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 40 895 подписчиков, занимая 3 309 место в категории Технологии и приложения и 9 131 место в регионе Индия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 40 895 подписчиков.

Согласно последним данным от 12 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 88, а за последние 24 часа — 8, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 1.87%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 0.89% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 763 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 362 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 13 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
40 895
Подписчики
+824 часа
+57 дней
+8830 дней
Архив постов
Deep Learning and Physics 👇👇👇👇👇
Deep Learning and Physics 👇👇👇👇👇

Deep Learning for Coders with Fastai and PyTorch: AI Applications Without a PhD Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Deep Learning for Coders with Fastai and PyTorch: AI Applications Without a PhD 👇👇👇👇👇
Deep Learning for Coders with Fastai and PyTorch: AI Applications Without a PhD 👇👇👇👇👇

Java Cookbook: Problems and Solutions for Java Developers, 4th Edition, final release Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Java Cookbook: Problems and Solutions for Java Developers, 4th Edition, final release 👇👇👇👇👇
Java Cookbook: Problems and Solutions for Java Developers, 4th Edition, final release 👇👇👇👇👇

Hands-On SQL Server 2019 Analysis Services Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Hands-On SQL Server 2019 Analysis Services 👇👇👇👇👇
Hands-On SQL Server 2019 Analysis Services 👇👇👇👇👇

Data Science Essentials in Python Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Data Science Essentials in Python 👇👇👇👇👇
Data Science Essentials in Python 👇👇👇👇👇

AI for Games, 3d edition Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

AI for Games, 3d edition 👇👇👇👇👇
AI for Games, 3d edition 👇👇👇👇👇

Probabilistic two-stage detection Two-stage object detectors that use class-agnostic one-stage detectors as the proposal network. github: https://github.com/xingyizhou/CenterNet2?utm_source=catalyzex.com paper: https://arxiv.org/pdf/2103.07461.pdf Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources. github: https://github.com/vinta/awesome-python Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Optimal transport in multilayer networks Github: https://github.com/cdebacco/MultiOT Paper: https://arxiv.org/abs/2106.07202v
Optimal transport in multilayer networks Github: https://github.com/cdebacco/MultiOT Paper: https://arxiv.org/abs/2106.07202v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Color2Style: Real-Time Exemplar-Based Image Colorization with Self-Reference Learning and Deep Feature Modulation ArXiV: http
Color2Style: Real-Time Exemplar-Based Image Colorization with Self-Reference Learning and Deep Feature Modulation ArXiV: https://arxiv.org/pdf/2106.08017.pdf Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Python machine learning from scratch Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Python machine learning from scratch 👇👇👇👇👇
Python machine learning from scratch 👇👇👇👇👇

✅ Graph Transformer Networks: Learning Meta-path Graphs to Improve GNNs Github: https://github.com/seongjunyun/Graph_Transfor
✅ Graph Transformer Networks: Learning Meta-path Graphs to Improve GNNs Github: https://github.com/seongjunyun/Graph_Transformer_Networks Paper: https://arxiv.org/abs/2106.06218v1 Dataset: https://github.com/Jhy1993/HAN Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books