لا تقع ضحية للمخادعين! تيليمتريو يكتشف ويُميّز هذه القنوات 👉 إذا كنت تريد رؤية العلامة، اشترك

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 735 التكنولوجيات والتطبيقات2 585...

📈 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 51 561 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 585 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 6 735 في منطقة الهند.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 51 561 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 30 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -222، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -13، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 5.96‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 0.97‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 0 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 498 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 0.
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 31 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

51 561

المشتركون

-1324 ساعات

-707 أيام

-22230 أيام

3 072

عرض المشاهدات

~ 49824 ساعات

لا توجد بيانات48 ساعات

5.96%

معدل المشاركة

لا توجد بيانات

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

51 561

9. Example Projects - Part 02

51 561

9. Example Projects - Part 01

51 561

8. Data Visualization

51 561

7. Working with Data Part 3

51 561

6. Working with Data Part 2

51 561

5. Working with Data Part 1

51 561

4. Intro to Pandas

51 561

3. Learning Numpy

51 561

2. Setup

51 561

1. Intro to Course and Python

51 561

🔰 Learning Python for Data Analysis and Visualization ⏱ 21 Hours 📦 110 Lessons Learn python and how to use it to analyze,visualize and present data. Includes tons of sample code and hours of video! Taught By: Jose Portilla Download Full Course: https://t.me/pythonanalyst/26 Download All Courses: https://t.me/DataAnalystInterview

51 561

Python Generators In Python, a generator is a function that returns an iterator that produces a sequence of values when iterated over. Generators are useful when we want to produce a large sequence of values, but we don't want to store all of them in memory at once. There is a lot of complexity in creating iteration in Python; we need to implement iter() and next() method to keep track of internal states. It is a lengthy process to create iterators. That's why the generator plays an essential role in simplifying this process. If there is no value found in iteration, it raises StopIteration exception.

51 561

Output of this code? x = lambda a, b, c : a + b + c print(x(5, 6, 2))

Anonymous voting

51 561

What will be the output of this code in python? x = lambda a, b : a * b print(x(5, 6))

Anonymous voting

51 561

Example: Add 10 to argument a, and return the result:

x = lambda a : a + 10
print(x(5))

Output will be 15

51 561

Python Lambda: A lambda function is a small anonymous function. A lambda function can take any number of arguments, but can only have one expression. lambda arguments : expression The expression is executed and the result is returned. Use lambda functions when an anonymous function is required for a short period of time.

51 561

Syntax: newlist = [expression for item in iterable if condition == True] The return value is a new list, leaving the old list unchanged. The condition is like a filter that only accepts the items that valuate to True. The condition is optional and can be omitted. The iterable can be any iterable object, like a list, tuple, set etc. The expression is the current item in the iteration, but it is also the outcome, which you can manipulate before it ends up like a list item in the new list.

51 561

👉 List comprehensions: List comprehension offers a shorter syntax when you want to create a new list based on the values of an existing list. Example: Based on a list of fruits, you want a new list, containing only the fruits with the letter "a" in the name. Without list comprehension you will have to write a for statement with a conditional test inside: fruits = ["apple", "banana", "cherry", "kiwi", "mango"] newlist = [] for x in fruits: if "a" in x: newlist.append(x) print(newlist) With list comprehension you can do all that with only one line of code:

fruits = ["apple", "banana", "cherry", "kiwi", "mango"]

newlist = [x for x in fruits if "a" in x]

print(newlist)

51 561

Data Visualization in Python with Dash.zip137.29 MB

51 561

Python Cheat_Sheet -cheatography.pdf0.44 KB