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 40 895 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 40 895 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
40 895
المشتركون
+824 ساعات
+57 أيام
+8830 أيام
أرشيف المشاركات
🧩 A Bayesian Analysis of Lego Prices in Python with PyMC3 https://austinrochford.com/posts/2021-06-10-lego-pymc3.html Lego P
🧩 A Bayesian Analysis of Lego Prices in Python with PyMC3 https://austinrochford.com/posts/2021-06-10-lego-pymc3.html Lego Price Analysis: https://austinrochford.com/posts/2021-06-03-vader-meditation.html Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

sticker.webp0.60 KB

A Deep Variational Approach to Clustering Survival Data Github: https://github.com/i6092467/vadesc Paper: https://arxiv.org/a
A Deep Variational Approach to Clustering Survival Data Github: https://github.com/i6092467/vadesc Paper: https://arxiv.org/abs/2106.05763v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Pivotal Tuning for Latent-based Editing of Real Images Github: https://github.com/Talegqz/unsupervised_co_part_segmentation P
Pivotal Tuning for Latent-based Editing of Real Images Github: https://github.com/Talegqz/unsupervised_co_part_segmentation Paper: https://arxiv.org/abs/2106.05897v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Microsoft's FLAML - Fast and Lightweight AutoML Github: https://github.com/microsoft/FLAML Code: https://github.com/microsoft
Microsoft's FLAML - Fast and Lightweight AutoML Github: https://github.com/microsoft/FLAML Code: https://github.com/microsoft/FLAML/tree/main/notebook/ Paper: https://arxiv.org/abs/2106.04815v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Probabilistic Deep Learning (2020) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Probabilistic Deep Learning (2020) 👇👇👇👇👇
Probabilistic Deep Learning (2020) 👇👇👇👇👇

GNNAutoScale: Scalable and Expressive Graph Neural Networks via Historical Embeddings Github: https://github.com/rusty1s/pyg_
GNNAutoScale: Scalable and Expressive Graph Neural Networks via Historical Embeddings Github: https://github.com/rusty1s/pyg_autoscale Paper: https://arxiv.org/abs/2106.05609v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Internet of Things Programming Projects Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Internet of Things Programming Projects 👇👇👇👇👇
Internet of Things Programming Projects 👇👇👇👇👇

Principles Of Internet Of Things (IoT) Ecosystem: Insight Paradigm Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Principles Of Internet Of Things (IoT) Ecosystem: Insight Paradigm 👇👇👇👇👇
Principles Of Internet Of Things (IoT) Ecosystem: Insight Paradigm 👇👇👇👇👇

Score Matching Model for Unbounded Data Score Github: https://github.com/Kim-Dongjun/UNCSN Paper: https://arxiv.org/abs/2106.
Score Matching Model for Unbounded Data Score Github: https://github.com/Kim-Dongjun/UNCSN Paper: https://arxiv.org/abs/2106.05527v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

👨 TFace: A trusty face recognition research platform Github: https://github.com/Tencent/TFace Paper: https://arxiv.org/abs/2
👨 TFace: A trusty face recognition research platform Github: https://github.com/Tencent/TFace Paper: https://arxiv.org/abs/2106.05519v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Representation Learning for Natural Language Processing (2020) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Representation Learning for Natural Language Processing (2020) 👇👇👇👇👇
Representation Learning for Natural Language Processing (2020) 👇👇👇👇👇

Pretraining Representations for Data-Efficient Reinforcement Learning Github: https://github.com/mila-iqia/spr Paper: https:/
Pretraining Representations for Data-Efficient Reinforcement Learning Github: https://github.com/mila-iqia/spr Paper: https://arxiv.org/abs/2106.04799v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Learn R-As a Language Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Learn R-As a Language Authors: Pedro J. Aphalo (Author) Year: 2020 Edition: 1 👇👇👇👇👇
Learn R-As a Language Authors: Pedro J. Aphalo (Author) Year: 2020 Edition: 1 👇👇👇👇👇

Technologies and Applications: Proceedings of AMLTA 2021 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books