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 3 352 في فئة التعليم والمرتبة 7 187 في منطقة الهند.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

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

بحسب آخر البيانات بتاريخ 17 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 506، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -5، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.39‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.26‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 3 314 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 654 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 18 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
-524 ساعات
+1227 أيام
+50630 أيام
أرشيف المشاركات
+1
Complete Python Guide 💯.pdf8.20 KB

+1
50 Algorithms Every Programmer Should Know Imran Ahmad, 2023

Ultimate Resume & Interview Guide https://www.linkedin.com/posts/sql-analysts_resume-tips-activity-7130056771062153217-ZSsJ?utm_source=share&utm_medium=member_android Like if it really helps you. It takes a lot of efforts in posting content for you guys ❤️😄

+1
Microsoft Azure AI Fundamentals Certification Companion Krunal S. Trivedi, 2023

Free resume guide from Harvard 👇👇 https://www.linkedin.com/posts/sql-analysts_harvard-resume-and-cv-career-guide-activity-7129694373688070144-RS2m Like and comment on this post so that it reaches more jobseekers 😄👍 Save it for your future reference

Advanced Data Science and Analytics with Python Автор: Jesus Rogel-Salazar

Our new channel - Datasets repositories for Data Science Projects 👇👇 https://t.me/DataPortfolio

Sharing SMS is a modern rent platform that allows you to provide your SIM cards for rent and make passive income daily. Shari
Sharing SMS is a modern rent platform that allows you to provide your SIM cards for rent and make passive income daily. Sharing SMS works for a multi-purpose audience ranging from teenage gamers to seasoned professionals who want to become a provider and earn money using a few things: a stable internet connection, a cellphone and a charger. Other than that, you are required to have a SIM card with access to receive SMS. That's it. Easy peasy lemon squeezy. Sharing SMS is a new platform for earning. Become our partner, rent out your numbers and earn money. https://betasms.net/earn-money

SQL vs Python SQL is great for managing and querying structured databases, especially when dealing with large datasets. It excels in tasks like filtering, sorting, and aggregating data. Python, on the other hand, is a versatile programming language used for a broader range of tasks. In the context of data, Python is powerful for data manipulation, analysis, and machine learning. It offers libraries like Pandas for data manipulation, NumPy for numerical operations, and Scikit-Learn for machine learning. In summary, SQL is essential for efficient database querying, while Python provides a more comprehensive solution for various data-related tasks, making them often used together in data-related workflows. SQL Practice Questions with Answers -> https://t.me/learndataanalysis/596 Python Roadmap for Data Analysts -> https://t.me/pythonfreebootcamp/207

Data Analysis vs Data Science Data analysis often focuses on interpreting and summarizing existing data, requiring skills like statistical analysis, SQL, and data visualization. On the other hand, data science involves a broader set of skills, including machine learning, predictive modeling, and advanced programming. In essence, data analysis is a subset of data science, with data scientists often having a more extensive toolkit for handling complex and unstructured data. Free Resources to become data analyst -> https://www.linkedin.com/posts/sql-analysts_freecertificates-dataanalysts-python-activity-7113004712412524545-Uw4k Steps to become data scientist -> https://t.me/learndataanalysis/559

Thank you so much guys for reposting content from our channel to other data aspirants❤️

SQL Practice Questions with Answers Those who are at beginner and intermediate level in sql should try to solve all these question

Free Data sets for Data Science Projects & Portfolio 👇👇 https://t.me/DataPortfolio