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

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 735 Технологии и приложения2 585...

📈 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

3 072

Просмотры поста

~ 49824 часа

Нет данных48 часов

5.96%

Коэффициент вовлеченности

Нет данных

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

51 561

9. Example Projects - Part 02

51 561

9. Example Projects - Part 01

51 561

8. Data Visualization

51 561

7. Working with Data Part 3

51 561

6. Working with Data Part 2

51 561

5. Working with Data Part 1

51 561

4. Intro to Pandas

51 561

3. Learning Numpy

51 561

2. Setup

51 561

1. Intro to Course and Python

51 561

🔰 Learning Python for Data Analysis and Visualization ⏱ 21 Hours 📦 110 Lessons Learn python and how to use it to analyze,visualize and present data. Includes tons of sample code and hours of video! Taught By: Jose Portilla Download Full Course: https://t.me/pythonanalyst/26 Download All Courses: https://t.me/DataAnalystInterview

51 561

Python Generators In Python, a generator is a function that returns an iterator that produces a sequence of values when iterated over. Generators are useful when we want to produce a large sequence of values, but we don't want to store all of them in memory at once. There is a lot of complexity in creating iteration in Python; we need to implement iter() and next() method to keep track of internal states. It is a lengthy process to create iterators. That's why the generator plays an essential role in simplifying this process. If there is no value found in iteration, it raises StopIteration exception.

51 561

Output of this code? x = lambda a, b, c : a + b + c print(x(5, 6, 2))

Anonymous voting

51 561

What will be the output of this code in python? x = lambda a, b : a * b print(x(5, 6))

Anonymous voting

51 561

Example: Add 10 to argument a, and return the result:

x = lambda a : a + 10
print(x(5))

Output will be 15

51 561

Python Lambda: A lambda function is a small anonymous function. A lambda function can take any number of arguments, but can only have one expression. lambda arguments : expression The expression is executed and the result is returned. Use lambda functions when an anonymous function is required for a short period of time.

51 561

Syntax: newlist = [expression for item in iterable if condition == True] The return value is a new list, leaving the old list unchanged. The condition is like a filter that only accepts the items that valuate to True. The condition is optional and can be omitted. The iterable can be any iterable object, like a list, tuple, set etc. The expression is the current item in the iteration, but it is also the outcome, which you can manipulate before it ends up like a list item in the new list.

51 561

👉 List comprehensions: List comprehension offers a shorter syntax when you want to create a new list based on the values of an existing list. Example: Based on a list of fruits, you want a new list, containing only the fruits with the letter "a" in the name. Without list comprehension you will have to write a for statement with a conditional test inside: fruits = ["apple", "banana", "cherry", "kiwi", "mango"] newlist = [] for x in fruits: if "a" in x: newlist.append(x) print(newlist) With list comprehension you can do all that with only one line of code:

fruits = ["apple", "banana", "cherry", "kiwi", "mango"]

newlist = [x for x in fruits if "a" in x]

print(newlist)

51 561

Data Visualization in Python with Dash.zip137.29 MB

51 561

Python Cheat_Sheet -cheatography.pdf0.44 KB