ar
Feedback

لا تقع ضحية للمخادعين! تيليمتريو يكتشف ويُميّز هذه القنوات 👉 إذا كنت تريد رؤية العلامة، اشترك

Learn Python Coding

Learn Python Coding

الذهاب إلى القناة على Telegram

Learn Python through simple, practical examples and real coding ideas. Clear explanations, useful snippets, and hands-on learning for anyone starting or improving their programming skills. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho

إظهار المزيد

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Learn Python Coding

تُعد قناة Learn Python Coding (@pythonre) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 40 902 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 309 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 9 131 في منطقة الهند.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 40 902 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 12 نوفمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 88، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 8، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 1.87‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 0.89‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 763 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 362 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 2.
  • الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل math, harvard, oxford, supervision, waybienad.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Learn Python through simple, practical examples and real coding ideas. Clear explanations, useful snippets, and hands-on learning for anyone starting or improving their programming skills. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 13 نوفمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

Buy Ad
40 902
المشتركون
+824 ساعات
+57 أيام
+8830 أيام
أرشيف المشاركات
Python cheat sheet Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Python cheat sheet 👇👇👇👇👇
Python cheat sheet 👇👇👇👇👇

Machine learning book Python Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Machine learning book Python 👇👇👇👇👇
Machine learning book Python 👇👇👇👇👇

RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds (CVPR 2020) Github: https://github.com/QingyongHu/Ran
RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds (CVPR 2020) Github: https://github.com/QingyongHu/RandLA-Net Paper: https://arxiv.org/abs/1911.11236 Project: http://randla-net.cs.ox.ac.uk/ Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

The Big Book of Small Python Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

The Big Book of Small Python 👇👇👇👇👇
The Big Book of Small Python 👇👇👇👇👇

​R and Python for Oceanographers: A Practical Guide with Applications Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

​R and Python for Oceanographers: A Practical Guide with Applications 👇👇👇👇👇
​R and Python for Oceanographers: A Practical Guide with Applications 👇👇👇👇👇

FEDOT - AutoML framework for composite pipelines FEDOT is an open-source framework for automated modeling and machine learning (AutoML). It can build custom modeling pipelines for different real-world processes in an automated way using an evolutionary approach. FEDOT supports classification (binary and multiclass), regression, clustering, and time series prediction tasks, as well as different data types and multi-modal cases. Also, sensitivity analysis of the pipelines, custom pipelines design as the initial assumption of optimization, domain-specific objective functions, and other interesting features are implemented. Github: https://github.com/nccr-itmo/FEDOT Preprint: https://arxiv.org/abs/2106.15397 Intro: https://www.youtube.com/watch?v=RjbuV6i6de4 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Python Testing with Selenium Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Python Testing with Selenium 👇👇👇👇👇
Python Testing with Selenium 👇👇👇👇👇

Rapid Neural Architecture Search by Learning to Generate Graphs from Datasets Github: https://github.com/HayeonLee/MetaD2A Pa
Rapid Neural Architecture Search by Learning to Generate Graphs from Datasets Github: https://github.com/HayeonLee/MetaD2A Paper: https://arxiv.org/abs/2107.00860v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Deep Transfer Learning Baselines for Sentiment Analysis in Russian Github: https://github.com/sismetanin/sentiment-analysis-in-russian Paper: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0306457320309730?dgcid=author Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

PlanSys2: A Planning System Framework for ROS2 Github: https://github.com/IntelligentRoboticsLabs/ros2_planning_system Paper:
PlanSys2: A Planning System Framework for ROS2 Github: https://github.com/IntelligentRoboticsLabs/ros2_planning_system Paper: https://arxiv.org/abs/2107.00376v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Healthcare Analytics Made Simple.pdf5.85 MB

Healthcare Analytics Made Simple Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Healthcare Analytics Made Simple 👇👇👇👇👇
Healthcare Analytics Made Simple 👇👇👇👇👇

Applied Computational Thinking with Python Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Applied Computational Thinking with Python 👇👇👇👇👇