Data Analytics
الذهاب إلى القناة على Telegram
Dive into the world of Data Analytics – uncover insights, explore trends, and master data-driven decision making. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho
إظهار المزيد
الشبكة:📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Data Analytics
تُعد قناة Data Analytics (@dataanalyticsx) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 30 560 مشتركاً، محتلاً المرتبة 4 280 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 20 902 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 30 560 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 05 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 582، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 24، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 5.28%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.16% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 612 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 355 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 3.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل sellerflash, buybox, buyer, chaos, effortless.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Dive into the world of Data Analytics – uncover insights, explore trends, and master data-driven decision making.
Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 06 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
30 560
المشتركون
+2424 ساعات
+1597 أيام
+58230 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
![ML - DS/DA/DE - AI [Jobs, InterviewPrep] 🇮🇳](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.tlmtr.io%2Fc%2F1ndYNE%2F6334477463798355529%3Fty%3Dx&w=96&q=75){kind=small}
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
أكتوبر '26أكتوبر '26
أكتوبر '26
+121
في 1 قنوات
سبتمبر '26
+567
في 1 قنوات
Get PRO
أغسطس '26
+386
في 2 قنوات
Get PRO
يوليو '26
+577
في 1 قنوات
Get PRO
يونيو '26
+588
في 3 قنوات
Get PRO
مايو '26
+736
في 7 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+435
في 9 قنوات
Get PRO
مارس '26
+359
في 9 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+492
في 12 قنوات
Get PRO
يناير '26
+704
في 13 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+742
في 18 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+541
في 1 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+978
في 1 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+548
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+691
في 5 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+824
في 2 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+827
في 1 قنوات
Get PRO
مايو '25
+819
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+1 213
في 1 قنوات
Get PRO
مارس '25
+650
في 1 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+459
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '25
+593
في 1 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+599
في 1 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+730
في 1 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+591
في 1 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+685
في 3 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+1 261
في 1 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+664
في 3 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+1 223
في 1 قنوات
Get PRO
مايو '24
+1 229
في 2 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+885
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '24
+968
في 3 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+1 626
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '24
+1 506
في 3 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+1 043
في 12 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+1 151
في 2 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+508
في 3 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+714
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+576
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+2 678
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+1 102
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+1 114
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+526
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+221
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+698
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 06 أكتوبر | +3 | |||
| 05 أكتوبر | +24 | |||
| 04 أكتوبر | +51 | |||
| 03 أكتوبر | +21 | |||
| 02 أكتوبر | +5 | |||
| 01 أكتوبر | +17 |
منشورات القناة
| 2 | Exporting the model from PyTorch to the universal ONNX format for independent inference 🚀
Deploying PyTorch models in production often requires installing a large framework and relying on a Python environment. The ONNX (Open Neural Network Exchange) format converts the computation graph into an intermediate binary format suitable for running on any device and programming language. We will export the PyTorch neural network and run its inference using the lightweight ONNX Runtime. 🛠
To export and run the neural network, we will install the PyTorch framework, the ONNX library, and the cross-platform ONNX Runtime engine.
pip install torch onnx onnxruntime
The packages for converting and high-performance execution of graphs have been successfully installed. ✅
We will write a Python script that creates a test PyTorch model, exports it to a .onnx file, and immediately performs a verification of the output.
import torch, torch.nn as nn, onnxruntime as ort, numpy as np
model = nn.Sequential(nn.Linear(10, 5), nn.ReLU())
x = torch.randn(1, 10)
torch.onnx.export(model, x, "model.onnx", input_names=["input"], output_names=["output"])
session = ort.InferenceSession("model.onnx")
res = session.run(None, {"input": x.numpy()})
print("ONNX Output shape:", res[0].shape)
The model graph has been successfully serialized into a binary file, and the runtime performed the prediction without involving PyTorch. 📦
# verification (checks the correctness and structure of the saved ONNX model)
python3 -c "import onnx; model = onnx.load('model.onnx'); onnx.checker.check_model(model); print('ONNX Model Status: Valid')"
Expected output: ONNX Model Status: Valid
# cleanup (deletes the generated model file and cleans up binaries)
rm -f model.onnx
Converting neural networks to ONNX allows you to decouple inference from Python and run models in C++, Rust, Go, or directly in a web browser. Be sure to specify the names of the input and output tensors when exporting to simplify integration with the service. 💻
#PyTorch #ONNX #MachineLearning #DeepLearning #AI #DevOps
✨ Join Best TG Channels https://t.me/addlist/0f6vfFbEMdAwODBk
⭐️ Join Our WhatsApp Channel https://whatsapp.com/channel/0029VaC7Weq29753hpcggW2A | 466 |
| 3 |  This channels is for Programmers, Coders, Software Engineers.
0️⃣ Python
1️⃣ Data Science
2️⃣ Machine Learning
3️⃣ Data Visualization
4️⃣ Artificial Intelligence
5️⃣ Data Analysis
6️⃣ Statistics
7️⃣ Deep Learning
8️⃣ programming Languages
✅ https://t.me/addlist/8_rRW2scgfRhOTc0
✅ https://t.me/Codeprogrammer | 279 |
| 4 |  +1"How to Train a Neural Network" is a concise summary of the MIT course lectures on deep learning from 2024. It focuses on one of the fundamental questions in neural networks: how a model learns its weights.
The summary examines the training process from a mathematical perspective. It covers topics such as forward propagation, loss functions, gradients, backpropagation, and gradient-based optimization methods.
I believe this is an interesting resource for those who want to go beyond a general, intuitive understanding of neural networks and begin to delve into the mathematics that underlies their training.
https://ocw.mit.edu/courses/6-7960-deep-learning-fall-2024/mit6_7960_f24_lec2.pdf
https://t.me/CodeProgrammer 🤩 | 423 |
| 5 |  لا يوجد نص... | 856 |
| 6 |  Когда нужна альтернатива биржам
Bitpapa — 1M+ Users
Крипторынок меняется, а вместе с ним меняются привычные способы покупки и обмена криптовалюты.
Bitpapa предлагает альтернативный формат: P2P-сделки, криптокошелёк и обмен BTC, USDT и других активов в одном месте.
Более 100 способов оплаты — чтобы выбрать удобный вариант для сделки.
Попробуй Bitpapa.
Ad. 18+ | 387 |
| 7 |  لا يوجد نص... | 1 031 |
| 8 |  لا يوجد نص... | 962 |
| 9 |  +1لا يوجد نص... | 1 242 |
| 10 | Pandas vs Polars — 14-section course cheatshee
https://t.me/MachineLearning9 | 1 157 |
| 11 |  If you're just starting to learn machine learning and want to delve deeper into the mathematics required for machine learning and deep learning, I recommend trying this platform. It's something like LeetCode for machine learning.
This is not an advertisement: I personally used it and decided to share it with you.
https://deep-ml.com
https://t.me/CodeProgrammer | 1 070 |
| 12 | This channels is for Programmers, Coders, Software Engineers.
0️⃣ Python
1️⃣ Data Science
2️⃣ Machine Learning
3️⃣ Data Visualization
4️⃣ Artificial Intelligence
5️⃣ Data Analysis
6️⃣ Statistics
7️⃣ Deep Learning
8️⃣ programming Languages
✅ https://t.me/addlist/8_rRW2scgfRhOTc0
✅ https://t.me/Codeprogrammer | 827 |
| 13 |  لا يوجد نص... | 1 104 |
| 14 | 📊 Collecting Data Across Different Regions?
Data analysis often starts long before the dashboard or visualization.
When collecting public web data, regional differences can affect the content, prices, search results, or other information returned to your requests.
Using residential IPs from different locations can help when you need to test or collect location-specific data.
711Proxy provides:
🌍 100M+ real residential IPs
🌎 200+ countries & regions
🔄 Sticky sessions
🔌 SOCKS5 support
🎁 1GB trial for new users
Use 711TRIAL to get 1GB of residential proxy traffic for testing.
👉 https://www.711proxy.com/
After signing up, contact 711Proxy support and mention “711TRIAL” to claim your trial.
For eligible new users only. | 1 970 |
| 15 | لا يوجد نص... | 2 265 |
| 16 | Get Up to 500MB of Residential Proxy Traffic for Your Python Projects 🐍
Building a web scraper with Python?
ThorData helps developers collect public web data while handling proxy rotation, geo-targeting, and access restrictions.
✅ Residential IPs across 190+ countries
✅ Country, city, and ASN-level targeting
✅ Rotating and sticky sessions
✅ HTTP(S) and SOCKS5 support
✅ Works with Requests, Scrapy, Selenium, and Playwright
🎁 Exclusive offer for Machine Learning with Python members
Eligible new users can receive up to 500MB of residential proxy traffic for testing.
Use channel code: PYTHONSCRAPE
👉 Start your test:
https://www.thordata.com/?ls=MQiAFqAo&lk=ps-02
Available to eligible new users. The actual trial traffic may vary, up to a maximum of 500MB. | 2 482 |
| 17 |  لا يوجد نص... | 2 182 |
| 18 |  🚀Round 2 – 14-Day CCNA & CCNP Study Sprint!
Our first 21-Day Sprint was a huge success — we saw amazing check-ins, great discussions, and a community that truly learned together. 🙌
Now we're back with a faster, tighter 14-Day Sprint — same energy, same prizes, easier to finish! 💪
📅 Sprint Period: Sep 14 – Sep 27 (UTC+8)
📝 How It Works:
① DM admin: "I'M IN + cert name" (e.g., I'M IN CCNA 200-301)
② Check in 12 out of 14 days → win prizes 🎁
🏆 Prizes (First come, first served!):
1️⃣ $10 SPOTO Universal Coupon ×2
2️⃣ Cisco SD-Access Training ($150 value) ×1
3️⃣ Cisco SD-WAN Training ($150 value) ×1
4️⃣ CCNA Training Pro Package ($59.99 value) ×10
5️⃣ Free Cisco Learning Pack – unlimited for all finishers 🎁
✅ Referral Bonus: Invite a friend → Get FREE EXAM DEMO
💻 DM admin to register: https://wa.me/8619559123054
JOIN 14 Days Study Sprint: https://chat.whatsapp.com/KZrAj2HZ3Y5K9UhhNhrApf | 2 017 |
| 19 |  This repository contains Jupyter notebooks for the O'Reilly book "Transformers: The Definitive Guide."
It includes code for computer vision tasks, time series analysis, audio processing, and reinforcement learning.
https://github.com/Nicolepcx/transformers-the-definitive-guide
https://t.me/MachineLearning9 🤩 | 1 764 |
| 20 |  🌈 2026 Job-Seeker Toolkit – Free Interview & IT Cert Resources
🔥The 2026 hiring market is shifting fast. We've put together a 100% free resource bundle covering #Cisco, #AWS, #PMP, #AI, #Python, #Excel, and #Cybersecurity — including:
✅Q&A banks & mock exams
✅Behavioral interview guides
✅Technical deep-dives for coding & infrastructure roles
✅Real-world project scenarios
Perfect for Software Developer Jobs, IT Internships, and Python Projects practice.
🎯 Interview Question Bank → https://bit.ly/4A6m0hM
🪜 Online Free Course For Python & Excel→https://bit.ly/46bUzWm
📘 Free Cert E‑Book → https://bit.ly/4xXkAVx
☁️ Free AI Materials → https://bit.ly/4xMBLJd
📊 Cloud Study Guide → https://bit.ly/4cAQ8rN
🧠 Free Mock Exam → https://bit.ly/4xcp3Cx
Tag a friend who's job-hunting or grinding Python projects — let's ace it together! 💪
🧠 Join Study Community:
https://chat.whatsapp.com/DcpVeYSV6xNJzdBQU9eRyU
❄️ 1-on-1 support: https://wa.link/gyvbek | 2 058 |
