Data Analytics
Dive into the world of Data Analytics – uncover insights, explore trends, and master data-driven decision making. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Data Analytics
El canal Data Analytics (@dataanalyticsx) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 29 841 suscriptores, ocupando la posición 4 342 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 21 560 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 29 841 suscriptores.
Según los últimos datos del 28 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 261, y en las últimas 24 horas de 5, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 4.98%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.63% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 486 visualizaciones. En el primer día suele acumular 487 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 2.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como sellerflash, buybox, buyer, chaos, effortless.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Dive into the world of Data Analytics – uncover insights, explore trends, and master data-driven decision making.
Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 29 agosto, 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.
import pandas as pd
idx = pd.Index(['a', 'b', 'c'])
print(idx.is_unique)
A. False
B. True
C. Raises AttributeError
D. None
Correct answer: B.
2. What does this code return?
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3]})
print(df.set_index('a').index.name)
A. None
B. 'index'
C. 'a'
D. Raises KeyError
Correct answer: C.
3. What is the result?
import pandas as pd
s = pd.Series([1, 2, 3])
print(s.add(1).tolist())
A. [1, 2, 3]
B. [2, 3, 4]
C. [1, 3, 5]
D. Error
Correct answer: B.
4. What does this code output?
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3]})
print(df.nlargest(2, 'a')['a'].tolist())
A. [1, 2]
B. [2, 3]
C. [3, 2]
D. [3, 1]
Correct answer: C.
5. What is printed?
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3]})
print(df.nsmallest(1, 'a').iloc[0, 0])
A. 1
B. 2
C. 3
D. Error
Correct answer: A.
6. What does this code return?
import pandas as pd
s = pd.Series([1, 2, 3])
print(s.diff().isna().sum())
A. 0
B. 1
C. 2
D. 3
Correct answer: B.
7. What is the output?
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3]})
print(df.cumsum()['a'].iloc[-1])
A. 3
B. 5
C. 6
D. Error
Correct answer: C.
8. What does this code produce?
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': [3, 4]})
print(df.pipe(lambda x: x.shape))
A. (1, 4)
B. (2, 2)
C. (4, 1)
D. Error
Correct answer: B.
9. What is returned?
import pandas as pd
s = pd.Series([10, 20, 30])
print(s.take([2, 0]).tolist())
A. [10, 20]
B. [30, 10]
C. [20, 30]
D. Error
Correct answer: B.
10. What does this output?
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3]})
print(df.any().iloc[0])
A. False
B. True
C. None
D. Error
Correct answer: B.
11. What is the result?
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [0, 0, 1]})
print(df.all().iloc[0])
A. True
B. False
C. None
D. Error
Correct answer: B.
12. What does this code return?
import pandas as pd
s = pd.Series(['a', 'b', 'c'])
print(s.repeat(2).shape)
A. (3,)
B. (6,)
C. (2, 3)
D. Error
Correct answer: B.
13. What is printed?
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3]})
print(df.melt().shape)
A. (1, 3)
B. (3, 2)
C. (3, 1)
D. (1, 2)
Correct answer: B.
14. What does this code output?
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3]})
print(df.stack().shape)
A. (3,)
B. (3, 1)
C. (1, 3)
D. Error
Correct answer: A.
15. What is the result?
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3]})
print(df.unstack().isna().sum().sum())
A. 0
B. 1
C. 2
D. Error
Correct answer: A.
16. What does this code return?
import pandas as pd
s = pd.Series([1, 2, 3])
print(s.to_numpy().ndim)
A. 0
B. 1
C. 2
D. Error
Correct answer: B.
17. What is printed?
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3]})
print(df.axes[0].equals(df.index))
A. True
B. False
C. None
D. Error
Correct answer: A.
18. What does this code output?
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3]})
print(df.copy(deep=False) is df)
A. True
B. False
C. None
D. Error
Correct answer: B.
19. What is the result?
import pandas as pd
s = pd.Series([1, 2, 3])
print(s.equals(pd.Series([1, 2, 3])))
A. True
B. False
C. None
D. Error
Correct answer: A.
20. What does this code output?
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3]})
print(df.info() is None)
A. True
B. False
C. None
D. Error
Correct answer: A.