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

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📈 Análisis del canal de Telegram Data Analysis Books | Python | SQL | Excel | Artificial Intelligence | Power BI | Tableau | AI Resources

El canal Data Analysis Books | Python | SQL | Excel | Artificial Intelligence | Power BI | Tableau | AI Resources (@learndataanalysis) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 53 291 suscriptores, ocupando la posición 3 302 en la categoría Educación y el puesto 6 441 en la región India.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 53 291 suscriptores.

Según los últimos datos del 06 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -39, y en las últimas 24 horas de -4, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 3.22%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.16% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 715 visualizaciones. En el primer día suele acumular 616 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 3.
Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como analyst, |--, excel, visualization, analytic.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Data Analysis Useful Resources #dataanalysis #dataanalysisbooks #sqlbooks #pythonbooks #tableau #powerbi #datavisualization For promotions: @coderfun”

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 07 noviembre, 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 Educación.

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53 291

Suscriptores

-424 horas

-137 días

-3930 días

1 715

Visitas de la publicación

~ 61624 horas

~ 82948 horas

3.22%

Tasa de compromiso

Sin datos

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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.

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