[PYTHON:TODAY]
Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно! Приват: https://boosty.to/pythontoday YouTube: https://clck.ru/3LfJhM Канал админа: @akagodlike Чат: @python2day_chat Сотрудничество: @web_runner Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام [PYTHON:TODAY]
کانال [PYTHON:TODAY] (@python2day) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 63 387 مشترک است و جایگاه 2 044 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 9 381 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 63 387 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 04 نوامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -299 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -20 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 13.49% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 7.45% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 8 552 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 4 720 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 52 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند github, soft, install, pip, docker تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно!
Приват: https://boosty.to/pythontoday
YouTube: https://clck.ru/3LfJhM
Канал админа: @akagodlike
Чат: @python2day_chat
Сотрудничество: @web_runner
Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 05 نوامبر, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
Рассказывается о возможностях SQL применительно к анализу данных. Сравниваются различные типы баз данных, описаны методы подготовки данных для анализа. Рассказано о типах данных, структуре SQL-запросов, профилировнии, структурировании и очистке данных. Описаны методы анализа временных рядов, трендов, приведены примеры анализа данных с учетом сезонности. Отдельные главы посвящены когортному анализу, текстовому анализу, выявлению и обработке аномалий, анализу результатов экспериментов и А/В-тестирования. Описано создание сложных наборов данных, комбинирование методов анализа. Приведены практические примеры анализа воронки продаж и потребительской корзины. 🌵 Узнайте о ключевых шагах по подготовке данных к анализу 🌵 Выполняйте анализ временных рядов 🌵 Используйте когортный анализ для изучения изменений групп с течением времени 🌵 Научитесь применять мощные функции SQL для анализа текста 🌵 Выявляйте отклонения и аномалии в данных 🌵 Установите причинно-следственную связь с помощью анализа экспериментов и результатов А/Б-тестирования 🌵 Применяйте SQL для оценки эффективности воронки продажАвтор: Кэти Танимура Год: 2024 #books #sql
Книга посвящена автоматизации Excel с помощью языка программирования Python. Описаны дистрибутив Anaconda Python и современные средства разработки, такие как менеджеры пакетов Conda и pip, блокноты Jupyter и Visual Studio Code. Даны необходимые основы языка Python и введение в анализ данных с помощью библиотеки pandas. Приведены приемы чтения и записи файлов Excel без Excel. Рассмотрено программирование приложений Excel с помощью популярного пакета с открытым исходным кодом xlwings: автоматизация Excel, инструменты на основе технологии Python, трекер пакетов Python, а также функции определяемые пользователем.Автор: Феликс Зумштейн Год: 2023 #books
