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 70 803 підписників, посідаючи 2 261 місце в категорії Освіта та 4 562 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 70 803 підписників.
За останніми даними від 26 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -310, а за останні 24 години на -15, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 11.21%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.74% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 7 934 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 943 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 27 серпня, 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.
70 803
Підписники
-1524 години
-1277 днів
-31030 день
Архів дописів
70 790
📂 Full description
You dont need to wield high-level tools to start interacting with your data now. With a basic knowledge of MySQL, youre just about ready to go. In this course, instructor Ava Meredith shows you how to use the MySQL database to manipulate, aggregate, summarize, and analyze data more effectively.Find out how to get the most out of MySQL from a power user by learning how to retrieve data, join tables, and write subqueries and complex queries. Explore aggregate, numeric, string, and date and time functions, as well as other built-in functions to work with different data types. Get quick tips and expert tricks on best practices for navigating within the database, building up your skill set as a data analyst, and taking your productivity to the next level.
70 790
🔅 MySQL for Data Analysis
🌐 Author: Ava Meredith
🔰 Level: Beginner
⏰ Duration: 54m
🌀 Learn quick tips and expert tricks on using MySQL to manipulate, aggregate, summarize, and analyze data more effectively.📗 Topics: MySQL 📤 Join Data Analysis for more courses
70 790
💡 Top Data Analytic Skills to Land a Job in 2025
Here are the most sought-after skills for data analytic roles:
💫 Technical Skills:
🔸 SQL: Mastering SQL is essential for querying and managing data stored in databases.
🔸 Spreadsheets: Tools like MS Excel and GoogleSheets are must-haves for performing calculations, data manipulation, and basic visualizations.
🔸 Programming Languages (Python, R, SAS): These are critical for advanced data analysis and visualization. Python and R are particularly popular due to their robust libraries and versatility.
🔸 Data Visualization: Learn to create impact dashboards and charts. Start with PowerBI (free) before exploring advanced tools.
🔸 Data Management: Develop proficiency in systems like MySQL PostgreSQL or SQLServer to securely and efficiently handle data.
🔸 Machine Learning (Optional): Familiarize yourself with algorithms like Linear Regression, Logistic Regression, and KNN if you’re exploring data science pathways.
💫 Soft Skills: Communication, Collaboration, Critical Thinking, Creativity
🔸 Write clear reports and presentations, collaborate effectively with teams, and explain technical insights in simple terms to stakeholders.
70 790
🔅 PREMIUM CHANNELS
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 Web Development
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
220k| 🔰 Linkedin Learning
136k| 🔰 Udemy Premium
132k| 🔰 Web Development
-◦-◦--◦-
115k| 🔰 Python 3
099k| 🔰 JavaScript Training
086k| 🔰 Machine Learning
-◦-◦--◦-
066k| 🔰 Artificial Intelligence
065k| 🔰 Data Analysis and Databases
063k| 🔰 React and NextJs
-◦-◦--◦-
059k| 🔰 Linux and DevOps
048k| 🔰 100 Days of Python
046k| 🔰 OpenAI Mastery
-◦-◦--◦-
045k| 🔰 Business and Finance
044k| 🔰 Best Telegram Channels
039k| 🔰 Zero to Mastery
-◦-◦--◦-
039k| 🔰 Mobile Apps
039k| 🔰 Udemy Learning
034k| 🔰 Linkedin Learning Courses
-◦-◦--◦-
034k| 🔰 Codedamn Courses
033k| 🔰 React 101
031k| 🔰 Crypto Tutorials
-◦-◦--◦-
030k| 🔰 Coding Interview
025k| 🔰 Telegram's Shorts
021k| 🔰 Linux Training
-◦-◦--◦-
020k| 🔰 The Coding Space
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
🔰 Add Your Channel
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 2hrs on top & 8hrs in channel!
70 790
🔅 PREMIUM CHANNELS
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 Web Development
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
220k| 🔰 Linkedin Learning
136k| 🔰 Udemy Premium
132k| 🔰 Web Development
-◦-◦--◦-
115k| 🔰 Python 3
099k| 🔰 JavaScript Training
086k| 🔰 Machine Learning
-◦-◦--◦-
066k| 🔰 Artificial Intelligence
065k| 🔰 Data Analysis and Databases
063k| 🔰 React and NextJs
-◦-◦--◦-
058k| 🔰 Linux and DevOps
048k| 🔰 100 Days of Python
046k| 🔰 OpenAI Mastery
-◦-◦--◦-
044k| 🔰 Business and Finance
044k| 🔰 Best Telegram Channels
039k| 🔰 Zero to Mastery
-◦-◦--◦-
039k| 🔰 Mobile Apps
039k| 🔰 Udemy Learning
034k| 🔰 Linkedin Learning Courses
-◦-◦--◦-
034k| 🔰 Codedamn Courses
033k| 🔰 React 101
030k| 🔰 Crypto Tutorials
-◦-◦--◦-
029k| 🔰 Coding Interview
025k| 🔰 Telegram's Shorts
021k| 🔰 Linux Training
-◦-◦--◦-
020k| 🔰 The Coding Space
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
🔰 Add Your Channel
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 2hrs on top & 8hrs in channel!
70 790
📊 Infographic Elements That Every Data Person Should Master 🚀
After years of working with data, I can tell you one thing:
👉 The
chart ou choose is as important as the data itself.
Here’s your quick visual toolkit 👇
🔹 Timelines
* Sequential ⏩ great for processes
* Scaled ⏳ best for real dates/events
🔹 Circular Charts
* Donut 🍩 & Pie 🥧 for proportions
* Radial 🌌 for progress or cycles
* Venn 🎯 when you want to show overlaps
🔹 Creative Comparisons
* Bubble 🫧 & Area 🔵 for impact by size
* Dot Matrix 🔴 for colorful distributions
* Pictogram 👥 when storytelling matters most
🔹 Classic Must-Haves
* Bar 📊 & Histogram 📏 (clear, reliable)
* Line 📈 for trends
* Area 🌊 & Stacked Area for the “big picture”
🔹 Advanced Tricks
* Stacked Bar 🏗 when categories add up
* Span 📐 for ranges
* Arc 🌈 for relationships
💡 Pro tip from experience:
If your audience doesn’t “get it” in 3 seconds, change the chart. The best visualizations speak louder than numbers