اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Data Analysis Books | Python | SQL | Excel | Artificial Intelligence | Power BI | Tableau | AI Resources
رفتن به کانال در Telegram
Data Analysis Useful Resources #dataanalysis #dataanalysisbooks #sqlbooks #pythonbooks #tableau #powerbi #datavisualization For promotions: @coderfun
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Data Analysis Books | Python | SQL | Excel | Artificial Intelligence | Power BI | Tableau | AI Resources
کانال Data Analysis Books | Python | SQL | Excel | Artificial Intelligence | Power BI | Tableau | AI Resources (@learndataanalysis) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 51 872 مشترک است و جایگاه 3 352 را در دسته آموزش و رتبه 7 187 را در منطقه الهند دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 51 872 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 17 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 506 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -5 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.39% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.26% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 3 314 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 654 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 6 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند analyst, |--, excel, visualization, analytic تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Data Analysis Useful Resources
#dataanalysis
#dataanalysisbooks
#sqlbooks
#pythonbooks
#tableau
#powerbi
#datavisualization
For promotions: @coderfun”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 18 ژوئن, 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 آموزش تبدیل کردهاند.
51 872
مشترکین
-524 ساعت
+1227 روز
+50630 روز
آرشیو پست ها
Complete Python Guide 💯.pdf8.20 KB
50 Algorithms Every Programmer Should Know
Imran Ahmad, 2023
Microsoft hiring data analysts
👇👇
https://t.me/jobs_SQL/159
Ultimate Resume & Interview Guide
https://www.linkedin.com/posts/sql-analysts_resume-tips-activity-7130056771062153217-ZSsJ?utm_source=share&utm_medium=member_android
Like if it really helps you. It takes a lot of efforts in posting content for you guys ❤️😄
Microsoft Azure AI Fundamentals Certification Companion
Krunal S. Trivedi, 2023
Free resume guide from Harvard
👇👇
https://www.linkedin.com/posts/sql-analysts_harvard-resume-and-cv-career-guide-activity-7129694373688070144-RS2m
Like and comment on this post so that it reaches more jobseekers 😄👍
Save it for your future reference
Advanced Data Science and Analytics with Python
Автор: Jesus Rogel-Salazar
Our new channel - Datasets repositories for Data Science Projects
👇👇
https://t.me/DataPortfolio
Sharing SMS is a modern rent platform that allows you to provide your SIM cards for rent and make passive income daily.
Sharing SMS works for a multi-purpose audience ranging from teenage gamers to seasoned professionals who want to become a provider and earn money using a few things: a stable internet connection, a cellphone and a charger. Other than that, you are required to have a SIM card with access to receive SMS.
That's it. Easy peasy lemon squeezy.
Sharing SMS is a new platform for earning. Become our partner, rent out your numbers and earn money.
https://betasms.net/earn-money
SQL vs Python
SQL is great for managing and querying structured databases, especially when dealing with large datasets. It excels in tasks like filtering, sorting, and aggregating data.
Python, on the other hand, is a versatile programming language used for a broader range of tasks. In the context of data, Python is powerful for data manipulation, analysis, and machine learning. It offers libraries like Pandas for data manipulation, NumPy for numerical operations, and Scikit-Learn for machine learning.
In summary, SQL is essential for efficient database querying, while Python provides a more comprehensive solution for various data-related tasks, making them often used together in data-related workflows.
SQL Practice Questions with Answers -> https://t.me/learndataanalysis/596
Python Roadmap for Data Analysts -> https://t.me/pythonfreebootcamp/207
Data Analysis vs Data Science
Data analysis often focuses on interpreting and summarizing existing data, requiring skills like statistical analysis, SQL, and data visualization.
On the other hand, data science involves a broader set of skills, including machine learning, predictive modeling, and advanced programming.
In essence, data analysis is a subset of data science, with data scientists often having a more extensive toolkit for handling complex and unstructured data.
Free Resources to become data analyst -> https://www.linkedin.com/posts/sql-analysts_freecertificates-dataanalysts-python-activity-7113004712412524545-Uw4k
Steps to become data scientist -> https://t.me/learndataanalysis/559
Thank you so much guys for reposting content from our channel to other data aspirants❤️
Unlimited access to data science courses for till Nov 20
👇👇
https://www.linkedin.com/posts/sql-analysts_datascience-dataanalytics-activity-7128217526924177408-0DtE
Like for more 👍❤️
Complete Power BI Book
👇👇
https://www.linkedin.com/posts/sql-analysts_power-bi-book-sqlspecialist-activity-7128010834630369280-AQAR
Like & Share the post with more data aspirants 👍
100 MS Excel Useful Shortcuts
👇👇
https://t.me/excel_analyst/53
SQL Practice Questions with Answers
Those who are at beginner and intermediate level in sql should try to solve all these question
Free Data sets for Data Science Projects & Portfolio
👇👇
https://t.me/DataPortfolio
Credit Card Data Analysis Project
👇👇
https://t.me/sqlproject/59
