Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
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
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machine Learning with Python
Канал Machine Learning with Python (@codeprogrammer) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 67 818 подписчиков, занимая 2 429 место в категории Образование и 5 036 место в регионе Индия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 67 818 подписчиков.
Согласно последним данным от 14 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 66, а за последние 24 часа — 5, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 4.52%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.70% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 064 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 155 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 5.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как insidead, learning, degree, evaluation, algorithm.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers.
Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 15 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Образование.
from PIL import Image
in_img = 'input.png'
out_img = 'compressed.png'
# Open the image
with Image.open(in_img) as img:
# Save the compressed image
img.save(out_img, 'PNG', quality=80)
print(f"Image compressed successfully!")