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 71 062 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 71 062 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.

71 062
Підписники
+624 години
+237 днів
-5430 день
Архів дописів
🔰 Data Analysis With Python
🔰 Data Analysis With Python

🔅 PREMIUM CHANNELS -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦- 🔰 The Coding Space -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦-- 217k| 🔰 Linkedin Learning Courses 124k| 🔰 Premium Udemy Courses 123k| 🔰 Web Development -◦-◦--◦- 101k| 🔰 Learn Python 093k| 🔰 JavaScript Courses 073k| 🔰 Machine Learning -◦-◦--◦- 065k| 🔰 DevOps Tutorials 057k| 🔰 Learn React and NextJs 052k| 🔰 Data Analysis and Databases -◦-◦--◦- 048k| 🔰 Linux and DevOps 043k| 🔰 Best Telegram Channels 042k| 🔰 100 Days of Python -◦-◦--◦- 038k| 🔰 Business Training 037k| 🔰 ChatGPT Mastery 034k| 🔰 Mobile Development -◦-◦--◦- 033k| 🔰 Zero to Mastery 031k| 🔰 Udemy Learning 031k| 🔰 Codedamn Courses -◦-◦--◦- 030k| 🔰 Linkedin Learning 029k| 🔰 React 101 028k| 🔰 Crypto Lessons -◦-◦--◦- 024k| 🔰 Coding Interview 022k| 🔰 Telegram's Shorts -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦-- 🔰 Add Your Channel -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦- 🔰 2hrs on top & 8hrs in channel!

Learn SQL in 30 days (roadmap) 🔥
+1
Learn SQL in 30 days (roadmap) 🔥

🔅 PREMIUM CHANNELS -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦- 🔰 The Coding Space -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦-- 217k| 🔰 Linkedin Learning Courses 124k| 🔰 Premium Udemy Courses 123k| 🔰 Web Development -◦-◦--◦- 101k| 🔰 Learn Python 093k| 🔰 JavaScript Courses 073k| 🔰 Machine Learning -◦-◦--◦- 065k| 🔰 DevOps Tutorials 057k| 🔰 Learn React and NextJs 052k| 🔰 Data Analysis and Databases -◦-◦--◦- 048k| 🔰 Linux and DevOps 043k| 🔰 Best Telegram Channels 042k| 🔰 100 Days of Python -◦-◦--◦- 038k| 🔰 Business Training 037k| 🔰 ChatGPT Mastery 034k| 🔰 Mobile Development -◦-◦--◦- 033k| 🔰 Zero to Mastery 031k| 🔰 Udemy Learning 031k| 🔰 Codedamn Courses -◦-◦--◦- 030k| 🔰 Linkedin Learning 029k| 🔰 React 101 028k| 🔰 Crypto Lessons -◦-◦--◦- 024k| 🔰 Coding Interview 022k| 🔰 Telegram's Shorts -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦-- 🔰 Add Your Channel -◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦- 🔰 2hrs on top & 8hrs in channel!

27 - Conclusion

+2
26 - Data Visualization - Part 01

⚠️ To be continued

+2
25 - Solution to the Absenteeism Exercise - Part 01

24 - The Absenteeism Exercise - Introduction

+1
23 - A Loan Data Example with NumPy - Part 01

⚠️ To be continued

24 - The Absenteeism Exercise - Introduction

+2
22 - NumPy - Preprocessing - Part 01

21 - Statistics with NumPy

20 - Generating Data with NumPy

⚠️ To be continued

20 - Generating Data with NumPy

19 - Working with Arrays

18 - NumPy DataTypes

17 - NumPy Fundamentals