SQL For Data Analytics
Відкрити в Telegram
This channel covers everything you need to learn SQL for data science, data analyst, data engineer and business analyst roles.
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу SQL For Data Analytics
Канал SQL For Data Analytics (@mysqldata) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 10 402 підписників, посідаючи 19 042 місце в категорії Освіта та 38 217 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 10 402 підписників.
За останніми даними від 21 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 1 317, а за останні 24 години на 11, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 28.83%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 6.39% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 996 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 664 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 15.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як sql, analyst, database, engineering, greeting.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“This channel covers everything you need to learn SQL for data science, data analyst, data engineer and business analyst roles.”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 22 липня, 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.
10 402
Підписники
+1124 години
+757 днів
+1 31730 день
Триває завантаження даних...
Схожі канали
Немає даних
Виникли проблеми? Будь ласка, оновіть сторінку або зверніться до нашого support-менеджера.
Хмара тегів
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
липень '26
липень '26
+1 227
в 2 каналах
червень '26
+395
в 3 каналах
Get PRO
травень '26
+142
в 1 каналах
Get PRO
квітень '26
+133
в 4 каналах
Get PRO
березень '26
+442
в 7 каналах
Get PRO
лютий '26
+146
в 1 каналах
Get PRO
січень '26
+158
в 4 каналах
Get PRO
грудень '25
+190
в 2 каналах
Get PRO
листопад '25
+189
в 1 каналах
Get PRO
жовтень '25
+281
в 5 каналах
Get PRO
вересень '25
+352
в 4 каналах
Get PRO
серпень '25
+469
в 4 каналах
Get PRO
липень '25
+838
в 8 каналах
Get PRO
червень '25
+1 643
в 10 каналах
Get PRO
травень '25
+504
в 9 каналах
Get PRO
квітень '25
+1 129
в 3 каналах
Get PRO
березень '25
+1 023
в 6 каналах
Get PRO
лютий '25
+2 050
в 7 каналах
Get PRO
січень '250
в 8 каналах
Get PRO
грудень '240
в 1 каналах
Get PRO
листопад '24
+4
в 4 каналах
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 22 липня | +11 | |||
| 21 липня | +11 | |||
| 20 липня | +12 | |||
| 19 липня | +17 | |||
| 18 липня | +7 | |||
| 17 липня | +4 | |||
| 16 липня | +8 | |||
| 15 липня | +18 | |||
| 14 липня | +11 | |||
| 13 липня | +15 | |||
| 12 липня | +3 | |||
| 11 липня | +10 | |||
| 10 липня | +10 | |||
| 09 липня | +15 | |||
| 08 липня | +22 | |||
| 07 липня | +35 | |||
| 06 липня | +12 | |||
| 05 липня | +25 | |||
| 04 липня | +40 | |||
| 03 липня | +729 | |||
| 02 липня | +197 | |||
| 01 липня | +15 |
Дописи каналу
📊 4 SQL Interview Scenarios Asked in Real Interviews
1️⃣ Find the 2nd Highest Salary
💡 Question:
Write a query to find the second highest salary without using LIMIT or TOP.
💡 Answer:
Use DENSE_RANK() or a subquery.
2️⃣ Find Duplicate Records
💡 Question:
How would you find duplicate email IDs in a Customers table?
💡 Answer:
Use GROUP BY with HAVING COUNT(*) > 1.
3️⃣ Find the Top 3 Highest Salaries in Each Department
💡 Question:
Write a query to retrieve the top 3 highest-paid employees from every department.
💡 Answer:
Use DENSE_RANK() or ROW_NUMBER() with PARTITION BY.
4️⃣ Delete Duplicate Records While Keeping One Copy
💡 Question:
How would you remove duplicate rows while retaining only one record?
💡 Answer:
Use a CTE with ROW_NUMBER() and delete rows where the row number is greater than 1.
❤️ React for more SQL interview scenarios!
| 2 | 🚨 SQL Myth You Should Stop Believing
❌ Myth: You need to memorize 500+ SQL functions to crack Data Analyst interviews.
✅ Reality: Most interviewers care more about your problem-solving skills than how many functions you remember.
If you’re comfortable with:
✔️ JOINs
✔️ GROUP BY & Aggregations
✔️ Window Functions
✔️ CTEs
✔️ CASE WHEN
✔️ Subqueries
...you’ll have a strong foundation for many Data Analyst interviews.
💡 Instead of memorizing every function, spend your time solving real SQL interview questions. That’s where the real learning happens.
🔥 Concepts > Memorization. Practice > Perfection. | 2 178 |
| 3 | SQL Interview Questions asked by Urban Company:-
Question 1: Monthly Revenue Trends by Category
Scenario: Analyze monthly revenue trends for each product category.
Table:
1. transactions (Transaction_id, Product_id, Amount_spent, Transaction_date),
2. products (Product_id, Category)
Challenge: Write a SQL query to calculate the total revenue for each category on a monthly basis and identify the top 3 categories with the highest revenue growth month-over-month.
Question 2: Customer Retention Analysis
Scenario: Determine the retention rate of customers.
Table:
1. customer_visits (Customer_id, Visit_date)
Challenge: Write a SQL query to calculate the retention rate of customers month-over-month for the past year, identifying the percentage of customers who return the following month.
Question 3: Product Affinity Analysis
Scenario: Identify products that are frequently bought together.
Table:
1. order_details (Order_id, Product_id, Quantity)
Challenge: Write a SQL query to find pairs of products that are frequently bought together. Include the count of how many times each pair appears in the same order and rank them by frequency.
Question 4: Customer Purchase Segmentation
Scenario: Segment customers based on their purchase behavior.
Table:
1. purchases (Customer_id, Product_id, Amount_spent, Purchase_date)
Challenge: Write a SQL query to segment customers into different groups based on their total spending and purchase frequency in the last year. Classify them into categories like 'High Spenders', 'Medium Spenders', and 'Low Spenders'.
Question 5: Anomaly Detection in Transactions
Scenario: Detect anomalies in transaction amounts.
Table:
1. transactions (Transaction_id, Customer_id, Amount_spent, Transaction_date)
Challenge: Write a SQL query to identify transactions that deviate significantly from the customer's average spending. Flag transactions that are more than three standard deviations away from the mean spending amount for each customer. | 3 646 |
| 4 |  📢 Advertising in this channel
You can place an ad via Telega․io. It takes just a few minutes.
Formats and current rates: View details | 876 |
| 5 | +1 SQL Quick Notes to refresh your concepts | 3 547 |
| 6 | Like for more ❤️ | 3 395 |
| 7 | React with ♥️ for more free resources | 3 323 |
| 8 | Essential SQL Functions 👇👇
### DATE AND TIME FUNCTIONS:
- NOW(): Returns the current date and time.
- CURDATE(): Returns the current date.
- CURTIME(): Returns the current time.
- DATE(): Extracts the date part of a date or datetime expression.
- DATEDIFF(): Returns the number of days between two date values.
- YEAR(): Extracts the year.
- MONTH(): Extracts the month.
- DAY(): Extracts the day of the month.
- HOUR(): Extracts the hour.
- MINUTE(): Extracts the minute.
- SECOND(): Extracts the second.
### AGGREGATE FUNCTIONS:
- SUM(): Returns the sum of a set of values.
- AVG(): Returns the average value of a numeric column.
- MIN(): Returns the minimum value in a set of values.
- MAX(): Returns the maximum value in a set of values.
- COUNT(): Returns the number of rows that matches a specified condition.
- COUNT(*): Returns the number of rows in a table.
- COUNT(DISTINCT column_name): Returns the number of distinct values in a column.
### STRING FUNCTIONS:
- CONCAT(): Concatenates two or more strings.
- LENGTH(): Returns the length of a string.
- UPPER(): Converts a string to upper-case.
- LOWER(): Converts a string to lower-case.
- LEFT(): Extracts a number of characters from a string (starting from left).
- RIGHT(): Extracts a number of characters from a string (starting from right).
- SUBSTRING(): Extracts a substring from a string.
### NUMERIC FUNCTIONS:
- ROUND(): Rounds a number to a specified number of decimal places.
- FLOOR(): Returns the largest integer value less than or equal to a number.
- CEIL(): Returns the smallest integer value greater than or equal to a number.
- ABS(): Returns the absolute value of a number.
### INFORMATION FUNCTIONS:
- ISNULL(): Returns a specified value if the expression is NULL.
- COALESCE(): Returns the first non-null value in a list.
- NULLIF(): Returns NULL if the two expressions are equal.
### LOGICAL FUNCTIONS:
- IF(): Returns one value if a condition is TRUE, and another value if it is FALSE.
- CASE: Evaluates a list of conditions and returns one of multiple possible result expressions.
- AND: Combines two or more conditions and returns TRUE if all conditions are TRUE.
- OR: Combines two or more conditions and returns TRUE if any condition is TRUE.
- NOT: Reverses the value of a boolean expression.
### JSON FUNCTIONS:
- JSON_EXTRACT(): Extracts data from a JSON document.
- JSON_OBJECT(): Creates a JSON object from a list of key-value pairs.
### WINDOW FUNCTIONS:
- ROW_NUMBER(): Assigns a unique sequential integer to rows within a partition.
- RANK(): Assigns a rank to each row within a partition.
- DENSE_RANK(): Similar to RANK(), but without gaps in the ranking sequence.
- NTILE(): Divides rows into a specified number of approximately equal groups.
### OTHER FUNCTIONS:
- CAST(): Converts a value of one data type to another.
- CONVERT(): Converts a value of one data type to another.
- COALESCE(): Returns the first non-null expression among its arguments.
Here you can find SQL Interview Resources👇
https://whatsapp.com/channel/0029VaGgzAk72WTmQFERKh02
Like this post if you need more 👍❤️
Share with credits: https://t.me/sqlspecialist
Hope it helps :) | 3 661 |
| 9 | ✅ SQL Functions Interview Questions with Answers 🎯📚
1️⃣ Q: What is the difference between COUNT(*) and COUNT(column_name)?
A:
- COUNT(*) counts all rows, including those with NULLs.
- COUNT(column_name) counts only rows where the column is NOT NULL.
2️⃣ Q: When would you use GROUP BY with aggregate functions?
A:
Use GROUP BY when you want to apply aggregate functions per group (e.g., department-wise total salary):
SELECT department, SUM(salary) FROM employees GROUP BY department;
3️⃣ Q: What does the COALESCE() function do?
A:
COALESCE() returns the first non-null value from the list of arguments.
Example:
SELECT COALESCE(phone, 'N/A') FROM users;
4️⃣ Q: How does the CASE statement work in SQL?
A:
CASE is used for conditional logic inside queries.
Example:
SELECT name,
CASE
WHEN score >= 90 THEN 'A'
WHEN score >= 75 THEN 'B'
ELSE 'C'
END AS grade
FROM students;
5️⃣ Q: What’s the use of SUBSTRING() function?
A:
It extracts a part of a string.
Example:
SELECT SUBSTRING('DataScience', 1, 4); -- Output: Data
6️⃣ Q: What’s the output of LENGTH('SQL')?
A:
It returns the length of the string: 3
7️⃣ Q: How do you find the number of days between two dates?
A:
Use DATEDIFF(end_date, start_date)
Example:
SELECT DATEDIFF('2026-01-10', '2026-01-05'); -- Output: 5
8️⃣ Q: What does ROUND() do in SQL?
A:
It rounds a number to the specified decimal places.
Example:
SELECT ROUND(3.456, 2); -- Output: 3.46
💡 Pro Tip: Always mention real use cases when answering — it shows practical understanding.
💬 Tap ❤️ for more! | 3 441 |
| 10 | SQL Zero to Advanced.pdf | 4 095 |
| 11 | SQL Handwritten Notes 📔🗒 | 4 030 |
| 12 |  🚀Greetings from PVR Cloud Tech!! 🌈
🔥 Do you want to become a Master in Azure Cloud Data Engineering?
If you're ready to build in-demand skills and unlock exciting career opportunities, this is the perfect place to start!
📌 Start Date: 1st June 2026
⏰ Time: 09 PM – 10 PM IST | Monday
🔗 𝐈𝐧𝐭𝐞𝐫𝐞𝐬𝐭𝐞𝐝 𝐢𝐧 𝐀𝐳𝐮𝐫𝐞 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐄𝐧𝐠𝐢𝐧𝐞𝐞𝐫𝐢𝐧𝐠 𝐥𝐢𝐯𝐞 𝐬𝐞𝐬𝐬𝐢𝐨𝐧𝐬?
👉 Message us on WhatsApp:
https://wa.me/917032678595?text=Interested_to_join_Azure_Data_Engineering_live_sessions
🔹 Course Content:
https://drive.google.com/file/d/1QKqhRMHx2SDNDTmPAf3₅4fA6LljKHm6/view
📱 Join WhatsApp Group:
https://chat.whatsapp.com/EZghn5PVmryDgJZ1TjIMRk
📥 Register Now:
https://forms.gle/LidHPdfxvNeg9LpeA
Team
PVR Cloud Tech :)
+91-9346060794 | 1 352 |
| 13 |  🧠 Learn SQL through a Matrix-style game
Found a fun way to level up data skills. This game teaches SQL through interactive challenges set in a Matrix-like environment.
✔️ Each level includes terminals with tasks you need to “hack”
✔️ You learn SQL step by step through real queries
✔️ Feels more like a game than a course
👉 Link 👈
Good option if you want to practice without boring tutorials.
💻 @programmer | 0 |
| 14 | 🗄️ SQL Developer Roadmap
📂 SQL Basics (SELECT, WHERE, ORDER BY)
∟📂 Joins (INNER, LEFT, RIGHT, FULL)
∟📂 Aggregate Functions (COUNT, SUM, AVG)
∟📂 Grouping Data (GROUP BY, HAVING)
∟📂 Subqueries & Nested Queries
∟📂 Data Modification (INSERT, UPDATE, DELETE)
∟📂 Database Design (Normalization, Keys)
∟📂 Indexing & Query Optimization
∟📂 Stored Procedures & Functions
∟📂 Transactions & Locks
∟📂 Views & Triggers
∟📂 Backup & Restore
∟📂 Working with NoSQL basics (optional)
∟📂 Real Projects & Practice
∟✅ Apply for SQL Dev Roles
❤️ React for More! | 0 |
