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 51 561 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 51 561 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.

51 561

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

Which topic to cover next?

Anonymous voting

51 561

This cheat sheet includes basic python required for data analysis excluding pandas, numpy & other libraries

51 561

What is Python Loop? When you want some statements to execute a hundred times, you don’t repeat them 100 times. Think of when you want to print numbers 1 to 99. Or that you want to say Hello to 99 friends. In such a case, you can use loops in python. Here, we will discuss 4 types of Python Loop: Python For Loop Python While Loop Python Loop Control Statements Nested For Loop in Python Python While Loop A while loop in python iterates till its condition becomes False. In other words, it executes the statements under itself while the condition it takes is True. Python For Loop Python for loop can iterate over a sequence of items. The structure of a for loop in Python is different than that in C++ or Java. That is, for(int i=0;i<n;i++) won’t work here. In Python, we use the ‘in’ keyword. Nested for Loops in Python You can also nest a loop inside another. You can put a for loop inside a while, or a while inside a for, or a for inside a for, or a while inside a while. Or you can put a loop inside a loop inside a loop. You can go as far as you want. Loop Control Statements in Python Sometimes, you may want to break out of normal execution in a loop. For this, we have three keywords in Python- break, continue, and Python

51 561

👉 What is Python Data Structures? You can think of a data structure as a way of organizing and storing data such that we can access and modify it efficiently. We have primitive data types like integers, floats, Booleans, and strings. 👉 What is Python List? A list in Python is a heterogeneous container for items. This would remind you of an array in C++, but since Python does not support arrays, we have Python Lists. 👉 Python Tuple This Python Data Structure is like a, like a list in Python, is a heterogeneous container for items. But the major difference between the two (tuple and list) is that a list is mutable, but a tuple is immutable. This means that while you can reassign or delete an entire tuple, you cannot do the same to a single item or a slice. 👉 Python Dictionaries Finally, we will take a look at Python dictionaries. Think of a real-life dictionary. What is it used for? It holds word-meaning pairs. Likewise, a Python dictionary holds key-value pairs. However, you may not use an unhashable item as a key. To declare a Python dictionary, we use curly braces. But since it has key-value pairs instead of single values, this differentiates a dictionary from a set.

51 561

Python Constructs 1. Functions in Python A function in Python is a collection of statements grouped under a name. You can use it whenever you want to execute all those statements at a time. You can call it wherever you want and as many times as you want in a program. A function may return a value. 2. Classes in Python Python is an object-oriented language. It supports classes and objects. A class is an abstract data type. In other words, it is a blueprint for an object of a certain kind. It holds no values. An object is a real-world entity and an instance of a class. 3. Modules in Python Python module is a collection of related classes and functions. We have modules for mathematical calculations, string manipulations, web programming, and many more. 4. Packages in Python Python package is a collection of related modules. You can either import a package or create your own. Python has a lot of other constructs. These include control structures, functions, exceptions, etc

51 561

Data analysis with Python Important Topics 😄❤️