uk
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

Відкрити в Telegram

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

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу 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) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 51 872 підписників, посідаючи 3 348 місце в категорії Освіта та 7 164 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 51 872 підписників.

За останніми даними від 18 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 499, а за останні 24 години на 6, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.83%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.17% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 025 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 609 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 6.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як analyst, |--, excel, visualization, analytic.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
Data Analysis Useful Resources #dataanalysis #dataanalysisbooks #sqlbooks #pythonbooks #tableau #powerbi #datavisualization For promotions: @coderfun

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 19 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 Освіта.

51 872
Підписники
+624 години
+1097 днів
+49930 день
Архів дописів
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.