Coding Projects
Channel specialized for advanced concepts and projects to master: * Python programming * Web development * Java programming * Artificial Intelligence * Machine Learning Managed by: @love_data
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Coding Projects
تُعد قناة Coding Projects (@programming_experts) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 67 926 مشتركاً، محتلاً المرتبة 1 914 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 4 746 في منطقة الهند.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 67 926 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 27 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 187، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 1، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 3.29%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.05% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 233 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 710 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 5.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل |--, algorithm, array, framework, javascript.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Channel specialized for advanced concepts and projects to master:
* Python programming
* Web development
* Java programming
* Artificial Intelligence
* Machine Learning
Managed by: @love_data”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 28 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report
Step 2. Load data
df = pd.read_csv("loan_prediction.csv")
df.head()
Step 3. Basic checks
df.shape
df.info()
df.isnull().sum()
Step 4. Data cleaning
Fill missing values
df['LoanAmount'].fillna(df['LoanAmount'].median(), inplace=True)
df['Loan_Amount_Term'].fillna(df['Loan_Amount_Term'].mode()[0], inplace=True)
df['Credit_History'].fillna(df['Credit_History'].mode()[0], inplace=True)
categorical_cols = ['Gender','Married','Dependents','Self_Employed']
for col in categorical_cols:
df[col].fillna(df[col].mode()[0], inplace=True)
Step 5. Exploratory Data Analysis
Credit history vs approval
sns.countplot(x='Credit_History', hue='Loan_Status', data=df)
plt.show()
Income distribution.python
sns.histplot(df['ApplicantIncome'], kde=True)
plt.show()
Insight
Applicants with credit history have far higher approval rates.
Step 6. Feature engineering
Create total income.
df['TotalIncome'] = df['ApplicantIncome'] + df['CoapplicantIncome']
# Log transform loan amount
df['LoanAmount_log'] = np.log(df['LoanAmount'])
Step 7. Encode categorical variables
le = LabelEncoder()
for col in df.select_dtypes(include='object').columns:
df[col] = le.fit_transform(df[col])
Step 8. Split features and target
X = df.drop('Loan_Status', axis=1)
y = df['Loan_Status']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
X, y, test_size=0.3, random_state=42
)
Step 9. Build model
Logistic Regression.
model = LogisticRegression(max_iter=1000)
model.fit(X_train, y_train)
Step 10. Predictions
y_pred = model.predict(X_test)
Step 11. Evaluation
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
confusion_matrix(y_test, y_pred)
Classification report.python
print(classification_report(y_test, y_pred))
Typical result
- Accuracy around 80 percent
- Strong precision for approved loans
- Recall needs focus for rejected loans
Step 12. Model improvement ideas
- Use Random Forest
- Tune hyperparameters
- Handle class imbalance
- Track recall for rejected cases
Resume bullet example
- Built loan approval prediction model using Logistic Regression
- Achieved ~80 percent accuracy
- Identified credit history as top approval driver
Interview explanation flow
- Start with bank risk problem
- Explain feature impact
- Justify Logistic Regression
- Discuss recall vs accuracy
Double Tap ♥️ For Morelet, const, and var to declare variables.
let name = "John"; // can change later
const age = 25; // constant, can't be changed
var city = "Delhi"; // older syntax, avoid using it
▶️ Tip: Use let for variables that may change and const for fixed values.
2️⃣ Functions – Reusable Blocks of Code
function greet(user) {
return "Hello " + user;
}
console.log(greet("Alice")); // Output: Hello Alice
▶️ Use functions to avoid repeating the same code.
3️⃣ Arrays – Lists of Values
let fruits = ["apple", "banana", "mango"];
console.log(fruits[0]); // Output: apple
console.log(fruits.length); // Output: 3
▶️ Arrays are used to store multiple items in one variable.
4️⃣ Loops – Repeating Code
for (let i = 0; i < 3; i++) {
console.log("Hello");
}
let colors = ["red", "green", "blue"];
for (let color of colors) {
console.log(color);
}
▶️ Loops help you run the same code multiple times.
5️⃣ Conditions – Making Decisions
let score = 85;
if (score >= 90) {
console.log("Excellent");
} else if (score >= 70) {
console.log("Good");
} else {
console.log("Needs Improvement");
}
▶️ Use if, else if, and else to control flow based on logic.
🎯 Practice Tasks:
• Write a function to check if a number is even or odd
• Create an array of 5 names and print each using a loop
• Write a condition to check if a user is an adult (age ≥ 18)
💬 Tap ❤️ for more!