ar
Feedback
Data Analysis Books | Python | SQL | Excel | Artificial Intelligence | Power BI | Tableau | AI Resources

Data Analysis Books | Python | SQL | Excel | Artificial Intelligence | Power BI | Tableau | AI Resources

الذهاب إلى القناة على Telegram

Data Analysis Useful Resources #dataanalysis #dataanalysisbooks #sqlbooks #pythonbooks #tableau #powerbi #datavisualization For promotions: @coderfun

إظهار المزيد

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Data Analysis Books | Python | SQL | Excel | Artificial Intelligence | Power BI | Tableau | AI Resources

تُعد قناة Data Analysis Books | Python | SQL | Excel | Artificial Intelligence | Power BI | Tableau | AI Resources (@learndataanalysis) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 51 872 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 348 في فئة التعليم والمرتبة 7 164 في منطقة الهند.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 51 872 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 18 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 499، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 6، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 5.83‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.17‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 3 025 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 609 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 6.
  • الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل analyst, |--, excel, visualization, analytic.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
Data Analysis Useful Resources #dataanalysis #dataanalysisbooks #sqlbooks #pythonbooks #tableau #powerbi #datavisualization For promotions: @coderfun

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 19 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التعليم.

51 872
المشتركون
+624 ساعات
+1097 أيام
+49930 أيام
أرشيف المشاركات
All in one CHANNEL for 👇👇 ✅ Daily Important Vocabulary ✅ Improving Communication skills ✅ Synonyms & Antonyms ✅ Learn new english words https://t.me/englishlearnerspro

Football Analytics with Python R.pdf7.72 MB

Basics of Prompt Engineering - 2023.zip256.00 MB

+4
An Introduction to Analysis William R Wade 4th ed, 2010

"Master in-demand skills @₹99/year Don't miss out on this once-in-a-lifetime opportunity. 🔥 Get access to 150+ Top Certifica
"Master in-demand skills @₹99/year Don't miss out on this once-in-a-lifetime opportunity. 🔥 Get access to 150+ Top Certification Courses and Job @ ₹99/year 🤑 Apply here: https://bit.ly/3OGOVE8 💯 Python 💯 Django 💯 Web Development 💯 Artificial Intelligence 💯 Machine Learning 💯 AWS 💯 Interview Preparation & more premium courses ...and many more Offer ending soon⌛"

You will have to login and verify your email address to practice these free questions

Data_Engineering_Interview_Question_and_Answers_1682785467_1.pdf9.55 KB

Data_Engineering_Interview_Question_and_Answers_1682785467_1.pdf9.55 KB

Recently, I came across this amazing website to practice SQL Interview Questions for free 👇👇 https://bit.ly/3P0kSqH Personally tried and impressed with the quality of the questions available in this website 👍

SQL Queries Interview Question & Answers .pdf9.05 KB

Statistical Methods for Data Analysis.pdf32.80 MB

Commonly used Python libraries are: 👉🏻NumPy: This library is used for scientific computing and working with arrays of data. It provides functions for working with arrays of data, including mathematical operations, linear algebra, and random number generation. 👉🏻Pandas: This library is used for data manipulation and analysis. It provides tools for importing, cleaning, and transforming data, as well as tools for working with time series data and performing statistical analysis. 👉🏻Matplotlib: This library is used for data visualization. It provides functions for creating a wide range of plots, including scatter plots, line plots, bar plots, and histograms. 👉🏻Scikit-learn: This library is used for machine learning. It provides a range of algorithms for classification, regression, clustering, and dimensionality reduction, as well as tools for model evaluation and selection. 👉🏻TensorFlow: This library is used for deep learning. It provides a range of tools and libraries for building and training neural networks, including support for distributed training and hardware acceleration.