Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Machine Learning with Python
Відкрити в Telegram
Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machine Learning with Python
Канал Machine Learning with Python (@codeprogrammer) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 67 816 підписників, посідаючи 2 417 місце в категорії Освіта та 5 033 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 67 816 підписників.
За останніми даними від 10 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 49, а за останні 24 години на -10, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.61%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.40% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 770 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 628 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 7.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як insidead, learning, degree, evaluation, algorithm.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers.
Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 11 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.
67 816
Підписники
-1024 години
-17 днів
+4930 день
Архів дописів
Follow the Python | Machine Learning | Data Science channel on WhatsApp: https://whatsapp.com/channel/0029VaC7Weq29753hpcggW2A
#Google #Colab notebooks to learn #Transformers 😎
Link: https://github.com/nlp-with-transformers/notebooks
#DataScientist #AI #ML #DataScience #LLM #PYTHON #PYTORCH #DEEPLEARNING #GenerativeAI https://t.me/CodeProgrammer
Pen and Paper Exercises in MachineLearning
Free 211-page PDF: arxiv.org/abs/2206.13446
GitHub: https://github.com/michaelgutmann/ml-pen-and-paper-exercises
#DataScientist #AI #ML #DataScience #LLM #PYTHON #PYTORCH #DEEPLEARNING #GenerativeAI https://t.me/CodeProgrammer
🌟 HFeng Cloud | Cost-Effective Cloud Ecosystem Agent
1.Price Revolution:
partnerships with AWS/Aliyun/Tencent Cloud/Huawei Cloud, offering discounts starting at 60% off
TG Bot for automated orders: @Davis_58duodian_bot
2.Technical Support:
Redefining Response Speed 7×24 support
3.Payment Freedom:
USDT payments for all scenarios
🌐 Trust Endorsements
12 years of cloud service expertise,200+ cloud technology certifications
Contact us directly via TG:@aliyun918 @Cloud915 @aliyun918 @hfcloud88Or
👉 click web for customized cloud solutions.
PS. Become our agent to enjoy more discounts and revenue share!
This channels is for Programmers, Coders, Software Engineers.
0️⃣ Python
1️⃣ Data Science
2️⃣ Machine Learning
3️⃣ Data Visualization
4️⃣ Artificial Intelligence
5️⃣ Data Analysis
6️⃣ Statistics
7️⃣ Deep Learning
8️⃣ programming Languages
✅ https://t.me/addlist/8_rRW2scgfRhOTc0
✅ https://t.me/codeprogrammer
🗂 10 “Real Data Science Portfolio” Examples
📁 I've brought you 10 of the best portfolios from data science professionals, each of whom has followed a unique path! Check out these 10 and get inspired to build a strong portfolio of your own!👇1️⃣ Ken Jee Portfolio | Data Scientist ▶️ Field: Sports data analysis 👤 Link: Portfolio 2️⃣ Yassine Alouini's Portfolio | Kegel Master ▶️ Domain: Machine Learning and Kegel Competitions 👤 Link: Portfolio 3️⃣ Tatman Portfolio | Data Scientist ▶️ Domain: Natural Language Processing (NLP) 👤 Link: Portfolio 4️⃣ Robinson Portfolio | Data Scientist ▶️ Field: Statistical analysis and R programming 👤 Link: Portfolio 5️⃣ Siraj Raval's Portfolio | AI Instructor ▶️ Field: Machine Learning and Artificial Intelligence 👤 Link: Portfolio 6️⃣ Julia Silge's Portfolio | Data Scientist ▶️ Domain: Organized data and data visualization 👤 Link: Portfolio 7️⃣ Mueller Portfolio | Developer Scikit-Learn ▶️ Field: Machine learning and open source projects 👤 Link: Portfolio 8️⃣ Wickham Portfolio | Data Scientist ▶️ Area: R programming and data visualization 👤 Link: Portfolio 9️⃣ Portfolio of François Puget | Kegel Master ▶️ Domain: Advanced Machine Learning Techniques 👤 Link: Portfolio 🔟 Emily's Portfolio | Data Analyst at Disney ▶️ Domain: Data visualization and storytelling 👤 Link: Portfolio
#DataAnalytics #Python #SQL #RProgramming #DataScience #MachineLearning #DeepLearning #Statistics #DataVisualization #PowerBI #Tableau #LinearRegression #Probability #DataWrangling #Excel #AI #ArtificialIntelligence #BigData #DataAnalysis #NeuralNetworks #SupervisedLearning #LearnDataScience #LLM #RAG #Mathematics #PythonProgramming https://t.me/CodeProgrammer 🧠
Find your location on Map using Python
#DataAnalytics #Python #SQL #RProgramming #DataScience #MachineLearning #DeepLearning #Statistics #DataVisualization #PowerBI #Tableau #LinearRegression #Probability #DataWrangling #Excel #AI #ArtificialIntelligence #BigData #DataAnalysis #NeuralNetworks #SupervisedLearning #LearnDataScience #LLM #RAG #Mathematics #PythonProgramming https://t.me/CodeProgrammer 🖥
important courses in my twitter account
follow me
https://x.com/EngSheikho
🖥 190 Python projects
Link: https://amankharwal.medium.com/130-python-projects-with-source-code-61f498591bb
#DataAnalytics #Python #SQL #RProgramming #DataScience #MachineLearning #DeepLearning #Statistics #DataVisualization #PowerBI #Tableau #LinearRegression #Probability #DataWrangling #Excel #AI #ArtificialIntelligence #BigData #DataAnalysis #NeuralNetworks #SupervisedLearning #LearnDataScience #LLM #RAG #Mathematics #PythonProgramming https://t.me/CodeProgrammer 🖥
Repost from ML - DS/DA/DE - AI [Jobs, InterviewPrep] 🇮🇳
+4
✅ 1 Year Perplexity Pro on Your Mail
💰 Price:$20 or ₹1500
✅ 1 Year You.com Pro on Your Mail
💰 Price:$25 or ₹1800
💰Combo Offer:40$
Original Price:200$
How I activate ?
I activate account through voucher codes on your mail for 1 year.
💡 Features Included
✅Advanced AI Models:
• DeepResearch
•GPT-4o, o1, o3 mini(High)
• Deepseek r1[USA Hosted Uncensored]
• Llama 3.1
•Claude 3.5 Sonnet, Claude 3.5 Haiku
•Grok-2(Grok 3 coming too confirmed by its CEO)
•FILE ANALYSIS
•PRO SEARCH
✅Image Generation 🎥
•Flux, DALL-E 3
•Playground v3, Stable Diffusion XL
✔️ What You Get
•1 year of full access.
•A 12-month warranty is included.
💨 This post will be deleted/removed after 24 hours so save my username or contact immediately.
💰 Payment Method: Crypto[LTC or USDT] or UPI
✅ For Inquiry/Purchase DM: @AiChatBoss
More courses in our telegram channel
https://whatsapp.com/channel/0029VaC7Weq29753hpcggW2A
Only for 40 members
✅ Free ML Books You Should Know!
1⃣ Dive into Deep Learning: https://d2l.ai
🔢 Deep Learning: https://deeplearningbook.org
🔢 Interpretable Machine Learning: https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/
🔢 Machine Learning Yearning: https://info.deeplearning.ai/machine-learning-yearning-book
🔢 Mathematics for Machine Learning: https://mml-book.github.io
🔢 An Introduction to Statistical Learning: https://statlearning.com
#DataAnalytics #Python #SQL #RProgramming #DataScience #MachineLearning #DeepLearning #Statistics #DataVisualization #PowerBI #Tableau #LinearRegression #Probability #DataWrangling #Excel #AI #ArtificialIntelligence #BigData #DataAnalysis #NeuralNetworks #SupervisedLearning #LearnDataScience #LLM #RAG #Mathematics #PythonProgramming https://t.me/CodeProgrammer 🖥
Understanding Probability Distributions for Machine Learning with Python
In machine learning, probability distributions play a fundamental role for various reasons: modeling uncertainty of information and #data, applying optimization processes with stochastic settings, and performing inference processes, to name a few. Therefore, understanding the role and uses of probability distributions in machine learning is essential for designing robust machine learning models, choosing the right #algorithms, and interpreting outputs of a probabilistic nature, especially when building #models with #machinelearning-friendly programming languages like #Python.
This article unveils key #probability distributions relevant to machine learning, explores their applications in different machine learning tasks, and provides practical Python implementations to help practitioners apply these concepts effectively. A basic knowledge of the most common probability distributions is recommended to make the most of this reading.
Read Free: https://machinelearningmastery.com/understanding-probability-distributions-machine-learning-python/
https://t.me/CodeProgrammer 🖥
Generative AI for beginners by Microsoft
21 Lessons teaching everything you need to know to start building Generative AI applications
Enroll Free: https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners
#GenerativeAI #LLM #GAN #PYTHON #PYTORCH #ML #DEEPLEARNING #RAG https://t.me/CodeProgrammer
