Quick tip: Use these formulas to crush interviews and build solid ML foundations!
💬 Tap ❤️ for moredef bubble_sort(arr):
for i in range(len(arr)):
for j in range(len(arr)-i-1):
if arr[j] > arr[j+1]:
arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
*C++*void bubbleSort(int arr[], int n) {
for(int i=0; i<n-1; i++)
for(int j=0; j<n-i-1; j++)
if(arr[j] > arr[j+1])
swap(arr[j], arr[j+1]);
}
*Java*void bubbleSort(int[] arr) {
for(int i = 0; i < arr.length - 1; i++)
for(int j = 0; j < arr.length - i - 1; j++)
if(arr[j] > arr[j+1]) {
int temp = arr[j]; arr[j] = arr[j+1]; arr[j+1] = temp;
}
}
🟡 2. Binary Search – Searching Algorithm
👉 Efficiently searches a sorted array in O(log n) time.
*Python*def binary_search(arr, target):
low, high = 0, len(arr)-1
while low <= high:
mid = (low + high) // 2
if arr[mid] == target: return mid
elif arr[mid] < target: low = mid + 1
else: high = mid - 1
return -1
🟠 3. Recursion – Factorial Example
👉 Function calls itself to solve smaller subproblems.
*C++*int factorial(int n) {
if(n == 0) return 1;
return n * factorial(n - 1);
}
🔵 4. Dynamic Programming – Fibonacci (Bottom-Up)
👉 Stores previous results to avoid repeated work.
*Python*def fib(n):
dp = [0, 1]
for i in range(2, n+1):
dp.append(dp[i-1] + dp[i-2])
return dp[n]
🟣 5. Sliding Window – Max Sum Subarray of Size K
👉 Finds max sum in a subarray of fixed length in O(n) time.
*Java*int maxSum(int[] arr, int k) {
int sum = 0, max = 0;
for(int i = 0; i < k; i++) sum += arr[i];
max = sum;
for(int i = k; i < arr.length; i++) {
sum += arr[i] - arr[i - k];
if(sum > max) max = sum;
}
return max;
}
🧠 6. BFS (Breadth-First Search) – Graph Traversal
👉 Explores all neighbors before going deeper.
*Python*from collections import deque
def bfs(graph, start):
visited = set([start])
queue = deque([start])
while queue:
node = queue.popleft()
print(node)
for neighbor in graph[node]:
if neighbor not in visited:
visited.add(neighbor)
queue.append(neighbor)
👍 Tap ❤️ for more! #coding #algorithms #interviews #programming #datastructures
Note: I've addedaround code snippets to format them correctly in Telegram.
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
