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

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

Сітка:Free Courses with Certificate - Python Programming, Data Science, Java Coding, SQL, Web Development, AI, ML, ChatGPT Expert Індія6 735 Технології та додатки2 585...

📈 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 51 561 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 51 561 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.

51 561

Підписники

-1324 години

-707 днів

-22230 днів

3 072

Перегляди допису

~ 49824 години

Немає даних48 годин

5.96%

Коефіцієнт залучення

Немає даних

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

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