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
1×N Block Pattern for Network Sparsity Github: https://github.com/lmbxmu/1xN Paper: https://arxiv.org/abs/2105.14713 Invite y
1×N Block Pattern for Network Sparsity Github: https://github.com/lmbxmu/1xN Paper: https://arxiv.org/abs/2105.14713 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Machine Learning With Python — Matt Algore 2021 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Machine Learning With Python — Matt Algore 2021 👇👇👇👇👇
Machine Learning With Python — Matt Algore 2021 👇👇👇👇👇

NLP course: A Code-First Introduction to Natural Language Processing by fast.ai This course was originally taught in the University of San Francisco MS in Data Science program. This course teaches: - Whats NLP? - Regex, SVD - Naive bayes, tokenization - Neural network approaches like RNNs,seq2seq, attention and transformers arch. - Bias, disinformation and ethics - Seq2Seq translation and the Transformer - Transfer learning for NLP YouTube Playlist: https://youtube.com/playlist?list=PLtmWHNX-gukKocXQOkQjuVxglSDYWsSh9 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

MySQL and JSON Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

MySQL and JSON 👇👇👇👇👇
MySQL and JSON 👇👇👇👇👇

​Natural Language Processing in Artificial Intelligence Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

​Natural Language Processing in Artificial Intelligence Authors: Brojo Kishore Mishra, Raghvendra Kumar Year: 2020 👇👇👇👇👇
​Natural Language Processing in Artificial Intelligence Authors: Brojo Kishore Mishra, Raghvendra Kumar Year: 2020 👇👇👇👇👇

Natural Language Processing with Python and spaCy: A Practical Introduction Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Natural Language Processing with Python and spaCy: A Practical Introduction Authors: Yuli Vasiliev Year: 2020 Edition: 1 👇👇
Natural Language Processing with Python and spaCy: A Practical Introduction Authors: Yuli Vasiliev Year: 2020 Edition: 1 👇👇👇👇👇

Ten Quick Tips for Deep Learning in Biology Github: https://github.com/Benjamin-Lee/deep-rules Paper: https://arxiv.org/abs/2
Ten Quick Tips for Deep Learning in Biology Github: https://github.com/Benjamin-Lee/deep-rules Paper: https://arxiv.org/abs/2105.14372v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

🏎 Make Pandas 3 Times Faster with PyPolars Code : https://www.kdnuggets.com/2021/05/pandas-faster-pypolars.html Github: http
🏎 Make Pandas 3 Times Faster with PyPolars Code : https://www.kdnuggets.com/2021/05/pandas-faster-pypolars.html Github: https://github.com/pola-rs/polars User Guide: https://pola-rs.github.io/polars-book Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Statistical Regression and Classification From Linear Models to Machine Learning Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Statistical Regression and Classification From Linear Models to Machine Learning 👇👇👇👇👇
Statistical Regression and Classification From Linear Models to Machine Learning 👇👇👇👇👇

Neural networks and deep learning: a textbook Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Neural networks and deep learning: a textbook 👇👇👇👇👇
Neural networks and deep learning: a textbook 👇👇👇👇👇

​Hands-On Convolutional Neural Networks with TensorFlow: Solve computer vision problems with modeling in TensorFlow and Python Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

​Hands-On Convolutional Neural Networks with TensorFlow: Solve computer vision problems with modeling in TensorFlow and Pytho
​Hands-On Convolutional Neural Networks with TensorFlow: Solve computer vision problems with modeling in TensorFlow and Python 👇👇👇👇👇

​Deep Learning and Convolutional Neural Networks for Medical Imaging and Clinical Informatics Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

​Deep Learning and Convolutional Neural Networks for Medical Imaging and Clinical Informatics 👇👇👇👇👇
​Deep Learning and Convolutional Neural Networks for Medical Imaging and Clinical Informatics 👇👇👇👇👇