Python for Data Analysts
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 51 508 підписників, посідаючи 2 608 місце в категорії Технології та додатки та 7 350 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 51 508 підписників.
За останніми даними від 06 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 233, а за останні 24 години на 5, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 4.71%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає N/A% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 425 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 0 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 9.
- 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 08 червня, 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.
Now let's play the role, you are a senior information security engineer, I will give you a piece of code, please help me read the code and point out where there may be security vulnerable.
Text: """
{your input here}
"""
2. Prompt to describe the situation
In the prompt, it is necessary to describe the context, result, length, format and style as much as possible
Error example:
Write a short story for kids
Correct example:
Write a funny soccer story for kids that teaches the kid that persistence is the key for success in the style of Rowling.
3. gives output in the format
If you are doing data analysis, please give the input template of the format
Error example:
Extract house pricing data from the following text.
Text: """
{your text containing pricing data}
"""
Correct example:
Extract house pricing data from the following text.
Desired format: """
House 1 | $1,000,000 | 100 sqm
House 2 | $500,000 | 90 sqm
... (and so on)
"""
Text: """
{your text containing pricing data}
"""
4. Add some example questions and answers
Sometimes adding some question and answer examples can make GPT more intelligent
Correct example:
Extract brand names from the texts below.
Text 1: Finxter and YouTube are tech companies. Google is too.
Brand names 2: Finxter, YouTube, Google
###
Text 2: If you like tech, you'll love Finxter!
Brand names 2: Finxter
###
Text 3: {your text here}
Brand names 3:
The question and answer example is also a standard template example in fine-tune
5. Simplify the sentence and clarify the purpose
Keep your words as short as possible and don't say useless content
Error example:
ChatGPT, write a sales page for my company selling sand in the desert, please write only a few sentences, nothing long and complex
Correct example:
Write a 5-sentence sales page, sell sand in the desert.
6. Good at using introductory words
Error example:
Write a Python function that plots my net worth over 10 years for different inputs on the initial investment and a given ROI
Correct example:
# Python function that plots net worth over 10
# years for different inputs on the initial
# investment and a given ROI
import matplotlib
def plot_net_worth(initial, roi):
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
