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

شبکه:Machine Learning with Python الهند9 949 فناوری و برنامه‌ها3 403...

📈 تحلیل کانال تلگرام Learn Python Coding

کانال Learn Python Coding (@pythonre) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 39 469 مشترک است و جایگاه 3 403 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 9 949 را در منطقه الهند دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 39 469 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 04 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 356 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 7 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 1.27% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.09% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 502 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 430 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 05 ژوئیه, 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.

39 469

مشترکین

+724 ساعت

+737 روز

+35630 روز

502

نمایش های پست

~ 43024 ساعت

~ 59948 ساعت

1.27%

نرخ مشارکت

~ 4

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

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