ru
Feedback

Не попадитесь на канал ботавода! Telemetrio находит и помечает такие каналы 👉 Хотите видеть метку — оформите подписку

Learn Python Coding

Learn Python Coding

Открыть в 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

Больше

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Learn Python Coding

Канал Learn Python Coding (@pythonre) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 40 897 подписчиков, занимая 3 309 место в категории Технологии и приложения и 9 102 место в регионе Индия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 40 897 подписчиков.

Согласно последним данным от 13 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 88, а за последние 24 часа — -4, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 1.76%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 0.91% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 720 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 371 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 2.
  • Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как math, harvard, oxford, supervision, waybienad.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“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”

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 14 ноября, 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 Технологии и приложения.

Buy Ad
40 897
Подписчики
-424 часа
-77 дней
+8830 дней
Архив постов
​Django for Beginners 3.1 Authors: William S. Vincent Year: 2020 Edition: 3.1 👇👇👇👇👇
​Django for Beginners 3.1 Authors: William S. Vincent Year: 2020 Edition: 3.1 👇👇👇👇👇

Python for Algorithmic Trading: From Idea to Cloud Deployment Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books https://t.me/CodeProgrammer

Python for Algorithmic Trading: From Idea to Cloud Deployment Authors: Yves Hilpisch Year: 2021 Edition: 1 👇👇👇👇👇
Python for Algorithmic Trading: From Idea to Cloud Deployment Authors: Yves Hilpisch Year: 2021 Edition: 1 👇👇👇👇👇

MEAP Edition. Manning Early Access Program Cloud Native Machine Learning, Version 5 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

MEAP Edition. Manning Early Access Program Cloud Native Machine Learning, Version 5 👇👇👇👇👇
MEAP Edition. Manning Early Access Program Cloud Native Machine Learning, Version 5 👇👇👇👇👇

Hands-On Python Natural Language Processing: Explore tools and techniques to analyze and process text with a view to building real-world NLP applications Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Hands-On Python Natural Language Processing: Explore tools and techniques to analyze and process text with a view to building
Hands-On Python Natural Language Processing: Explore tools and techniques to analyze and process text with a view to building real-world NLP applications Authors: Aman Kedia; Mayank Rasu Year: 2020 👇👇👇👇👇

​A Practical Guide to Hybrid Natural Language Processing: Combining Neural Models and Knowledge Graphs for NLP Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

​A Practical Guide to Hybrid Natural Language Processing: Combining Neural Models and Knowledge Graphs for NLP Authors: Jose
​A Practical Guide to Hybrid Natural Language Processing: Combining Neural Models and Knowledge Graphs for NLP Authors: Jose Manuel Gomez-Perez, Ronald Denaux, Andres Garcia-Silva Year: 2020 Edition: 1st ed. 👇👇👇👇👇

​Advanced Machine Learning Technologies and Applications: Proceedings of AMLTA 2021 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

​Advanced Machine Learning Technologies and Applications: Proceedings of AMLTA 2021 Authors: Aboul-Ella Hassanien, Kuo-Chi Ch
​Advanced Machine Learning Technologies and Applications: Proceedings of AMLTA 2021 Authors: Aboul-Ella Hassanien, Kuo-Chi Chang, Tang Mincong Year: 2021 Edition: 1 👇👇👇👇👇

2021- Courses List of Machine Learning, Deep Learning, and Computer Vision from a top school CS224W: Machine Learning with Gr
2021- Courses List of Machine Learning, Deep Learning, and Computer Vision from a top school CS224W: Machine Learning with Graphs - Stanford / Winter 2021 https://www.youtube.com/playlist?list=PLuv1FSpHurUemjLiP4L1x9k6Z9D8rNbYW Full Stack Deep Learning - Spring 2021 - UC Berkeley https://www.youtube.com/playlist?list=PLuv1FSpHurUc2nlabZjCLLe8EQa9fOoa9 Introduction to Deep Learning (I2DL) - Technical University of Munich https://www.youtube.com/playlist?list=PLuv1FSpHurUdmk7v06MDyIx0SDxTrIoqk 3D Computer Vision - National University of Singapore - 2021 https://www.youtube.com/playlist?list=PLuv1FSpHurUflLnJF6hgi0FkeNG1zSFCZ CV3DST - Computer Vision 3: Detection, Segmentation and Tracking https://www.youtube.com/playlist?list=PLuv1FSpHurUd08wNo1FMd3eCUZXm8qexe ADL4CV - Advanced Deep Learning for Computer Vision https://www.youtube.com/playlist?list=PLuv1FSpHurUcQi2CwFIVQelSFCzxphJqz Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Studying the Usage of Text-To-Text Transfer Transformer to Support Code-Related Tasks Github: https://github.com/antonio-mast
Studying the Usage of Text-To-Text Transfer Transformer to Support Code-Related Tasks Github: https://github.com/antonio-mastropaolo/T5-learning-ICSE_2021 Paper: https://arxiv.org/pdf/2102.02017.pdf Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Repost from Data Science Books
Noisy data includes
Anonymous voting