Python for Data Analysts

رفتن به کانال در Telegram

Find top Python resources from global universities, cool projects, and learning materials for data analytics. For promotions: @coderfun Useful links: heylink.me/DataAnalytics

نمایش بیشتر

شبکه:Free Courses with Certificate - Python Programming, Data Science, Java Coding, SQL, Web Development, AI, ML, ChatGPT Expert الهند6 808 فناوری و برنامه‌ها2 495...

📈 تحلیل کانال تلگرام Python for Data Analysts

کانال Python for Data Analysts (@pythonanalyst) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 51 849 مشترک است و جایگاه 2 495 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 6 808 را در منطقه الهند دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 51 849 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 29 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 96 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 10 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 4.18% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 0.96% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 2 167 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 499 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 7 است.
علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند visualization, panda, analyst, sql, analytic تمرکز دارد.

📝 توضیح و سیاست محتوایی

نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
“Find top Python resources from global universities, cool projects, and learning materials for data analytics. For promotions: @coderfun Useful links: heylink.me/DataAnalytics”

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 30 اوت, 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.

51 849

مشترکین

+1024 ساعت

-117 روز

+9630 روز

2 167

نمایش های پست

~ 49924 ساعت

~ 72448 ساعت

4.18%

نرخ مشارکت

اطلاعاتی وجود ندارد

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

51 853

02 - Setup the Programming Environment

51 853

01 - Course Introduction

51 853

🔰 Python Programming: The Complete Python Bootcamp 2023 https://t.me/pythonanalyst/59 🌟 4.4 - 1838 votes 💰 Original Price: $74.99 Python from Scratch. Learn Data Science and Visualization, Automation, Excel, SQL and Scraping with Python.100% Hands-On Taught By: Andrei Dumitrescu, Crystal Mind Academy Download Full Course: https://t.me/pythonanalyst/59 Download All Courses: https://t.me/pythonfreebootcamp

51 853

📈 Predictive Modeling for Future Stock Prices in Python: A Step-by-Step Guide The process of building a stock price prediction model using Python. 1. Import required modules 2. Obtaining historical data on stock prices 3. Selection of features. 4. Definition of features and target variable 5. Preparing data for training 6. Separation of data into training and test sets 7. Building and training the model 8. Making forecasts 9. Trading Strategy Testing

51 853

Intermediate Python.pdf3.58 MB

51 853

Big Data Analytics_ A Hands-On Approach ( PDFDrive ).pdf

51 853

Python Variables: How to Define/Declare String Variable Types What is a Variable in Python? A Python variable is a reserved memory location to store values. In other words, a variable in a python program gives data to the computer for processing. Python Variable Types Every value in Python has a datatype. Different data types in Python are Numbers, List, Tuple, Strings, Dictionary, etc. Variables in Python can be declared by any name or even alphabets like a, aa, abc, etc. How to Declare and use a Variable Let see an example. We will define variable in Python and declare it as “a” and print it.

1 a=100 
2  print (a)

51 853

🔹 Statistics in Python

51 853

📚 Title: Statistics and Data Visualisation with Python (2023)

51 853

14. Appendix Python Special Offers

51 853

13. Appendix Web Scraping with Python

51 853

12. Appendix SQL and Python

51 853

11. Appendix Statistics Overview

51 853

10. Machine Learning - Part 03

51 853

10. Machine Learning - Part 02

51 853

10. Machine Learning - Part 01

51 853

9. Example Projects - Part 02

51 853

9. Example Projects - Part 01

51 853

8. Data Visualization

51 853

7. Working with Data Part 3