ru
Feedback
Data Analysis Books | Python | SQL | Excel | Artificial Intelligence | Power BI | Tableau | AI Resources

Data Analysis Books | Python | SQL | Excel | Artificial Intelligence | Power BI | Tableau | AI Resources

Открыть в Telegram

Data Analysis Useful Resources #dataanalysis #dataanalysisbooks #sqlbooks #pythonbooks #tableau #powerbi #datavisualization For promotions: @coderfun

Больше

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Analysis Books | Python | SQL | Excel | Artificial Intelligence | Power BI | Tableau | AI Resources

Канал Data Analysis Books | Python | SQL | Excel | Artificial Intelligence | Power BI | Tableau | AI Resources (@learndataanalysis) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 51 872 подписчиков, занимая 3 348 место в категории Образование и 7 164 место в регионе Индия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 51 872 подписчиков.

Согласно последним данным от 18 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 499, а за последние 24 часа — 6, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.83%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.17% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 025 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 609 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 6.
  • Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как analyst, |--, excel, visualization, analytic.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
Data Analysis Useful Resources #dataanalysis #dataanalysisbooks #sqlbooks #pythonbooks #tableau #powerbi #datavisualization For promotions: @coderfun

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 19 июня, 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 Образование.

51 872
Подписчики
+624 часа
+1097 дней
+49930 день
Архив постов
All in one CHANNEL for 👇👇 ✅ Daily Important Vocabulary ✅ Improving Communication skills ✅ Synonyms & Antonyms ✅ Learn new english words https://t.me/englishlearnerspro

Football Analytics with Python R.pdf7.72 MB

Basics of Prompt Engineering - 2023.zip256.00 MB

+4
An Introduction to Analysis William R Wade 4th ed, 2010

"Master in-demand skills @₹99/year Don't miss out on this once-in-a-lifetime opportunity. 🔥 Get access to 150+ Top Certifica
"Master in-demand skills @₹99/year Don't miss out on this once-in-a-lifetime opportunity. 🔥 Get access to 150+ Top Certification Courses and Job @ ₹99/year 🤑 Apply here: https://bit.ly/3OGOVE8 💯 Python 💯 Django 💯 Web Development 💯 Artificial Intelligence 💯 Machine Learning 💯 AWS 💯 Interview Preparation & more premium courses ...and many more Offer ending soon⌛"

You will have to login and verify your email address to practice these free questions

Data_Engineering_Interview_Question_and_Answers_1682785467_1.pdf9.55 KB

Data_Engineering_Interview_Question_and_Answers_1682785467_1.pdf9.55 KB

Recently, I came across this amazing website to practice SQL Interview Questions for free 👇👇 https://bit.ly/3P0kSqH Personally tried and impressed with the quality of the questions available in this website 👍

SQL Queries Interview Question & Answers .pdf9.05 KB

Statistical Methods for Data Analysis.pdf32.80 MB

Commonly used Python libraries are: 👉🏻NumPy: This library is used for scientific computing and working with arrays of data. It provides functions for working with arrays of data, including mathematical operations, linear algebra, and random number generation. 👉🏻Pandas: This library is used for data manipulation and analysis. It provides tools for importing, cleaning, and transforming data, as well as tools for working with time series data and performing statistical analysis. 👉🏻Matplotlib: This library is used for data visualization. It provides functions for creating a wide range of plots, including scatter plots, line plots, bar plots, and histograms. 👉🏻Scikit-learn: This library is used for machine learning. It provides a range of algorithms for classification, regression, clustering, and dimensionality reduction, as well as tools for model evaluation and selection. 👉🏻TensorFlow: This library is used for deep learning. It provides a range of tools and libraries for building and training neural networks, including support for distributed training and hardware acceleration.