Machine Learning with Python
Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Machine Learning with Python
کانال Machine Learning with Python (@codeprogrammer) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 68 103 مشترک است و جایگاه 2 374 را در دسته آموزش و رتبه 4 765 را در منطقه الهند دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 68 103 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 28 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 75 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -18 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 4.69% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.70% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 3 194 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 155 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 6 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند insidead, learning, degree, evaluation, algorithm تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers.
Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 29 اوت, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته آموزش تبدیل کردهاند.
▶️ Creating and modifying arrays; ▶️ Mathematical operations; ▶️ Working with matrices and vectors; ▶️ Sorting and searching for values.Save it for yourself — it will come in handy when working with NumPy. tags: #NumPy #Python ➡ @DataScienceM
During unit testing, connecting to a real DB is unnecessary: • tests run slowly • become unstable • require a working serverIt is much better to mock the call to
pandas.read_sql and return dummy data
Example function:
def query_user_data(user_id):
query = f"SELECT id, name FROM users WHERE id = {user_id}"
return pd.read_sql(query, "postgresql://localhost/mydb")
Test with mock:
from unittest.mock import patch
import pandas as pd
@patch("pandas.read_sql")
def test_database_query_mocked(mock_read_sql):
mock_read_sql.return_value = pd.DataFrame(
{"id": [123], "name": ["Alice"]}
)
result = query_user_data(user_id=123)
assert result["name"].iloc[0] == "Alice"
This way you test only the business logic — quickly, reliably, and without unnecessary dependencies
https://t.me/CodeProgrammer