Python for Data Analysts
Find top Python resources from global universities, cool projects, and learning materials for data analytics. For promotions: @coderfun Useful links: heylink.me/DataAnalytics
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python for Data Analysts
Канал Python for Data Analysts (@pythonanalyst) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 51 829 подписчиков, занимая 2 501 место в категории Технологии и приложения и 6 831 место в регионе Индия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 51 829 подписчиков.
Согласно последним данным от 28 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 95, а за последние 24 часа — 1, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 4.09%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.00% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 120 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 519 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 7.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как visualization, panda, analyst, sql, analytic.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Find top Python resources from global universities, cool projects, and learning materials for data analytics.
For promotions: @coderfun
Useful links: heylink.me/DataAnalytics”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 29 августа, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
input() function.
- Practice creating and using variables.
*Day 5-7:*
- Dive into control flow with if statements, else statements, and loops (for and while).
- Work on simple programs that involve conditions and loops.
Week 2: Functions and Modules
*Day 8-9:*
- Study functions and how to define your own functions using def.
- Learn about function arguments and return values.
*Day 10-12:*
- Explore built-in functions and libraries (e.g., len(), random, math).
- Understand how to import modules and use their functions.
*Day 13-14:*
- Practice writing functions for common tasks.
- Create a small project that utilizes functions and modules.
Week 3: Data Structures
*Day 15-17:*
- Learn about lists and their operations (slicing, appending, removing).
- Understand how to work with lists of different data types.
*Day 18-19:*
- Study dictionaries and their key-value pairs.
- Practice manipulating dictionary data.
*Day 20-21:*
- Explore tuples and sets.
- Understand when and how to use each data structure.
Week 4: Intermediate Topics
*Day 22-23:*
- Study file handling and how to read/write files in Python.
- Work on projects involving file operations.
*Day 24-26:*
- Learn about exceptions and error handling.
- Explore object-oriented programming (classes and objects).
*Day 27-28:*
- Dive into more advanced topics like list comprehensions and generators.
- Study Python's built-in libraries for web development (e.g., requests).
*Day 29-30:*
- Explore additional libraries and frameworks relevant to your interests (e.g., NumPy for data analysis, Flask for web development, or Pygame for game development).
- Work on a more complex project that combines your knowledge from the past weeks.
Throughout the 30 days, practice coding daily, and don't hesitate to explore Python's documentation and online resources for additional help. You can refer this guide to help you with interview preparation.
Good luck with your Python journey 😄👍