uk
Feedback
Data Science

Data Science

Відкрити в Telegram

Learn how to analyze data effectively and manage databases with ease. Buy ads: https://telega.io/c/sql_databases

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Data Science

Канал Data Science (@sql_databases) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 70 605 підписників, посідаючи 2 264 місце в категорії Освіта та 4 488 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 70 605 підписників.

За останніми даними від 15 вересня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -352, а за останні 24 години на -5, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 8.43%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.32% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 5 950 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 639 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 0.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як database, learning, linkedin, udemy, 029k|.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
Learn how to analyze data effectively and manage databases with ease. Buy ads: https://telega.io/c/sql_databases

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 16 вересня, 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 Освіта.

70 605
Підписники
-524 години
-447 днів
-35230 днів
Архів дописів
🖥 SQL SHORT NOTES WELL EXPLAINED
+7
🖥 SQL SHORT NOTES WELL EXPLAINED

📱Data Science 📱Complete Guide to Differential Equations Foundations for Data Science

📱Data Science 📱Complete Guide to Differential Equations Foundations for Data Science

📱Data Science 📱Complete Guide to Differential Equations Foundations for Data Science

📱Data Science 📱Complete Guide to Differential Equations Foundations for Data Science

📱Data Science 📱Complete Guide to Differential Equations Foundations for Data Science

+4
📱Data Science 📱Complete Guide to Differential Equations Foundations for Data Science

📱Data Science 📱Complete Guide to Differential Equations Foundations for Data Science

📱Data Science 📱Complete Guide to Differential Equations Foundations for Data Science

📱Data Science 📱Complete Guide to Differential Equations Foundations for Data Science

📱Data Science 📱Complete Guide to Differential Equations Foundations for Data Science

📱Data Science 📱Complete Guide to Differential Equations Foundations for Data Science

📱Data Science 📱Complete Guide to Differential Equations Foundations for Data Science

📱Data Science 📱Complete Guide to Differential Equations Foundations for Data Science

📱Data Science 📱Complete Guide to Differential Equations Foundations for Data Science

📱Data Science 📱Complete Guide to Differential Equations Foundations for Data Science

🔅 Complete Guide to Differential Equations Foundations for Data Science 📝 Discover foundational concepts of differential eq
🔅 Complete Guide to Differential Equations Foundations for Data Science 📝 Discover foundational concepts of differential equations, focusing on different orders and linearity along with other common topics such as series, systems, and Laplace transforms. 🌐 Author: Megan Silvey 🔰 Level: Intermediate ⏰ Duration: 13h 25m 📋 Topics: Differential Equations, Data Science, Mathematical Analysis 🔗 Join Data Science for more courses

📱Data Science 📱Complete Guide to Differential Equations Foundations for Data Science

📱Data Science 📱Complete Guide to Differential Equations Foundations for Data Science

📱Data Science 📱Complete Guide to Differential Equations Foundations for Data Science