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

Сеть:Machine Learning with Python Индия9 966 Технологии и приложения3 432...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Learn Python Coding

Канал Learn Python Coding (@pythonre) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 39 450 подписчиков, занимая 3 432 место в категории Технологии и приложения и 9 966 место в регионе Индия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 39 450 подписчиков.

Согласно последним данным от 01 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 377, а за последние 24 часа — 14, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 1.22%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.20% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 480 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 472 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 02 июля, 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.

39 450

Подписчики

+1424 часа

+1017 дней

+37730 день

480

Просмотры поста

~ 47224 часа

~ 62948 часов

1.22%

Коэффициент вовлеченности

~ 4

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

39 449

Computer Vision: Algorithms and Applications (2022) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 449

Computer Vision: Algorithms and Applications (2022) 👇👇👇👇👇

39 449

✨ Uniformer: Unified Transformer for Efficient Spatiotemporal Representation Learning Github: https://github.com/sense-x/uniformer Paper: https://arxiv.org/abs/2201.04676v1 Tasks: https://paperswithcode.com/dataset/kinetics-600 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 449

Artificial Intelligence and Machine Learning (2022) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 449

Artificial Intelligence and Machine Learning (2022) 👇👇👇👇👇

39 449

📌 Fully Adaptive Bayesian Algorithm for Data Analysis Github: https://github.com/pablomsanala/fabada Paper: https://arxiv.org/abs/2201.05145v1 Demo: https://github.com/PabloMSanAla/fabada Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 449

⛓ ConvNeXt, a pure ConvNet model constructed entirely from standard ConvNet modules. Github: https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt Paper: https://arxiv.org/abs/2201.03545v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ade20k Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 449

Informatics and Machine Learning (2022) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 449

Informatics and Machine Learning (2022) 👇👇👇👇👇

39 449

Practical Explainable AI Using Python (2022) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 449

Practical Explainable AI Using Python (2022) 👇👇👇👇👇

39 449

Introduction to Digital Music with Python Programming (2022) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 449

Introduction to Digital Music with Python Programming (2022) 👇👇👇👇👇

39 449

✔️ Python library with Neural Networks for Image Segmentation based on Keras and TensorFlow. Github: https://github.com/qubvel/segmentation_models Paper: https://arxiv.org/abs/2201.02107v1 Tasks: https://paperswithcode.com/task/semantic-segmentation Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 449

Deep Learning Interviews (2020) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 449

Deep Learning Interviews (2020) 👇👇👇👇👇

39 449

VLSI and Hardware Implementations using Modern Machine Learning Methods (2022) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 449

VLSI and Hardware Implementations using Modern Machine Learning Methods (2022) 👇👇👇👇👇

39 449

Data science and machine learning (2020) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 449

Data science and machine learning (2020) 👇👇👇👇👇