fa
Feedback

فریب کلاهبرداران را نخورید! تل‌متریو این کانال‌ها را شناسایی و برچسب‌گذاری می‌کند 👉 برای مشاهده برچسب، اشتراک تهیه کنید

Learn Python Coding

Learn Python Coding

رفتن به کانال در 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

نمایش بیشتر

📈 تحلیل کانال تلگرام Learn Python Coding

کانال Learn Python Coding (@pythonre) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 40 902 مشترک است و جایگاه 3 309 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 9 131 را در منطقه الهند دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 40 902 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 12 نوامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 88 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 8 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 1.87% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 0.89% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 763 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 362 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 2 است.
  • علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند math, harvard, oxford, supervision, waybienad تمرکز دارد.

📝 توضیح و سیاست محتوایی

نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
“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”

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 13 نوامبر, 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 فناوری و برنامه‌ها تبدیل کرده‌اند.

Buy Ad
40 902
مشترکین
+824 ساعت
+57 روز
+8830 روز
آرشیو پست ها
Python cheat sheet Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Python cheat sheet 👇👇👇👇👇
Python cheat sheet 👇👇👇👇👇

Machine learning book Python Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Machine learning book Python 👇👇👇👇👇
Machine learning book Python 👇👇👇👇👇

RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds (CVPR 2020) Github: https://github.com/QingyongHu/Ran
RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds (CVPR 2020) Github: https://github.com/QingyongHu/RandLA-Net Paper: https://arxiv.org/abs/1911.11236 Project: http://randla-net.cs.ox.ac.uk/ Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

The Big Book of Small Python Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

The Big Book of Small Python 👇👇👇👇👇
The Big Book of Small Python 👇👇👇👇👇

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

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

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

Python Testing with Selenium Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Python Testing with Selenium 👇👇👇👇👇
Python Testing with Selenium 👇👇👇👇👇

Rapid Neural Architecture Search by Learning to Generate Graphs from Datasets Github: https://github.com/HayeonLee/MetaD2A Pa
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

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

PlanSys2: A Planning System Framework for ROS2 Github: https://github.com/IntelligentRoboticsLabs/ros2_planning_system Paper:
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

Healthcare Analytics Made Simple.pdf5.85 MB

Healthcare Analytics Made Simple Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Healthcare Analytics Made Simple 👇👇👇👇👇
Healthcare Analytics Made Simple 👇👇👇👇👇

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

Applied Computational Thinking with Python 👇👇👇👇👇