Data Analytics Projects - SQL, Excel, Tableau, Python & Power BI Interview Resources
Covering all technical and popular stuff about anything related to Data Science: AI, Big Data, Machine Learning, Statistics, general Math and the applications of former. Ads/ Promo: @love_data
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Data Analytics Projects - SQL, Excel, Tableau, Python & Power BI Interview Resources
Канал Data Analytics Projects - SQL, Excel, Tableau, Python & Power BI Interview Resources (@sqlproject) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 39 494 підписників, посідаючи 4 752 місце в категорії Освіта та 10 399 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 39 494 підписників.
За останніми даними від 10 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 198, а за останні 24 години на 3, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.80%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.00% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 107 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 393 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 3.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як analytic, dataset, visualization, sql, learning.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Covering all technical and popular stuff about anything related to Data Science: AI, Big Data, Machine Learning, Statistics, general Math and the applications of former.
Ads/ Promo: @love_data”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 11 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.
SELECT, FROM, WHERE, etc., to perform operations on the data.
- SQL keywords are not case-sensitive, but it's common to write them in uppercase (e.g., SELECT, FROM).
3. SQL Data Types
Databases store data in different formats. The most common data types are:
- INT (Integer): For whole numbers.
- VARCHAR(n) or TEXT: For storing text data.
- DATE: For dates.
- DECIMAL: For precise decimal values, often used in financial calculations.
4. Basic SQL Queries
Here are some fundamental SQL operations:
- SELECT Statement: Used to retrieve data from a database.
SELECT column1, column2 FROM table_name;
- WHERE Clause: Filters data based on conditions.
SELECT * FROM table_name WHERE condition;
- ORDER BY: Sorts data in ascending (ASC) or descending (DESC) order.
SELECT column1, column2 FROM table_name ORDER BY column1 ASC;
- LIMIT: Limits the number of rows returned.
SELECT * FROM table_name LIMIT 5;
5. Filtering Data with WHERE Clause
The WHERE clause helps you filter data based on a condition:
SELECT * FROM employees WHERE salary > 50000;
You can use comparison operators like:
- =: Equal to
- >: Greater than
- <: Less than
- LIKE: For pattern matching
6. Aggregating Data
SQL provides functions to summarize or aggregate data:
- COUNT(): Counts the number of rows.
SELECT COUNT(*) FROM table_name;
- SUM(): Adds up values in a column.
SELECT SUM(salary) FROM employees;
- AVG(): Calculates the average value.
SELECT AVG(salary) FROM employees;
- GROUP BY: Groups rows that have the same values into summary rows.
SELECT department, AVG(salary) FROM employees GROUP BY department;
7. Joins in SQL
Joins combine data from two or more tables:
- INNER JOIN: Retrieves records with matching values in both tables.
SELECT employees.name, departments.department
FROM employees
INNER JOIN departments
ON employees.department_id = departments.id;
- LEFT JOIN: Retrieves all records from the left table and matched records from the right table.
SELECT employees.name, departments.department
FROM employees
LEFT JOIN departments
ON employees.department_id = departments.id;
8. Inserting Data
To add new data to a table, you use the INSERT INTO statement:
INSERT INTO employees (name, position, salary) VALUES ('John Doe', 'Analyst', 60000);
9. Updating Data
You can update existing data in a table using the UPDATE statement:
UPDATE employees SET salary = 65000 WHERE name = 'John Doe';
10. Deleting Data
To remove data from a table, use the DELETE statement:
DELETE FROM employees WHERE name = 'John Doe';
Here you can find essential SQL Interview Resources👇
https://t.me/DataSimplifier
Like this post if you need more 👍❤️
Hope it helps :)
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
