Data Science

Відкрити в Telegram

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

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Data Science

Канал Data Science (@sql_databases) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 71 067 підписників, посідаючи 2 281 місце в категорії Освіта та 4 735 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 71 067 підписників.

За останніми даними від 06 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -16, а за останні 24 години на 26, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 11.78%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.97% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 8 369 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 08 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.

71 067

Підписники

+2624 години

+477 днів

-1630 день

8 369

Перегляди допису

~ 2 11024 години

~ 2 96548 годин

11.78%

Коефіцієнт залучення

Немає даних

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

71 064

🌟 Are you exploring Data Roles, because this post will help you in identifying a unique focus to each Data Role. Whether you're into Data Engineering's backbone building or Data Science's advanced modeling, there's a place for everyone in the data world. ✨

71 064

11 - Extra PostGreSQL with Python

71 064

10 - Conditional Expressions and Procedures

71 064

09 - Assessment Test 3

71 064

08 - Creating Databases and Tables

71 064

07 - Assessment Test 2

71 064

06 - Advanced SQL Commands

71 064

05 - JOINS

71 064

04 - Assessment Test 1

71 064

03 - GROUP BY Statements

71 064

02 - SQL Statement Fundamentals

71 064

01 - Course Introduction

71 064

📖 The Complete SQL Bootcamp: Go from Zero to Hero 🌟 4.7 - 223280 votes 💰 Original Price: $74.99

📖 You'll learn how to read and write complex queries to a database using one of the most in demand skills - PostgreSQL. These skills are also applicable to any other major SQL database, such as MySQL, Microsoft SQL Server, Amazon Redshift, Oracle, and much more. Learning SQL is one of the fastest ways to improve your career prospects as it is one of the most in demand tech skills! In this course you'll learn quickly and receive challenges and tests along the way to improve your understanding!

🔊 Taught By: Jose Portilla, Pierian Training 📤 Download Full Course 📤 Download All Courses

71 064

📖 Most important SQL commands

These key SQL commands are the basics you need to handle and organize data like a pro.

71 064

📖 30 days roadmap to learn Python for Data Analysis 😄👇 Days 1-5: Introduction to Python 1. Day 1: Install Python and a code editor (e.g., Anaconda, Jupyter Notebook). 2. Day 2-5: Learn Python basics (variables, data types, and basic operations). Days 6-10: Control Flow and Functions 6. Day 6-8: Study control flow (if statements, loops). 9. Day 9-10: Learn about functions and modules in Python. Days 11-15: Data Structures 11. Day 11-12: Explore lists, tuples, and dictionaries. 13. Day 13-15: Study sets and string manipulation. Days 16-20: Libraries for Data Analysis 16. Day 16-17: Get familiar with NumPy for numerical operations. 18. Day 18-19: Dive into Pandas for data manipulation. 20. Day 20: Basic data visualization with Matplotlib. Days 21-25: Data Cleaning and Analysis 21. Day 21-22: Data cleaning and preprocessing using Pandas. 23. Day 23-25: Exploratory data analysis (EDA) techniques. Days 26-30: Advanced Topics 26. Day 26-27: Introduction to data visualization with Seaborn. 27. Day 28-29: Introduction to machine learning with Scikit-Learn. 30. Day 30: Create a small data analysis project. Use platforms like Kaggle to find datasets for projects & GeekforGeeks to practice coding problems. ENJOY LEARNING 👍👍

71 064

📖 Types of Data Structures

71 064

📱Data Analysis and Databases 📱Excel: Introduction to Formulas and Functions

71 064

🔅 Excel: Introduction to Formulas and Functions 🌐 Author: Curt Frye 🔰 Level: Intermediate ⏰ Duration: 1h 54m

🌀 Get a beginner-level introduction to Excel formulas and functions. Learn how to summarize and analyze data using these powerful data analysis features.

📗 Topics: Excel Formulas, Microsoft Excel 📤 Join Data Analysis and Databases for more courses

71 064

🔢 PostgresSQL CRUD tutorial

71 064

🖥 Data Storytelling