Data Analytics & AI | SQL Interviews | Power BI Resources

Відкрити в Telegram

🔓Explore the fascinating world of Data Analytics & Artificial Intelligence 💻 Best AI tools, free resources, and expert advice to land your dream tech job. Admin: @coderfun Buy ads: https://telega.io/c/Data_Visual

Сітка:Free Courses with Certificate - Python Programming, Data Science, Java Coding, SQL, Web Development, AI, ML, ChatGPT Expert Індія15 555 Освіта7 190...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Data Analytics & AI | SQL Interviews | Power BI Resources

Канал Data Analytics & AI | SQL Interviews | Power BI Resources (@data_visual) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 27 196 підписників, посідаючи 7 190 місце в категорії Освіта та 15 555 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 27 196 підписників.

За останніми даними від 24 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 139, а за останні 24 години на 8, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 1.92%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає N/A% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 522 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 0 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 4.
Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як |--, sql, learning, analytic, visualization.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“🔓Explore the fascinating world of Data Analytics & Artificial Intelligence 💻 Best AI tools, free resources, and expert advice to land your dream tech job. Admin: @coderfun Buy ads: https://telega.io/c/Data_Visual”

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 25 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.

27 196

Підписники

+824 години

-107 днів

+13930 день

522

Перегляди допису

Немає даних24 години

Немає даних48 годин

1.92%

Коефіцієнт залучення

Немає даних

Дописів на день

Ads index

beta

Триває завантаження даних...

Схожі канали

109.7K

Data Analytics

75.9K

Data Science & Machine Learning

71.0K

MS Excel for Data Analysis

55.4K

Power BI & Tableau Resources

32.0K

Coding & Data Science Resources

Більше каналів

Вхідні та вихідні згадування

---

Залучення підписників

червень '26

+151

в 2 каналах

травень '26

+331

в 0 каналах

Get PRO

квітень '26

+208

в 2 каналах

Get PRO

березень '26

+212

в 1 каналах

Get PRO

лютий '26

+462

в 1 каналах

Get PRO

січень '26

+636

в 2 каналах

Get PRO

грудень '25

+484

в 0 каналах

Get PRO

листопад '25

+585

в 1 каналах

Get PRO

жовтень '25

+581

в 4 каналах

Get PRO

вересень '25

+543

в 1 каналах

Get PRO

серпень '25

+708

в 0 каналах

Get PRO

липень '25

+847

в 0 каналах

Get PRO

червень '25

+1 515

в 0 каналах

Get PRO

травень '25

+2 679

в 1 каналах

Get PRO

квітень '25

+3 616

в 0 каналах

Get PRO

березень '25

+1 192

в 3 каналах

Get PRO

лютий '25

+884

в 2 каналах

Get PRO

січень '25

+798

в 3 каналах

Get PRO

грудень '24

+512

в 1 каналах

Get PRO

листопад '24

+600

в 3 каналах

Get PRO

жовтень '24

+730

в 0 каналах

Get PRO

вересень '24

+1 351

в 1 каналах

Get PRO

серпень '24

+1 170

в 0 каналах

Get PRO

липень '24

+1 476

в 0 каналах

Get PRO

червень '24

+1 890

в 2 каналах

Get PRO

травень '24

+1 173

в 1 каналах

Get PRO

квітень '24

+2 953

в 0 каналах

Дата	Залучення підписників	Згадування	Канали
24 червня	+8
23 червня	+2
22 червня	0
21 червня	+1
20 червня	0
19 червня	+2
18 червня	+7
17 червня	0
16 червня	+5
15 червня	0
14 червня	+26
13 червня	+6
12 червня	+12
11 червня	+4
10 червня	+8
09 червня	+9
08 червня	0
07 червня	+5
06 червня	+6
05 червня	+10
04 червня	+14
03 червня	+15
02 червня	+8
01 червня	+3

Дописи каналу

Quick Excel Cheatsheet! 📊 Basic Formulas 1. Add: =A1+B1 2. Subtract: =A1-B1 3. Multiply: =A1*B1 4. Divide: =A1/B1 5. Average: =AVERAGE(A1:A10) 6. Sum: =SUM(A1:A10) Logical Functions 1. IF: =IF(A1>10, "Yes", "No") 2. AND: =AND(A1>5, B1<10) 3. OR: =OR(A1=1, B1=2) 4. EXACT (case-sensitive match): =EXACT(A1, B1) Lookup Functions 1. VLOOKUP: =VLOOKUP(A1, Table, 2, FALSE) 2. HLOOKUP: =HLOOKUP(A1, Table, 2, FALSE) 3. XLOOKUP: =XLOOKUP(A1, Range1, Range2) Counting Data Types 1. Count numbers: =COUNT(A1:A10) 2. Count non-empty: =COUNTA(A1:A10) 3. Count blanks: =COUNTBLANK(A1:A10) 4. Is number: =ISNUMBER(A1) 5. Is text: =ISTEXT(A1) React ❤️ for more

2	✅ Data Analytics Roadmap for Freshers 🚀📊 1️⃣ Understand What a Data Analyst Does 🔍 Analyze data, find insights, create dashboards, support business decisions. 2️⃣ Start with Excel 📈 Learn: – Basic formulas – Charts & Pivot Tables – Data cleaning 💡 Excel is still the #1 tool in many companies. 3️⃣ Learn SQL 🧩 SQL helps you pull and analyze data from databases. Start with: – SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY 🛠️ Practice on platforms like W3Schools or Mode Analytics. 4️⃣ Pick a Programming Language 🐍 Start with Python (easier) or R – Learn pandas, matplotlib, numpy – Do small projects (e.g. analyze sales data) 5️⃣ Data Visualization Tools 📊 Learn: – Power BI or Tableau – Build simple dashboards 💡 Start with free versions or YouTube tutorials. 6️⃣ Practice with Real Data 🔍 Use sites like Kaggle or Data.gov – Clean, analyze, visualize – Try small case studies (sales report, customer trends) 7️⃣ Create a Portfolio 💻 Share projects on: – GitHub – Notion or a simple website 📌 Add visuals + brief explanations of your insights. 8️⃣ Improve Soft Skills 🗣️ Focus on: – Presenting data in simple words – Asking good questions – Thinking critically about patterns 9️⃣ Certifications to Stand Out 🎓 Try: – Google Data Analytics (Coursera) – IBM Data Analyst – LinkedIn Learning basics 🔟 Apply for Internships & Entry Jobs 🎯 Titles to look for: – Data Analyst (Intern) – Junior Analyst – Business Analyst 💬 React ❤️ for more!	0
3	🤖 𝗛𝗢𝗪 𝗧𝗢 𝗙𝗜𝗫 𝗣𝗥𝗢𝗠𝗣𝗧 𝗪𝗜𝗧𝗛 𝗠𝗘𝗧𝗔 𝗣𝗥𝗢𝗠𝗣𝗧𝗜𝗡𝗚: ( Bookmark 🔖 This )	0
4	If you’re just starting out in Data Analytics, it’s super important to build the right habits early. Here’s a simple plan for beginners to grow both technical and problem-solving skills together: If You Just Started Learning Data Analytics, Focus on These 5 Baby Steps: 1. Don’t Just Watch Tutorials — Build Small Projects After learning a new tool (like SQL or Excel), create mini-projects: - Analyze your expenses - Explore a free dataset (like Netflix movies, COVID data) 2. Ask Business-Like Questions Early Whenever you see a dataset, practice asking: - What problem could this data solve? - Who would care about this insight? 3. Start a ‘Data Journal’ Every day, note down: - What you learned - One business question you could answer with data (Helps you build real-world thinking!) 4. Practice the Basics 100x Get very comfortable with: - SELECT, WHERE, GROUP BY (SQL) - Pivot tables and charts (Excel) - Basic cleaning (Power Query / Python pandas) _Mastering basics > learning 50 fancy functions._ 5. Learn to Communicate Early Explain your mini-projects like this: - What was the business goal? - What did you find? - What should someone do based on it? React with ❤️ if you need a beginner-friendly roadmap to start your data analytics career Data Analytics Free Resources: https://whatsapp.com/channel/0029VaGgzAk72WTmQFERKh02 ENJOY LEARNING 👍👍	0
5	Resonant is a mini-app that connects your decision patterns to your AI Agents. Generate your personal Agentic Memory Card now! https://t.me/ResonantAlphaBot/resonant?startapp	0
6	📝 12 Essential Articles for Data Scientists 🏷 Article: Seq2Seq Learning with NN https://arxiv.org/pdf/1409.3215 An introduction to Seq2Seq models, which serve as the foundation for machine translation utilizing deep learning. 🏷 Article: GANs https://arxiv.org/pdf/1406.2661 An introduction to Generative Adversarial Networks (GANs) and the concept of generating synthetic data. This forms the basis for creating images and videos with artificial intelligence. 🏷 Article: Attention is All You Need https://arxiv.org/pdf/1706.03762 This paper was revolutionary in natural language processing. It introduced the Transformer architecture, which underlies GPT, BERT, and contemporary intelligent language models. 🏷 Article: Deep Residual Learning https://arxiv.org/pdf/1512.03385 This work introduced the ResNet model, enabling neural networks to achieve greater depth and accuracy without compromising the learning process. 🏷 Article: Batch Normalization https://arxiv.org/pdf/1502.03167 This paper introduced a technique that facilitates faster and more stable training of neural networks. 🏷 Article: Dropout https://jmlr.org/papers/volume15/srivastava14a/srivastava14a.pdf A straightforward method designed to prevent overfitting in neural networks. 🏷 Article: ImageNet Classification with DCNN https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdf The first successful application of a deep neural network for image recognition. 🏷 Article: Support-Vector Machines https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/BF00994018.pdf This seminal work introduced the Support Vector Machine (SVM) algorithm, a widely utilized method for data classification. 🏷 Article: A Few Useful Things to Know About ML https://homes.cs.washington.edu/~pedro/papers/cacm12.pdf A comprehensive collection of practical and empirical insights regarding machine learning. 🏷 Article: Gradient Boosting Machine https://www.cse.iitb.ac.in/~soumen/readings/papers/Friedman1999GreedyFuncApprox.pdf This paper introduced the "Gradient Boosting" method, which serves as the foundation for many modern machine learning models, including XGBoost and LightGBM. 🏷 Article: Latent Dirichlet Allocation https://jmlr.org/papers/volume3/blei03a/blei03a.pdf This work introduced a model for text analysis capable of identifying the topics discussed within an article. 🏷 Article: Random Forests https://www.stat.berkeley.edu/~breiman/randomforest2001.pdf This paper introduced the "Random Forest" algorithm, a powerful machine learning method that aggregates multiple models to achieve enhanced accuracy. https://t.me/CodeProgrammer 🌟	0

Переглянути всі дописи