متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Python for Data Analysts
الذهاب إلى القناة على Telegram
Find top Python resources from global universities, cool projects, and learning materials for data analytics. For promotions: @coderfun Useful links: heylink.me/DataAnalytics
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python for Data Analysts
تُعد قناة Python for Data Analysts (@pythonanalyst) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 51 491 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 618 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 7 413 في منطقة الهند.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 51 491 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 04 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 240، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 11، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 4.08%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً N/A% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 100 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 0 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 7.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل visualization, panda, analyst, sql, analytic.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Find top Python resources from global universities, cool projects, and learning materials for data analytics.
For promotions: @coderfun
Useful links: heylink.me/DataAnalytics”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 05 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
51 491
المشتركون
+1124 ساعات
+467 أيام
+24030 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
يونيو '26
يونيو '26
+58
في 0 قنوات
مايو '26
+373
في 4 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+226
في 1 قنوات
Get PRO
مارس '26
+176
في 3 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+507
في 7 قنوات
Get PRO
يناير '26
+679
في 1 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+606
في 1 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+659
في 6 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+766
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+880
في 12 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+963
في 28 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+691
في 28 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+1 423
في 26 قنوات
Get PRO
مايو '25
+2 819
في 29 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+3 765
في 24 قنوات
Get PRO
مارس '25
+689
في 32 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+798
في 27 قنوات
Get PRO
يناير '25
+1 116
في 22 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+687
في 8 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+1 160
في 11 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+1 440
في 18 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+1 558
في 16 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+2 026
في 13 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+3 523
في 12 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+2 963
في 11 قنوات
Get PRO
مايو '24
+3 323
في 10 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+3 084
في 8 قنوات
Get PRO
مارس '24
+3 970
في 7 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+3 196
في 1 قنوات
Get PRO
يناير '24
+3 989
في 4 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+2 324
في 6 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+3 962
في 4 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 05 يونيو | +20 | |||
| 04 يونيو | +11 | |||
| 03 يونيو | +9 | |||
| 02 يونيو | +11 | |||
| 01 يونيو | +7 |
منشورات القناة
🔥 Pandas Scenario-Based Interview Question 🐼
📊 Scenario:
You have an
orders dataset with:
order_id
customer_id
order_date
category
sales
🎯 Task:
Find the top-selling category for each month based on total sales.
✅ Pandas Solution:
import pandas as pd
# Convert to datetime
df['order_date'] = pd.to_datetime(df['order_date'])
# Extract month
df['month'] = df['order_date'].dt.strftime('%b-%Y')
# Total sales by month & category
sales_summary = (
df.groupby(['month', 'category'])['sales']
.sum()
.reset_index()
)
# Rank categories within each month
sales_summary['rank'] = (
sales_summary.groupby('month')['sales']
.rank(method='dense', ascending=False)
)
# Top category per month
result = sales_summary[sales_summary['rank'] == 1]
print(result)
💡 Concepts Tested:
✔️ groupby()
✔️ Date handling
✔️ Aggregation
✔️ Ranking within groups
React ♥️ for more interview questions| 2 | Excel Basics for Data Analytics
Excel sits at the start of most analysis work.
What you use Excel for
• Cleaning raw data
• Exploring patterns
• Quick summaries for teams
Core concepts you must know
• Data setup
– Freeze header row. View → Freeze Top Row.
– Convert range to table. Ctrl + T.
– Use proper headers. No merged cells. One value per cell.
• Data cleaning
– Remove duplicates. Data → Remove Duplicates.
– Trim extra spaces. =TRIM(A2)
– Convert text to numbers. =VALUE(A2)
– Fix date format. Format Cells → Date.
– Handle blanks. Filter blanks, fill or delete.
– Find and replace. Ctrl + H.
• Essential formulas
– Math and counts
▪ SUM. =SUM(A2:A100)
▪ AVERAGE. =AVERAGE(A2:A100)
▪ MIN. =MIN(A2:A100)
▪ MAX. =MAX(A2:A100)
▪ COUNT. Counts numbers.
▪ COUNTA. Counts non blanks.
▪ COUNTBLANK. Counts blanks.
– Conditional formulas
▪ IF. =IF(A2>5000,"High","Low")
▪ IFS. Multiple conditions.
▪ AND. =AND(A2>5000,B2="West")
▪ OR. =OR(A2>5000,A2<1000)
– Lookup formulas
▪ XLOOKUP. =XLOOKUP(A2,Sheet2!A:A,Sheet2!B:B)
▪ VLOOKUP. Old but common.
▪ INDEX + MATCH. Powerful alternative.
– Text formulas
▪ LEFT. =LEFT(A2,4)
▪ RIGHT. =RIGHT(A2,2)
▪ MID. =MID(A2,2,3)
▪ LEN. =LEN(A2)
▪ CONCAT or TEXTJOIN.
▪ LOWER, UPPER, PROPER.
– Date formulas
▪ TODAY. Current date.
▪ NOW. Date and time.
▪ YEAR, MONTH, DAY.
▪ DATEDIF. Date difference.
▪ EOMONTH. Month end.
• Sorting and filtering
– Sort by multiple columns.
– Filter by value, color, condition.
– Top 10 filter for quick insights.
• Conditional formatting
– Highlight duplicates.
– Color scales for trends.
– Rules for thresholds. Example. Sales > 10000 in green.
• Pivot tables
– Insert → PivotTable.
– Rows. Category or Product.
– Values. Sum, Count, Average.
– Filters. Date, Region.
– Refresh after data update.
• Charts you must know
– Column. Comparison.
– Bar. Ranking.
– Line. Trends over time.
– Pie. Share or percentage.
– Combo. Actual vs target.
• Data validation
– Dropdown list. Data → Data Validation → List.
– Prevent wrong entries.
• Useful shortcuts
– Ctrl + Arrow. Jump data.
– Ctrl + Shift + Arrow. Select range.
– Ctrl + 1. Format cells.
– Ctrl + L. Apply filter.
– Alt + =. Auto sum.
– Ctrl + Z / Y. Undo redo.
• Common analyst mistakes to avoid
– Merged cells.
– Hard coded totals.
– Mixed data types in one column.
– No backup before cleaning.
• Daily practice task
– Download any sales CSV.
– Clean it.
– Build one pivot table.
– Create one chart.
Excel Resources: https://whatsapp.com/channel/0029VaifY548qIzv0u1AHz3i
Data Analytics Roadmap: https://whatsapp.com/channel/0029VaGgzAk72WTmQFERKh02/1354
Double Tap ♥️ For More | 2 490 |
| 3 | Read this once. There won't be a second message.
Brainlancer just launched today.
Investor-backed marketplace for ALL AI freelancers. Designers, builders, copywriters, marketers, video creators, automation experts, consultants.
If you build, design, write, or sell anything with AI, this is your moment.
How it works:
• Register free at brainlancer.com
• Stripe verification, 5 minutes, instant approval
• List up to 5 services from $49 to $4,999
• Add monthly subscriptions on top if you want
• We bring the clients. You keep 80%.
The deal:
No subscription.
No bidding.
No chasing.
We pay all marketing.
Real talk: no services live yet. We just launched. Whoever joins first gets seen first.
The first 100 Brainlancers are onboarding right now.
In 6 months others will have founding status, recurring income, featured services on the homepage.
You'll scroll past and remember this post.
Don't.
→ brainlancer.com | 2 837 |
| 4 | 🔥 Python Case Study-Based Interview Q&A (Top 5 🔥)
📊 Q1. Sales Drop Analysis
Scenario: Sales dropped last month. How will you analyze?
👉 Check monthly trends using groupby()
👉 Compare MoM performance
👉 Identify drop by region/product
👉 Drill down to root cause
📊 Q2. Customer Segmentation
Scenario: Segment customers based on purchase behaviour
👉 Group by customer ID
👉 Calculate total spend / frequency
👉 Create segments (High, Medium, Low)
👉 Useful for business decisions
📊 Q3. Data Cleaning Case
Scenario: Dataset has missing values, duplicates, inconsistent formats
👉 Handle missing → fillna()/dropna()
👉 Remove duplicates → drop_duplicates()
👉 Standardize formats (dates, text)
👉 Ensure clean dataset before analysis
📊 Q4. Top Performing Products
Scenario: Find best-selling products
👉 groupby(product) + sum(sales)
👉 Sort descending
👉 Use head() for top results
👉 Can also analyze category-wise
📊 Q5. Conversion Rate Analysis
Scenario: Calculate conversion rate from visits to purchases
👉 Conversion Rate = purchases / total visits
👉 Aggregate data properly
👉 Analyze by channel/source
👉 Helps optimize marketing
🔥 React with ♥️ for more case-study questions | 3 686 |
| 5 |  🔰 Local vs global variable in python | 3 901 |
| 6 | If you are trying to transition into the data analytics domain and getting started with SQL, focus on the most useful concept that will help you solve the majority of the problems, and then try to learn the rest of the topics:
👉🏻 Basic Aggregation function:
1️⃣ AVG
2️⃣ COUNT
3️⃣ SUM
4️⃣ MIN
5️⃣ MAX
👉🏻 JOINS
1️⃣ Left
2️⃣ Inner
3️⃣ Self (Important, Practice questions on self join)
👉🏻 Windows Function (Important)
1️⃣ Learn how partitioning works
2️⃣ Learn the different use cases where Ranking/Numbering Functions are used? ( ROW_NUMBER,RANK, DENSE_RANK, NTILE)
3️⃣ Use Cases of LEAD & LAG functions
4️⃣ Use cases of Aggregate window functions
👉🏻 GROUP BY
👉🏻 WHERE vs HAVING
👉🏻 CASE STATEMENT
👉🏻 UNION vs Union ALL
👉🏻 LOGICAL OPERATORS
Other Commonly used functions:
👉🏻 IFNULL
👉🏻 COALESCE
👉🏻 ROUND
👉🏻 Working with Date Functions
1️⃣ EXTRACTING YEAR/MONTH/WEEK/DAY
2️⃣ Calculating date differences
👉🏻CTE
👉🏻Views & Triggers (optional)
Here is an amazing resources to learn & practice SQL: https://bit.ly/3FxxKPz
Share with credits: https://t.me/sqlspecialist
Hope it helps :) | 4 090 |
| 7 | 🚀 Roadmap to Master Data Analytics in 50 Days! 📊📈
📅 Week 1–2: Foundations
🔹 Day 1–3: What is Data Analytics? Tools overview
🔹 Day 4–7: Excel/Google Sheets (formulas, pivot tables, charts)
🔹 Day 8–10: SQL basics (SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY)
📅 Week 3–4: Programming Data Handling
🔹 Day 11–15: Python for data (variables, loops, functions)
🔹 Day 16–20: Pandas, NumPy – data cleaning, filtering, aggregation
📅 Week 5–6: Visualization EDA
🔹 Day 21–25: Data visualization (Matplotlib, Seaborn)
🔹 Day 26–30: Exploratory Data Analysis – ask questions, find trends
📅 Week 7–8: BI Tools Advanced Skills
🔹 Day 31–35: Power BI / Tableau – dashboards, filters, DAX
🔹 Day 36–40: Real-world case studies – sales, HR, marketing data
🎯 Final Stretch: Projects Career Prep
🔹 Day 41–45: Capstone projects (end-to-end analysis + report)
🔹 Day 46–48: Resume, GitHub portfolio, LinkedIn optimization
🔹 Day 49–50: Mock interviews + SQL + Excel + scenario questions
💬 Tap ❤️ for more! | 3 182 |
| 8 | 10 Steps to Landing a High Paying Job in Data Analytics
1. Learn SQL - joins & windowing functions is most important
2. Learn Excel- pivoting, lookup, vba, macros is must
3. Learn Dashboarding on POWER BI/ Tableau
4. Learn Python basics- mainly pandas, numpy, matplotlib and seaborn libraries
5. Know basics of descriptive statistics
6. With AI/ copilot integrated in every tool, know how to use it and add to your projects
7. Have hands on any 1 cloud platform- AZURE/AWS/GCP
8. WORK on atleast 2 end to end projects and create a portfolio of it
9. Prepare an ATS friendly resume & start applying
10. Attend interviews (you might fail in first 2-3 interviews thats fine),make a list of questions you could not answer & prepare those.
Give more interview to boost your chances through consistent practice & feedback 😄👍 | 3 329 |
