فریب کلاهبرداران را نخورید! تل‌متریو این کانال‌ها را شناسایی و برچسب‌گذاری می‌کند 👉 برای مشاهده برچسب، اشتراک تهیه کنید

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 735 فناوری و برنامه‌ها2 585...

📈 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 51 561 مشترک است و جایگاه 2 585 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 6 735 را در منطقه الهند دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 51 561 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 30 اکتبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -222 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -13 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 5.96% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 0.97% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 0 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 498 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 0 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 31 اکتبر, 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.

51 561

مشترکین

-1324 ساعت

-707 روز

-22230 روز

3 072

نمایش های پست

~ 49824 ساعت

اطلاعاتی وجود ندارد48 ساعت

5.96%

نرخ مشارکت

اطلاعاتی وجود ندارد

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

51 561

9. Example Projects - Part 02

51 561

9. Example Projects - Part 01

51 561

8. Data Visualization

51 561

7. Working with Data Part 3

51 561

6. Working with Data Part 2

51 561

5. Working with Data Part 1

51 561

4. Intro to Pandas

51 561

3. Learning Numpy

51 561

2. Setup

51 561

1. Intro to Course and Python

51 561

🔰 Learning Python for Data Analysis and Visualization ⏱ 21 Hours 📦 110 Lessons Learn python and how to use it to analyze,visualize and present data. Includes tons of sample code and hours of video! Taught By: Jose Portilla Download Full Course: https://t.me/pythonanalyst/26 Download All Courses: https://t.me/DataAnalystInterview

51 561

Python Generators In Python, a generator is a function that returns an iterator that produces a sequence of values when iterated over. Generators are useful when we want to produce a large sequence of values, but we don't want to store all of them in memory at once. There is a lot of complexity in creating iteration in Python; we need to implement iter() and next() method to keep track of internal states. It is a lengthy process to create iterators. That's why the generator plays an essential role in simplifying this process. If there is no value found in iteration, it raises StopIteration exception.

51 561

Output of this code? x = lambda a, b, c : a + b + c print(x(5, 6, 2))

Anonymous voting

51 561

What will be the output of this code in python? x = lambda a, b : a * b print(x(5, 6))

Anonymous voting

51 561

Example: Add 10 to argument a, and return the result:

x = lambda a : a + 10
print(x(5))

Output will be 15

51 561

Python Lambda: A lambda function is a small anonymous function. A lambda function can take any number of arguments, but can only have one expression. lambda arguments : expression The expression is executed and the result is returned. Use lambda functions when an anonymous function is required for a short period of time.

51 561

Syntax: newlist = [expression for item in iterable if condition == True] The return value is a new list, leaving the old list unchanged. The condition is like a filter that only accepts the items that valuate to True. The condition is optional and can be omitted. The iterable can be any iterable object, like a list, tuple, set etc. The expression is the current item in the iteration, but it is also the outcome, which you can manipulate before it ends up like a list item in the new list.

51 561

👉 List comprehensions: List comprehension offers a shorter syntax when you want to create a new list based on the values of an existing list. Example: Based on a list of fruits, you want a new list, containing only the fruits with the letter "a" in the name. Without list comprehension you will have to write a for statement with a conditional test inside: fruits = ["apple", "banana", "cherry", "kiwi", "mango"] newlist = [] for x in fruits: if "a" in x: newlist.append(x) print(newlist) With list comprehension you can do all that with only one line of code:

fruits = ["apple", "banana", "cherry", "kiwi", "mango"]

newlist = [x for x in fruits if "a" in x]

print(newlist)

51 561

Data Visualization in Python with Dash.zip137.29 MB

51 561

Python Cheat_Sheet -cheatography.pdf0.44 KB