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
🧩 A Bayesian Analysis of Lego Prices in Python with PyMC3 https://austinrochford.com/posts/2021-06-10-lego-pymc3.html Lego P
🧩 A Bayesian Analysis of Lego Prices in Python with PyMC3 https://austinrochford.com/posts/2021-06-10-lego-pymc3.html Lego Price Analysis: https://austinrochford.com/posts/2021-06-03-vader-meditation.html Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

sticker.webp0.60 KB

A Deep Variational Approach to Clustering Survival Data Github: https://github.com/i6092467/vadesc Paper: https://arxiv.org/a
A Deep Variational Approach to Clustering Survival Data Github: https://github.com/i6092467/vadesc Paper: https://arxiv.org/abs/2106.05763v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Pivotal Tuning for Latent-based Editing of Real Images Github: https://github.com/Talegqz/unsupervised_co_part_segmentation P
Pivotal Tuning for Latent-based Editing of Real Images Github: https://github.com/Talegqz/unsupervised_co_part_segmentation Paper: https://arxiv.org/abs/2106.05897v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Microsoft's FLAML - Fast and Lightweight AutoML Github: https://github.com/microsoft/FLAML Code: https://github.com/microsoft
Microsoft's FLAML - Fast and Lightweight AutoML Github: https://github.com/microsoft/FLAML Code: https://github.com/microsoft/FLAML/tree/main/notebook/ Paper: https://arxiv.org/abs/2106.04815v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

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

Probabilistic Deep Learning (2020) 👇👇👇👇👇
Probabilistic Deep Learning (2020) 👇👇👇👇👇

GNNAutoScale: Scalable and Expressive Graph Neural Networks via Historical Embeddings Github: https://github.com/rusty1s/pyg_
GNNAutoScale: Scalable and Expressive Graph Neural Networks via Historical Embeddings Github: https://github.com/rusty1s/pyg_autoscale Paper: https://arxiv.org/abs/2106.05609v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Internet of Things Programming Projects Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Internet of Things Programming Projects 👇👇👇👇👇
Internet of Things Programming Projects 👇👇👇👇👇

Principles Of Internet Of Things (IoT) Ecosystem: Insight Paradigm Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Principles Of Internet Of Things (IoT) Ecosystem: Insight Paradigm 👇👇👇👇👇
Principles Of Internet Of Things (IoT) Ecosystem: Insight Paradigm 👇👇👇👇👇

Score Matching Model for Unbounded Data Score Github: https://github.com/Kim-Dongjun/UNCSN Paper: https://arxiv.org/abs/2106.
Score Matching Model for Unbounded Data Score Github: https://github.com/Kim-Dongjun/UNCSN Paper: https://arxiv.org/abs/2106.05527v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

👨 TFace: A trusty face recognition research platform Github: https://github.com/Tencent/TFace Paper: https://arxiv.org/abs/2
👨 TFace: A trusty face recognition research platform Github: https://github.com/Tencent/TFace Paper: https://arxiv.org/abs/2106.05519v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Representation Learning for Natural Language Processing (2020) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Representation Learning for Natural Language Processing (2020) 👇👇👇👇👇
Representation Learning for Natural Language Processing (2020) 👇👇👇👇👇

Pretraining Representations for Data-Efficient Reinforcement Learning Github: https://github.com/mila-iqia/spr Paper: https:/
Pretraining Representations for Data-Efficient Reinforcement Learning Github: https://github.com/mila-iqia/spr Paper: https://arxiv.org/abs/2106.04799v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Learn R-As a Language Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Learn R-As a Language Authors: Pedro J. Aphalo (Author) Year: 2020 Edition: 1 👇👇👇👇👇
Learn R-As a Language Authors: Pedro J. Aphalo (Author) Year: 2020 Edition: 1 👇👇👇👇👇

Technologies and Applications: Proceedings of AMLTA 2021 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books