uk
Feedback

Не попадись на ботовода! Telemetrio знаходить і позначає такі канали мітками 👉 Хочеш бачити мітку, оформляй підписку

Python for Data Analysts

Python for Data Analysts

Відкрити 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

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python for Data Analysts

Канал Python for Data Analysts (@pythonanalyst) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 51 569 підписників, посідаючи 2 585 місце в категорії Технології та додатки та 6 735 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 51 569 підписників.

За останніми даними від 30 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -222, а за останні 24 години на -13, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.96%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 0.97% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 0 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 498 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 0.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як visualization, panda, analyst, sql, analytic.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Find top Python resources from global universities, cool projects, and learning materials for data analytics. For promotions: @coderfun Useful links: heylink.me/DataAnalytics”

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 31 жовтня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.

51 569
Підписники
-1324 години
-707 днів
-22230 днів
Архів дописів
5 High-growth career paths in Tech: Tech careers in 2024 Discover the trends, skills, and opportunities that will define tech careers in 2024. 📆 Date: December 28th, 2023 🕒 Time:  8PM-10PM Free Registration Link: 👇👇 https://bit.ly/47clbV6 Don't miss out on this opportunity to elevate your Data Science career!  ENJOY LEARNING 👍👍

Python Cheat Sheet.pdf17.29 MB

Head First Python Paul Barry, 2023

Sent to all who liked and commented on the post 😄

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

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

+1
Natural Language Processing - 2024 #python #en

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)

PythonCrashCourse.pdf5.38 MB

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

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

Data Visualization with Python Dr. Pooja, 2023

Python Data Cleaning Cookbook Michael Walker, 2023

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

Python for Everybody Charles R. Severance, 2023

+1
Profound Python Libraries Onder Teker, 2022

Python for Data Analysts - Статистика та аналітика Telegram каналу @pythonanalyst