Python Courses & Resources
Master Python with step-by-step courses – from basics to advanced projects and practical applications.
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python Courses & Resources
Канал Python Courses & Resources (@python53) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 49 093 подписчиков, занимая 3 610 место в категории Образование и 7 855 место в регионе Индия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 49 093 подписчиков.
Согласно последним данным от 08 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 502, а за последние 24 часа — 34, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 2.78%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.19% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 363 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 582 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 3.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как consultation, dentist, insidead, waybienad, appointment.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Master Python with step-by-step courses – from basics to advanced projects and practical applications.”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 09 июня, 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 Образование.
Learn to analyze data using Pandas and Spark, and create background tasks using Celery and RabbitMQ. This course covers loading data from various sources, processing large amounts of data using DataFrame, running parallel tasks, and integrating with Kafka JDBC Connector.🖥 By: https://t.me/Python53 ⭐️ BEST DATA SCIENCE CHANNELS ON TELEGRAM ⭐️
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
