uk
Feedback
Coding Free Books | Python | AI

Coding Free Books | Python | AI

Відкрити в Telegram

Best Channel for Programmers and Hackers All in one channel to learn 👇 1. Python 2. Ethical Hacking 3. Java 4. App development 5. Machine learning 6. Data structures 7. Algorithms Promotions: @coderfun

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Coding Free Books | Python | AI

Канал Coding Free Books | Python | AI (@codingwithsagar) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 30 887 підписників, посідаючи 6 255 місце в категорії Освіта та 13 646 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 30 887 підписників.

За останніми даними від 20 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 155, а за останні 24 години на -7, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 3.69%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає N/A% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 139 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 0 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 4.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як learning, link:-, css, algorithm, sql.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
Best Channel for Programmers and Hackers All in one channel to learn 👇 1. Python 2. Ethical Hacking 3. Java 4. App development 5. Machine learning 6. Data structures 7. Algorithms Promotions: @coderfun

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 21 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Освіта.

30 887
Підписники
-724 години
-27 днів
+15530 день
Архів дописів
⚡️The best job today is to be a trader This year, they earned an average of $20,000 a month, working from home, traveling or in a country house. And the smartest ones are making hundreds of thousands. Do you want the same? You don't need to be a genius to make money from deals, just start reading Evelyn's channel. She explains in detail how to make $4,000 in the first week just by copying her trades, without any risks or long training. ✅Subscribe — everything you need to get started is there: @trading_evelyn

Job Interview Questions & Free Resources 👇👇 https://bit.ly/4clYemH Like for more free resources ❤️ ENJOY LEARNING 👍👍

+6
Linux_ The_Ultimate_Guide.pdf4.72 MB

𝟱 𝗙𝗥𝗘𝗘 𝗩𝗶𝗿𝘁𝘂𝗮𝗹 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗿𝗻𝘀𝗵𝗶𝗽𝘀 𝘁𝗼 𝗕𝗼𝗼𝘀𝘁 𝗬𝗼𝘂𝗿 𝗥𝗲𝘀𝘂𝗺𝗲😍 These 100% free & remote virtual in
𝟱 𝗙𝗥𝗘𝗘 𝗩𝗶𝗿𝘁𝘂𝗮𝗹 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗿𝗻𝘀𝗵𝗶𝗽𝘀 𝘁𝗼 𝗕𝗼𝗼𝘀𝘁 𝗬𝗼𝘂𝗿 𝗥𝗲𝘀𝘂𝗺𝗲😍 These 100% free & remote virtual internships will help you develop in-demand skills from top global companies! No prior experience needed—just sign up & start learning! 𝐋𝐢𝐧𝐤 👇:- https://pdlink.in/4bajU4J Enroll For FREE & Get Certified 🎓

Dynamic Programming Was Really Hard for me, Until I found This. 1. DP for Beginners [Problems | Patterns | Sample Solutions] - https://lnkd.in/d5b9uJn6 2. DP Patterns - https://lnkd.in/dJPz8Dvn 3. Knapsack problems - https://lnkd.in/dE_rg6dd 4. How to solve DP-String? Template and 4 Steps to be followed - https://lnkd.in/dqhu3MZf 5. Dynamic Programming Questions thread - https://lnkd.in/d-pVR4rg 6. How to approach DP problems - https://lnkd.in/dwbh-XqJ 7. Iterative DP for subset sum problems - https://lnkd.in/djy5iDKE 8. DP problems summary (problem categorization) - https://lnkd.in/dbUrGV3C 9. Categorization of Leetcode DP problems - https://lnkd.in/dMqRZYrZ 10. Must do Dynamic Programming Category wise - https://lnkd.in/dFpneDKY 11. Dynamic programming is simple - https://lnkd.in/dk4emjPt 12. Dynamic Programming on subsets with examples - https://lnkd.in/dQBhzxBV

𝗖𝗶𝘀𝗰𝗼 𝗙𝗥𝗘𝗘 𝗖𝗲𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗖𝗼𝘂𝗿𝘀𝗲𝘀 😍 Upgrade Your Tech Skills in 2025—For FREE! 🔹 Introduction t
𝗖𝗶𝘀𝗰𝗼 𝗙𝗥𝗘𝗘 𝗖𝗲𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗖𝗼𝘂𝗿𝘀𝗲𝘀 😍 Upgrade Your Tech Skills in 2025—For FREE! 🔹 Introduction to Cybersecurity 🔹 Networking Essentials 🔹 Introduction to Modern AI 🔹 Discovering Entrepreneurship 🔹 Python for Beginners 𝐋𝐢𝐧𝐤 👇:- https://pdlink.in/4chn8Us Enroll For FREE & Get Certified 🎓

+3
🔰 Kotlin Resources Part 1️⃣

𝟰 𝗙𝗥𝗘𝗘 𝗦𝗤𝗟 𝗖𝗲𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗖𝗼𝘂𝗿𝘀𝗲𝘀 😍 - Introduction to SQL (Simplilearn) - Intro to SQL (Kaggle) -
𝟰 𝗙𝗥𝗘𝗘 𝗦𝗤𝗟 𝗖𝗲𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗖𝗼𝘂𝗿𝘀𝗲𝘀 😍 - Introduction to SQL (Simplilearn)  - Intro to SQL (Kaggle)  - Introduction to Database & SQL Querying  - SQL for Beginners – Microsoft SQL Server  Start Learning Today – 4 Free SQL Courses 𝐋𝐢𝐧𝐤 👇:- https://pdlink.in/42nUsWr Enroll For FREE & Get Certified 🎓

+4
📖Data Structure Using Python 🔰 React ❤️‍🔥 for more

regarding the form survey on Google maps, there is a reward of 120 INR rich spend 2 minutes filling out the complete form. https://gleam.io/vZqfA/0328ptj

⌨️ Take Screenshots using Python
⌨️ Take Screenshots using Python

Python Cheatsheet-4.pdf1.53 MB

𝗕𝗿𝗲𝗮𝗸 𝗜𝗻𝘁𝗼 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗰𝘀 𝗳𝗼𝗿 𝗙𝗥𝗘𝗘 – 𝗡𝗼 𝗘𝘅𝗰𝘂𝘀𝗲𝘀!😍 Want to learn Data Analytics, Python
𝗕𝗿𝗲𝗮𝗸 𝗜𝗻𝘁𝗼 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗰𝘀 𝗳𝗼𝗿 𝗙𝗥𝗘𝗘 – 𝗡𝗼 𝗘𝘅𝗰𝘂𝘀𝗲𝘀!😍 Want to learn Data Analytics, Python, Power BI, and Machine Learning without spending a single rupee? Here’s your golden ticket! 🎟️ 𝐋𝐢𝐧𝐤👇:- https://pdlink.in/3DMG9S5 🔗 Bookmark & Share This With Someone Who Needs It!

+4
Soranson_Python-Machine-Learning_RuLit_Me_683600.pdf8.14 KB

🎓 𝗙𝗿𝗲𝗲 𝗖𝗼𝘂𝗿𝘀𝗲𝘀 𝗳𝗿𝗼𝗺 𝗢𝗽𝗲𝗻 𝗨𝗻𝗶𝘃𝗲𝗿𝘀𝗶𝘁𝘆 – 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻, 𝗚𝗿𝗼𝘄 & 𝗨𝗽𝘀𝗸𝗶𝗹𝗹!😍 If you’re just s
🎓 𝗙𝗿𝗲𝗲 𝗖𝗼𝘂𝗿𝘀𝗲𝘀 𝗳𝗿𝗼𝗺 𝗢𝗽𝗲𝗻 𝗨𝗻𝗶𝘃𝗲𝗿𝘀𝗶𝘁𝘆 – 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻, 𝗚𝗿𝗼𝘄 & 𝗨𝗽𝘀𝗸𝗶𝗹𝗹!😍 If you’re just starting your learning journey or looking to level up your skills—this is your golden opportunity! 🌟 𝐋𝐢𝐧𝐤👇:- https://pdlink.in/4cuo73X ⏳ Don’t miss out—bookmark this for later!

Important questions to ace your machine learning interview with an approach to answer: 1. Machine Learning Project Lifecycle:    - Define the problem    - Gather and preprocess data    - Choose a model and train it    - Evaluate model performance    - Tune and optimize the model    - Deploy and maintain the model 2. Supervised vs Unsupervised Learning:    - Supervised Learning: Uses labeled data for training (e.g., predicting house prices from features).    - Unsupervised Learning: Uses unlabeled data to find patterns or groupings (e.g., clustering customer segments). 3. Evaluation Metrics for Regression:    - Mean Absolute Error (MAE)    - Mean Squared Error (MSE)    - Root Mean Squared Error (RMSE)    - R-squared (coefficient of determination) 4. Overfitting and Prevention:    - Overfitting: Model learns the noise instead of the underlying pattern.    - Prevention: Use simpler models, cross-validation, regularization. 5. Bias-Variance Tradeoff:    - Balancing error due to bias (underfitting) and variance (overfitting) to find an optimal model complexity. 6. Cross-Validation:    - Technique to assess model performance by splitting data into multiple subsets for training and validation. 7. Feature Selection Techniques:    - Filter methods (e.g., correlation analysis)    - Wrapper methods (e.g., recursive feature elimination)    - Embedded methods (e.g., Lasso regularization) 8. Assumptions of Linear Regression:    - Linearity    - Independence of errors    - Homoscedasticity (constant variance)    - No multicollinearity 9. Regularization in Linear Models:    - Adds a penalty term to the loss function to prevent overfitting by shrinking coefficients. 10. Classification vs Regression:     - Classification: Predicts a categorical outcome (e.g., class labels).     - Regression: Predicts a continuous numerical outcome (e.g., house price). 11. Dimensionality Reduction Algorithms:     - Principal Component Analysis (PCA)     - t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) 12. Decision Tree:     - Tree-like model where internal nodes represent features, branches represent decisions, and leaf nodes represent outcomes. 13. Ensemble Methods:     - Combine predictions from multiple models to improve accuracy (e.g., Random Forest, Gradient Boosting). 14. Handling Missing or Corrupted Data:     - Imputation (e.g., mean substitution)     - Removing rows or columns with missing data     - Using algorithms robust to missing values 15. Kernels in Support Vector Machines (SVM):     - Linear kernel     - Polynomial kernel     - Radial Basis Function (RBF) kernel Data Science Interview Resources 👇👇 https://topmate.io/coding/914624 Like for more 😄

𝟱 𝗙𝗥𝗘𝗘 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗰𝘀 𝗖𝗲𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗖𝗼𝘂𝗿𝘀𝗲𝘀 😍 Whether you’re a complete beginner or lo
𝟱 𝗙𝗥𝗘𝗘 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗰𝘀 𝗖𝗲𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗖𝗼𝘂𝗿𝘀𝗲𝘀 😍 Whether you’re a complete beginner or looking to level up, these courses cover Excel, Power BI, Data Science, and Real-World Analytics Projects to make you job-ready. 𝐋𝐢𝐧𝐤👇:- https://pdlink.in/3DPkrga All The Best 🎊

How Promotion in TCS takes place 👇👇 https://datasimplifier.com/promotion-in-tcs/

🔰 Complete Python Handwritten Notes! Sharing this file again cause some people are getting problems to download this book! React “❤️” if you want more ebooks & notes

𝗧𝗼𝗽 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗮𝗻𝗶𝗲𝘀 𝗢𝗳𝗳𝗲𝗿𝗶𝗻𝗴 𝗙𝗥𝗘𝗘 𝘃𝗶𝗿𝘁𝘂𝗮𝗹 𝗲𝘅𝗽𝗲𝗿𝗶𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗽𝗿𝗼𝗴𝗿𝗮𝗺𝘀😍 Want to work on re
𝗧𝗼𝗽 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗮𝗻𝗶𝗲𝘀 𝗢𝗳𝗳𝗲𝗿𝗶𝗻𝗴 𝗙𝗥𝗘𝗘 𝘃𝗶𝗿𝘁𝘂𝗮𝗹 𝗲𝘅𝗽𝗲𝗿𝗶𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗽𝗿𝗼𝗴𝗿𝗮𝗺𝘀😍 Want to work on real industry tasks, develop in-demand skills, and boost your resume—all for FREE?   Your dream career starts with real experience—grab this opportunity today! 𝐋𝐢𝐧𝐤👇:- https://pdlink.in/4bCyUIM 💡 No experience required—just learn, upskill & build your portfolio! 🚀