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

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 😄❤️