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 949 Технологии и приложения3 403...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Learn Python Coding

Канал Learn Python Coding (@pythonre) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 39 469 подписчиков, занимая 3 403 место в категории Технологии и приложения и 9 949 место в регионе Индия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 39 469 подписчиков.

Согласно последним данным от 04 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 356, а за последние 24 часа — 7, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 1.27%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.09% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 502 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 430 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 05 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.

39 469

Подписчики

+724 часа

+737 дней

+35630 день

502

Просмотры поста

~ 43024 часа

~ 59948 часов

1.27%

Коэффициент вовлеченности

~ 4

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

39 476

R and Python for Oceanographers: A Practical Guide with Applications Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 476

R and Python for Oceanographers: A Practical Guide with Applications 👇👇👇👇👇

39 476

FEDOT - AutoML framework for composite pipelines FEDOT is an open-source framework for automated modeling and machine learning (AutoML). It can build custom modeling pipelines for different real-world processes in an automated way using an evolutionary approach. FEDOT supports classification (binary and multiclass), regression, clustering, and time series prediction tasks, as well as different data types and multi-modal cases. Also, sensitivity analysis of the pipelines, custom pipelines design as the initial assumption of optimization, domain-specific objective functions, and other interesting features are implemented. Github: https://github.com/nccr-itmo/FEDOT Preprint: https://arxiv.org/abs/2106.15397 Intro: https://www.youtube.com/watch?v=RjbuV6i6de4 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 476

Python Testing with Selenium Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 476

Python Testing with Selenium 👇👇👇👇👇

39 476

Rapid Neural Architecture Search by Learning to Generate Graphs from Datasets Github: https://github.com/HayeonLee/MetaD2A Paper: https://arxiv.org/abs/2107.00860v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 476

Deep Transfer Learning Baselines for Sentiment Analysis in Russian Github: https://github.com/sismetanin/sentiment-analysis-in-russian Paper: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0306457320309730?dgcid=author Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 476

PlanSys2: A Planning System Framework for ROS2 Github: https://github.com/IntelligentRoboticsLabs/ros2_planning_system Paper: https://arxiv.org/abs/2107.00376v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 476

Healthcare Analytics Made Simple.pdf5.85 MB

39 476

Healthcare Analytics Made Simple Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 476

Healthcare Analytics Made Simple 👇👇👇👇👇

39 476

Applied Computational Thinking with Python Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 476

Applied Computational Thinking with Python 👇👇👇👇👇

39 476

Applied Computational Thinking with Python 👇👇👇👇👇

39 476

🚀 TensorFlow and PyTorch performance benchmarking in 2021 Habr: https://habr.com/ru/company/ru_mts/blog/565456/ Github: https://github.com/Chifffa/tf_vs_torch_benchmarking Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 476

🔝 Learning Hierarchical Graph Neural Networks for Image Clustering Github: https://github.com/dmlc/dgl/tree/master/examples/pytorch/hilander Paper: https://arxiv.org/abs/2107.01319 Datasets: https://drive.google.com/file/d/1KLa3uu9ndaCc7YjnSVRLHpcJVMSz868v/view Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 476

🔎 Microsoft AutoML - Neural Architecture Search New one-shot architecture search framework dedicated to vision transformer search Github: https://github.com/microsoft/AutoML Paper: https://arxiv.org/abs/2107.00651v1 Models: https://drive.google.com/drive/folders/1NLGAbBF9bA1IUAxKlk2VjgRXhr6RHvRW Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cifar-10 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 476

Angular and Machine Learning. Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 476

Angular and Machine Learning. 👇👇👇👇👇

39 476

Deep Learning with JavaScript. Neural Networks in TensorFrow.js Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books