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Python for Data Analysts

Python for Data Analysts

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📈 Análisis del canal de Telegram Python for Data Analysts

El canal Python for Data Analysts (@pythonanalyst) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 51 569 suscriptores, ocupando la posición 2 585 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 6 735 en la región India.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 51 569 suscriptores.

Según los últimos datos del 30 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -222, y en las últimas 24 horas de -13, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.96%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 0.97% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 0 visualizaciones. En el primer día suele acumular 498 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 0.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como visualization, panda, analyst, sql, analytic.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Find top Python resources from global universities, cool projects, and learning materials for data analytics. For promotions: @coderfun Useful links: heylink.me/DataAnalytics”

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 31 octubre, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.

51 569
Suscriptores
-1324 horas
-707 días
-22230 días
Archivo de publicaciones
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Natural Language Processing - 2024 #python #en

Python Most Important Interview Questions Question 1: Calculate the average stock price for Company X over the last 6 months. Question 2: Identify the month with the highest total sales for Company Y using their monthly sales data. Question 3: Find the maximum and minimum stock price for Company Z on any given day in the last year. Question 4: Create a column in the DataFrame showing the percentage change in stock price from the previous day for Company X. Question 5: Determine the number of days when the stock price of Company Y was above its 30-day moving average. Question 6: Compare the average stock price of Companies X and Z in the first quarter of the year. #Data# ---------------------------------------------- import pandas as pd data = {   'Date': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=180, freq='D'),   'CompanyX_StockPrice': pd.np.random.randint(50, 150, 180),   'CompanyY_Sales': pd.np.random.randint(20000, 50000, 180),   'CompanyZ_StockPrice': pd.np.random.randint(70, 200, 180) } df = pd.DataFrame(data)

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Data Visualization with Python Dr. Pooja, 2023

Python Data Cleaning Cookbook Michael Walker, 2023

Python Interview Questions for data analyst interview Question 1: Find the top 5 dates when the percentage change in Company A's stock price was the highest. Question 2: Calculate the annualized volatility of Company B's stock price. (Hint: Annualized volatility is the standard deviation of daily returns multiplied by the square root of the number of trading days in a year.) Question 3: Identify the longest streaks of consecutive days when the stock price of Company A was either increasing or decreasing continuously. Question 4: Create a new column that represents the cumulative returns of Company A's stock price over the year. Question 5: Calculate the 7-day rolling average of both Company A's and Company B's stock prices and find the date when the two rolling averages were closest to each other. Question 6: Create a new DataFrame that contains only the dates when Company A's stock price was above its 50-day moving average, and Company B's stock price was below its 50-day moving average

Python for Everybody Charles R. Severance, 2023

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Profound Python Libraries Onder Teker, 2022