Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
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 71 042 підписників, посідаючи 2 273 місце в категорії Освіта та 4 764 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 71 042 підписників.
За останніми даними від 05 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -54, а за останні 24 години на 6, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 12.21%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.97% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 8 672 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 110 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 07 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 Освіта.
71 042
Підписники
+624 години
+237 днів
-5430 день
Архів дописів
71 042
📖 Top 10 Database Scaling Techniques You Should Know:
1. 𝐈𝐧𝐝𝐞𝐱𝐢𝐧𝐠: Create indexes on frequently queried columns to speed up data retrieval.
2. 𝐕𝐞𝐫𝐭𝐢𝐜𝐚𝐥 𝐒𝐜𝐚𝐥𝐢𝐧𝐠: Upgrade your database server by adding more CPU, RAM, or storage to handle increased load.
3. 𝐂𝐚𝐜𝐡𝐢𝐧𝐠: Store frequently accessed data in-memory (e.g., Redis, Memcached) to reduce database load and improve response time.
4. 𝐒𝐡𝐚𝐫𝐝𝐢𝐧𝐠: Distribute data across multiple servers by splitting the database into smaller, independent shards, allowing for horizontal scaling and improved performance.
5. 𝐑𝐞𝐩𝐥𝐢𝐜𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧: Create multiple copies (replicas) of the database across different servers, enabling read queries to be distributed across replicas and improving availability.
6. 𝐐𝐮𝐞𝐫𝐲 𝐎𝐩𝐭𝐢𝐦𝐢𝐳𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧: Fine-tune SQL queries, eliminate expensive operations, and leverage indexes effectively to improve execution speed and reduce database load.
7. 𝐂𝐨𝐧𝐧𝐞𝐜𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐏𝐨𝐨𝐥𝐢𝐧𝐠: Reduce the overhead of opening/closing database connections by reusing existing ones, improving performance under heavy traffic.
8. 𝐕𝐞𝐫𝐭𝐢𝐜𝐚𝐥 𝐏𝐚𝐫𝐭𝐢𝐭𝐢𝐨𝐧𝐢𝐧𝐠: Split large tables into smaller, more manageable parts (partitions), each containing a subset of the columns/features from the original table.
9. 𝐃𝐞𝐧𝐨𝐫𝐦𝐚𝐥𝐢𝐳𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧: Store data in a redundant but structured format to minimize complex joins and speed up read-heavy workloads.
10. 𝐌𝐚𝐭𝐞𝐫𝐢𝐚𝐥𝐢𝐳𝐞𝐝 𝐕𝐢𝐞𝐰𝐬: Pre-compute and store results of complex queries as separate tables to avoid expensive recalculation, reducing database load and improving response times.
71 042
🔅 PREMIUM CHANNELS
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 Web Development
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
220k| 🔰 Linkedin Learning
143k| 🔰 Udemy Premium
134k| 🔰 Web Development
-◦-◦--◦-
121k| 🔰 Python 3
099k| 🔰 JavaScript Training
091k| 🔰 Machine Learning
-◦-◦--◦-
071k| 🔰 Data Analysis and Databases
069k| 🔰 Artificial Intelligence
064k| 🔰 Linux and DevOps
-◦-◦--◦-
064k| 🔰 React and NextJs
050k| 🔰 100 Days of Python
049k| 🔰 OpenAI Mastery
-◦-◦--◦-
049k| 🔰 Business and Finance
044k| 🔰 Best Telegram Channels
042k| 🔰 Udemy Learning
-◦-◦--◦-
040k| 🔰 Zero to Mastery
040k| 🔰 Mobile Apps
036k| 🔰 Linkedin Learning Courses
-◦-◦--◦-
035k| 🔰 Codedamn Courses
034k| 🔰 React 101
031k| 🔰 Crypto Tutorials
-◦-◦--◦-
031k| 🔰 Coding Interview
025k| 🔰 Telegram's Shorts
023k| 🔰 The Coding Space
-◦-◦--◦-
023k| 🔰 Linux Training
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
🔰 Add Your Channel
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 2hrs on top & 8hrs in channel!
71 042
🔅 Python Data Structures: Dictionaries
📝 Learn how to use dictionaries to store and retrieve unordered data in Python.
🌐 Author: Deepa Muralidhar
🔰 Level: Beginner
⏰ Duration: 57m
📋 Topics: Data Structures, Python
🔗 Join Data Analysis for more courses
71 042
🔰 The 4 Types of SQL Joins
SQL joins combine rows from two or more tables based on a related column. Here are the different types of joins you can use:
1⃣ Inner Join
Returns only the matching rows between both tables. It keeps common data only.
🔢 Left Join
Returns all rows from the left table and matching rows from the right table. If a row in the left table doesn’t have a match in the right table, the right table’s columns will contain NULL values in that row.
🔢 Right Join
Returns all rows from the right table and matching rows from the left table. If no matching record exists in the left table for a record in the right table, the columns from the left table in the result will contain NULL values.
🔢 FULL OUTER JOIN
Returns all rows from both tables, filling in NULL for missing matches.
71 042
🔅 PREMIUM CHANNELS
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 Web Development
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
220k| 🔰 Linkedin Learning
143k| 🔰 Udemy Premium
134k| 🔰 Web Development
-◦-◦--◦-
121k| 🔰 Python 3
099k| 🔰 JavaScript Training
091k| 🔰 Machine Learning
-◦-◦--◦-
071k| 🔰 Data Analysis and Databases
069k| 🔰 Artificial Intelligence
064k| 🔰 Linux and DevOps
-◦-◦--◦-
064k| 🔰 React and NextJs
050k| 🔰 100 Days of Python
049k| 🔰 OpenAI Mastery
-◦-◦--◦-
049k| 🔰 Business and Finance
044k| 🔰 Best Telegram Channels
042k| 🔰 Udemy Learning
-◦-◦--◦-
040k| 🔰 Zero to Mastery
040k| 🔰 Mobile Apps
036k| 🔰 Linkedin Learning Courses
-◦-◦--◦-
035k| 🔰 Codedamn Courses
034k| 🔰 React 101
031k| 🔰 Crypto Tutorials
-◦-◦--◦-
031k| 🔰 Coding Interview
025k| 🔰 Telegram's Shorts
023k| 🔰 The Coding Space
-◦-◦--◦-
023k| 🔰 Linux Training
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
🔰 Add Your Channel
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 2hrs on top & 8hrs in channel!
71 042
🔅 Advanced NoSQL for Data Science
📝 Explore the fundamentals of NoSQL. Learn the differences between NoSQL and traditional relational databases, discover how to perform common data science tasks with NoSQL, and more.
🌐 Author: Dan Sullivan
🔰 Level: Advanced
⏰ Duration: 1h 54m
📋 Topics: Data Science, NoSQL
🔗 Join Data Analysis for more courses
71 042
🔅 Python in Excel: Getting Started with Data Analysis
📝 Explore the core concepts and fundamental skills of working with data using Python in Microsoft Excel.
🌐 Author: Joe Marini
🔰 Level: Intermediate
⏰ Duration: 1h 40m
📋 Topics: Data Analysis, Microsoft Excel, Python
🔗 Join Data Analysis for more courses
71 042
📊 Your Data Analyst journey doesn’t start with tools — it starts with a roadmap.
From mastering Excel & SQL ➝ understanding statistics ➝ working with Python & visualization tools ➝ building real-world projects — a clear Data Analyst roadmap can save you months of confusion and wrong learning choices.
If you’re serious about breaking into analytics in 2026, you don’t need random tutorials. You need structured learning, hands-on practice, and industry-relevant skills.
71 042
🔅 PREMIUM CHANNELS
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 Web Development
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
221k| 🔰 Linkedin Learning
143k| 🔰 Udemy Premium
134k| 🔰 Web Development
-◦-◦--◦-
121k| 🔰 Python 3
099k| 🔰 JavaScript Training
091k| 🔰 Machine Learning
-◦-◦--◦-
070k| 🔰 Data Analysis and Databases
069k| 🔰 Artificial Intelligence
064k| 🔰 React and NextJs
-◦-◦--◦-
064k| 🔰 Linux and DevOps
050k| 🔰 100 Days of Python
049k| 🔰 OpenAI Mastery
-◦-◦--◦-
049k| 🔰 Business and Finance
044k| 🔰 Best Telegram Channels
041k| 🔰 Udemy Learning
-◦-◦--◦-
040k| 🔰 Zero to Mastery
040k| 🔰 Mobile Apps
036k| 🔰 Linkedin Learning Courses
-◦-◦--◦-
035k| 🔰 Codedamn Courses
034k| 🔰 React 101
031k| 🔰 Crypto Tutorials
-◦-◦--◦-
031k| 🔰 Coding Interview
025k| 🔰 Telegram's Shorts
023k| 🔰 The Coding Space
-◦-◦--◦-
023k| 🔰 Linux Training
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
🔰 Add Your Channel
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 2hrs on top & 8hrs in channel!
71 042
+1
80% of data problems can be solved with just 16 SQL functions.
I’ve been working with data for years and this truth keeps proving itself:
You don’t need fancy tools.
You need to master the fundamentals.
For data analysts, data scientists, and data engineers:
SQL isn’t optional.
Because data lives in databases.
And databases speak SQL-ish.
Most problems fall into 2 categories:
Aggregate functions (summarise data):
SUM() - Total revenue
COUNT() - Total orders
AVG() - Average purchase value
MIN() - Smallest sale
MAX() - Biggest transaction
STRING_AGG() - Combine text values
Window functions (compare rows):
ROW_NUMBER() - Pagination
RANK() - Leaderboards with ties
DENSE_RANK() - Performance tiers
NTILE() - Split into quartiles
LEAD() - Compare current vs next
LAG() - Compare current vs previous
FIRST_VALUE() - Highest value per group
LAST_VALUE() - Lowest value per group
SUM() OVER() - Running totals
AVG() OVER() - Moving averages
Aggregates collapse rows → one summary result
Window functions keep all rows → add calculations across them
