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 3 311 место в категории Технологии и приложения и 9 151 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 11 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 109, а за последние 24 часа — -1, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 1.80%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 0.88% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 736 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 358 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 12 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
-124 часа
-127 дней
+10930 дней
Архив постов
Codeless Deep Learning with KNIME 👇👇👇👇👇
Codeless Deep Learning with KNIME 👇👇👇👇👇

KNIME Advanced Luck A Guide to KNIME Analytics Platform for Advanced Users Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

KNIME Advanced Luck A Guide to KNIME Analytics Platform for Advanced Users 👇👇👇👇👇
KNIME Advanced Luck A Guide to KNIME Analytics Platform for Advanced Users 👇👇👇👇👇

Mastering Machine Learning on AWS: Advanced machine learning in Python using SageMaker, Apache Spark, and TensorFlow Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Mastering Machine Learning on AWS: Advanced machine learning in Python using SageMaker, Apache Spark, and TensorFlow 👇👇👇👇
Mastering Machine Learning on AWS: Advanced machine learning in Python using SageMaker, Apache Spark, and TensorFlow 👇👇👇👇👇

Machine learning with R Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Machine learning with R 👇👇👇👇👇
Machine learning with R 👇👇👇👇👇

python-ml-beginners-scikitlearn.epub11.22 MB

Python Machine Learning for beginners Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Python Machine Learning for beginners 👇👇👇👇👇
Python Machine Learning for beginners 👇👇👇👇👇

What is the output using Python? a,a=2,3 print(a)
Anonymous voting

🌀 CycleMLP: A MLP-like Architecture for Dense Prediction Github: https://github.com/ShoufaChen/CycleMLP Paper: https://arxiv
🌀 CycleMLP: A MLP-like Architecture for Dense Prediction Github: https://github.com/ShoufaChen/CycleMLP Paper: https://arxiv.org/abs/2107.10224 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Test-Agnostic Long-Tailed Recognition by Test-Time Aggregating Diverse Experts with Self-Supervision Github: https://github.c
Test-Agnostic Long-Tailed Recognition by Test-Time Aggregating Diverse Experts with Self-Supervision Github: https://github.com/Vanint/TADE-AgnosticLT Paper: https://arxiv.org/abs/2107.09249v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cifar-10 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Introduction to Scientific Programming with Python Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Introduction to Scientific Programming with Python 👇👇👇👇👇
Introduction to Scientific Programming with Python 👇👇👇👇👇

Graph Machine Learning Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Graph Machine Learning 👇👇👇👇👇
Graph Machine Learning 👇👇👇👇👇

Kubeflow_for_Machine_Learning_From_Lab_to_Production_by_Trevor_Grant.pdf13.95 MB

intro-to-ml-with-kubeflow-examples-master_code.zip1.86 KB