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

Сеть:Free Courses with Certificate - Python Programming, Data Science, Java Coding, SQL, Web Development, AI, ML, ChatGPT Expert Индия6 808 Технологии и приложения2 495...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python for Data Analysts

Канал Python for Data Analysts (@pythonanalyst) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 51 849 подписчиков, занимая 2 495 место в категории Технологии и приложения и 6 808 место в регионе Индия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 51 849 подписчиков.

Согласно последним данным от 29 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 96, а за последние 24 часа — 10, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 4.18%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 0.96% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 167 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 499 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 30 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.

51 849

Подписчики

+1024 часа

-117 дней

+9630 день

2 167

Просмотры поста

~ 49924 часа

~ 72448 часов

4.18%

Коэффициент вовлеченности

Нет данных

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

51 849

Master Python with this Free Guide 👇👇 https://www.linkedin.com/posts/sql-analysts_master-python-with-this-free-guide-tips-activity-7142572820852641793-l0UX?utm_source=share&utm_medium=member_android

51 849

Sent to all who liked and commented on the post 😄

51 849

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

51 849

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

51 849

Natural Language Processing - 2024 #python #en

51 849

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)

51 849

PythonCrashCourse.pdf5.38 MB

51 849

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

51 849

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

51 849

https://www.linkedin.com/posts/sql-analysts_python-dataanalytics-activity-7135473022206889984-XUxd

51 849

Data Visualization with Python Dr. Pooja, 2023

51 849

Python Data Cleaning Cookbook Michael Walker, 2023

51 849

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

51 849

Learning Professional Python✅ https://www.linkedin.com/posts/sql-analysts_learn-python-activity-7129340888232714240-ZuMM Like for more 👍❤️

51 849

Python for Everybody Charles R. Severance, 2023

51 849

Profound Python Libraries Onder Teker, 2022

51 849

Building Python Microservices with FastAPI.pdf6.62 MB

51 849

Which of the following is/are immutable in Python?

Anonymous voting

51 849

Python Data Science Handbook Python Data Science Handbook: full text in Jupyter Notebooks. This repository contains the entire Python Data Science Handbook, in the form of (free!) Jupyter notebooks. Creator: Jake Vanderplas Stars⭐️: 39k Fork: 17.1K Repo: https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook For more, join https://t.me/pythonanalyst

51 849

Python for Data Analysts - Quick Summary (1).pdf0.64 KB