ru
Feedback
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 51 853 подписчиков, занимая 2 495 место в категории Технологии и приложения и 6 790 место в регионе Индия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 51 853 подписчиков.

Согласно последним данным от 30 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 94, а за последние 24 часа — 10, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 3.85%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 0.96% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 994 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 499 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 6.
  • 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 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.

51 853
Подписчики
+1024 часа
+77 дней
+9430 день
Архив постов
02 - Setup the Programming Environment

01 - Course Introduction

🔰 Python Programming: The Complete Python Bootcamp 2023 https://t.me/pythonanalyst/59 🌟 4.4 - 1838 votes 💰 Original Price:
🔰 Python Programming: The Complete Python Bootcamp 2023 https://t.me/pythonanalyst/59 🌟 4.4 - 1838 votes 💰 Original Price: $74.99 Python from Scratch. Learn Data Science and Visualization, Automation, Excel, SQL and Scraping with Python.100% Hands-On Taught By: Andrei Dumitrescu, Crystal Mind Academy Download Full Course: https://t.me/pythonanalyst/59 Download All Courses: https://t.me/pythonfreebootcamp

📈 Predictive Modeling for Future Stock Prices in Python: A Step-by-Step Guide The process of building a stock price predicti
+8
📈 Predictive Modeling for Future Stock Prices in Python: A Step-by-Step Guide The process of building a stock price prediction model using Python. 1. Import required modules 2. Obtaining historical data on stock prices 3. Selection of features. 4. Definition of features and target variable 5. Preparing data for training 6. Separation of data into training and test sets 7. Building and training the model 8. Making forecasts 9. Trading Strategy Testing

Intermediate Python.pdf3.58 MB

Big Data Analytics_ A Hands-On Approach ( PDFDrive ).pdf

Python Variables: How to Define/Declare String Variable Types What is a Variable in Python? A Python variable is a reserved memory location to store values. In other words, a variable in a python program gives data to the computer for processing. Python Variable Types Every value in Python has a datatype. Different data types in Python are Numbers, List, Tuple, Strings, Dictionary, etc. Variables in Python can be declared by any name or even alphabets like a, aa, abc, etc. How to Declare and use a Variable Let see an example. We will define variable in Python and declare it as “a” and print it. 1 a=100 2 print (a)

🔹 Statistics in Python

📚 Title: Statistics and Data Visualisation with Python (2023)

14. Appendix Python Special Offers

13. Appendix Web Scraping with Python

12. Appendix SQL and Python

11. Appendix Statistics Overview

10. Machine Learning - Part 03

10. Machine Learning - Part 02

10. Machine Learning - Part 01

9. Example Projects - Part 02

9. Example Projects - Part 01

8. Data Visualization

7. Working with Data Part 3