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

الشبكة:Machine Learning with Python الهند9 949 التكنولوجيات والتطبيقات3 403...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Learn Python Coding

تُعد قناة Learn Python Coding (@pythonre) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 39 469 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 403 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 9 949 في منطقة الهند.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 39 469 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 04 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 356، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 7، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 1.27‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.09‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 502 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 430 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 05 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

39 469

المشتركون

+724 ساعات

+737 أيام

+35630 أيام

502

عرض المشاهدات

~ 43024 ساعات

~ 59948 ساعات

1.27%

معدل المشاركة

~ 4

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

39 476

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

39 476

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

39 476

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

39 476

Python Testing with Selenium Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 476

Python Testing with Selenium 👇👇👇👇👇

39 476

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

39 476

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

39 476

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

39 476

Healthcare Analytics Made Simple.pdf5.85 MB

39 476

Healthcare Analytics Made Simple Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 476

Healthcare Analytics Made Simple 👇👇👇👇👇

39 476

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

39 476

Applied Computational Thinking with Python 👇👇👇👇👇

39 476

Applied Computational Thinking with Python 👇👇👇👇👇

39 476

🚀 TensorFlow and PyTorch performance benchmarking in 2021 Habr: https://habr.com/ru/company/ru_mts/blog/565456/ Github: https://github.com/Chifffa/tf_vs_torch_benchmarking Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 476

🔝 Learning Hierarchical Graph Neural Networks for Image Clustering Github: https://github.com/dmlc/dgl/tree/master/examples/pytorch/hilander Paper: https://arxiv.org/abs/2107.01319 Datasets: https://drive.google.com/file/d/1KLa3uu9ndaCc7YjnSVRLHpcJVMSz868v/view Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 476

🔎 Microsoft AutoML - Neural Architecture Search New one-shot architecture search framework dedicated to vision transformer search Github: https://github.com/microsoft/AutoML Paper: https://arxiv.org/abs/2107.00651v1 Models: https://drive.google.com/drive/folders/1NLGAbBF9bA1IUAxKlk2VjgRXhr6RHvRW Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cifar-10 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 476

Angular and Machine Learning. Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 476

Angular and Machine Learning. 👇👇👇👇👇

39 476

Deep Learning with JavaScript. Neural Networks in TensorFrow.js Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books