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

الشبكة:Free Courses with Certificate - Python Programming, Data Science, Java Coding, SQL, Web Development, AI, ML, ChatGPT Expert الهند6 808 التكنولوجيات والتطبيقات2 495...

📈 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 51 849 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 495 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 6 808 في منطقة الهند.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 51 849 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 29 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 96، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 10، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 4.18‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 0.96‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 167 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 499 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 30 أغسطس, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

51 849

المشتركون

+1024 ساعات

-117 أيام

+9630 أيام

2 167

عرض المشاهدات

~ 49924 ساعات

~ 72448 ساعات

4.18%

معدل المشاركة

لا توجد بيانات

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

51 853

02 - Setup the Programming Environment

51 853

01 - Course Introduction

51 853

🔰 Python Programming: The Complete Python Bootcamp 2023 https://t.me/pythonanalyst/59 🌟 4.4 - 1838 votes 💰 Original Price: $74.99 Python from Scratch. Learn Data Science and Visualization, Automation, Excel, SQL and Scraping with Python.100% Hands-On Taught By: Andrei Dumitrescu, Crystal Mind Academy Download Full Course: https://t.me/pythonanalyst/59 Download All Courses: https://t.me/pythonfreebootcamp

51 853

📈 Predictive Modeling for Future Stock Prices in Python: A Step-by-Step Guide The process of building a stock price prediction model using Python. 1. Import required modules 2. Obtaining historical data on stock prices 3. Selection of features. 4. Definition of features and target variable 5. Preparing data for training 6. Separation of data into training and test sets 7. Building and training the model 8. Making forecasts 9. Trading Strategy Testing

51 853

Intermediate Python.pdf3.58 MB

51 853

Big Data Analytics_ A Hands-On Approach ( PDFDrive ).pdf

51 853

Python Variables: How to Define/Declare String Variable Types What is a Variable in Python? A Python variable is a reserved memory location to store values. In other words, a variable in a python program gives data to the computer for processing. Python Variable Types Every value in Python has a datatype. Different data types in Python are Numbers, List, Tuple, Strings, Dictionary, etc. Variables in Python can be declared by any name or even alphabets like a, aa, abc, etc. How to Declare and use a Variable Let see an example. We will define variable in Python and declare it as “a” and print it.

1 a=100 
2  print (a)

51 853

🔹 Statistics in Python

51 853

📚 Title: Statistics and Data Visualisation with Python (2023)

51 853

14. Appendix Python Special Offers

51 853

13. Appendix Web Scraping with Python

51 853

12. Appendix SQL and Python

51 853

11. Appendix Statistics Overview

51 853

10. Machine Learning - Part 03

51 853

10. Machine Learning - Part 02

51 853

10. Machine Learning - Part 01

51 853

9. Example Projects - Part 02

51 853

9. Example Projects - Part 01

51 853

8. Data Visualization

51 853

7. Working with Data Part 3