ru
Feedback

Не попадитесь на канал ботавода! Telemetrio находит и помечает такие каналы 👉 Хотите видеть метку — оформите подписку

Python for Data Analysts

Python for Data Analysts

Открыть в Telegram

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 51 569 подписчиков, занимая 2 585 место в категории Технологии и приложения и 6 735 место в регионе Индия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 51 569 подписчиков.

Согласно последним данным от 30 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -222, а за последние 24 часа — -13, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.96%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 0.97% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 0 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 498 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 0.
  • 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 31 октября, 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.

51 569
Подписчики
-1324 часа
-707 дней
-22230 дней
Архив постов
5 High-growth career paths in Tech: Tech careers in 2024 Discover the trends, skills, and opportunities that will define tech careers in 2024. 📆 Date: December 28th, 2023 🕒 Time:  8PM-10PM Free Registration Link: 👇👇 https://bit.ly/47clbV6 Don't miss out on this opportunity to elevate your Data Science career!  ENJOY LEARNING 👍👍

Python Cheat Sheet.pdf17.29 MB

Head First Python Paul Barry, 2023

Sent to all who liked and commented on the post 😄

Python for Data Science Roadmap 👇👇 https://t.me/DataScienceInterviews/6

Complete Python Course with Building 10 Real-world Applications 👇👇 https://www.linkedin.com/posts/sql-analysts_python-viral-pythonprogramming-activity-7141826568485605376-tf7V

+1
Natural Language Processing - 2024 #python #en

Python Most Important Interview Questions Question 1: Calculate the average stock price for Company X over the last 6 months. Question 2: Identify the month with the highest total sales for Company Y using their monthly sales data. Question 3: Find the maximum and minimum stock price for Company Z on any given day in the last year. Question 4: Create a column in the DataFrame showing the percentage change in stock price from the previous day for Company X. Question 5: Determine the number of days when the stock price of Company Y was above its 30-day moving average. Question 6: Compare the average stock price of Companies X and Z in the first quarter of the year. #Data# ---------------------------------------------- import pandas as pd data = {   'Date': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=180, freq='D'),   'CompanyX_StockPrice': pd.np.random.randint(50, 150, 180),   'CompanyY_Sales': pd.np.random.randint(20000, 50000, 180),   'CompanyZ_StockPrice': pd.np.random.randint(70, 200, 180) } df = pd.DataFrame(data)

PythonCrashCourse.pdf5.38 MB

150 SQL Queries for Practice 👇👇 https://t.me/DataAnalystInterview/170

I'm earning real cash from DigiWards, the HIGH PAYING Reward App! You can also earn money by entering my invitation code AQCBFJ to get free 1,000 points. Download DigiWards now to earn big rewards! https://play.google.com/store/apps/details?id=com.digiwards.app

Data Visualization with Python Dr. Pooja, 2023

Python Data Cleaning Cookbook Michael Walker, 2023

Python Interview Questions for data analyst interview Question 1: Find the top 5 dates when the percentage change in Company A's stock price was the highest. Question 2: Calculate the annualized volatility of Company B's stock price. (Hint: Annualized volatility is the standard deviation of daily returns multiplied by the square root of the number of trading days in a year.) Question 3: Identify the longest streaks of consecutive days when the stock price of Company A was either increasing or decreasing continuously. Question 4: Create a new column that represents the cumulative returns of Company A's stock price over the year. Question 5: Calculate the 7-day rolling average of both Company A's and Company B's stock prices and find the date when the two rolling averages were closest to each other. Question 6: Create a new DataFrame that contains only the dates when Company A's stock price was above its 50-day moving average, and Company B's stock price was below its 50-day moving average

Python for Everybody Charles R. Severance, 2023

+1
Profound Python Libraries Onder Teker, 2022