uk
Feedback
Machine Learning with Python

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 67 826 підписників, посідаючи 2 429 місце в категорії Освіта та 5 036 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 67 826 підписників.

За останніми даними від 14 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 66, а за останні 24 години на 5, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 4.52%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.70% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 064 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 155 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 5.
  • 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 15 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.

67 826
Підписники
+524 години
Немає даних7 днів
+6630 день
Архів дописів
🖥 Extracting Tables from a PDF Code: https://github.com/jsvine/pdfplumber
🖥 Extracting Tables from a PDF Code: https://github.com/jsvine/pdfplumber

photo content

The best sources for downloading datasets for free 🏷 Real world data ├ ◼️ Data.gov ◻️ Kaggle ◼️ Dataset Search ◻️ DataHub ◼️ Earth Data ◻️ WHO data repository

The zombies are closing in. How many stages can you clear? Doomsday: Last Survivors Download For FREE Now!

مجموعة cpp بالعربيه https://t.me/CppArab

Master Trading with IQ Option's Buy and Sell Scripts #ad
Master Trading with IQ Option's Buy and Sell Scripts #ad

Total interactions required: 40 👍

🤖 Machine Learning Tutorials Repository 1. Python 2. Computer Vision: Techniques, algorithms 3. NLP 4. Matplotlib 5. NumPy 6
🤖 Machine Learning Tutorials Repository 1. Python 2. Computer Vision: Techniques, algorithms 3. NLP 4. Matplotlib 5. NumPy 6. Pandas 7. MLOps 8. LLMs 9. PyTorch/TensorFlow git clone https://github.com/patchy631/machine-learning 🔗 GitHub: https://github.com/patchy631/machine-learning/tree/main ⭐️ https://t.me/DataScienceT

🔰 قنوات الفريق العربي للبرمجة تساعدك لتعلم البرمجه و تطوير المواقع ، بحيث نقدم أفضل الكورسات والكتب المجانيه في عالم البرمجه
🔰 قنوات الفريق العربي للبرمجة تساعدك لتعلم البرمجه و تطوير المواقع ، بحيث نقدم أفضل الكورسات والكتب المجانيه في عالم البرمجه ⭐ 🔰 رابط القناه الذكاء الإصطناعي👇 https://t.me/artificial_AI_intelligence 🔰 رابط القناة الفريق العربي للبرمجة👇 https://t.me/dw_html_css 🔰 رابط قناة كورساتي لك 👇 https://t.me/coursaty4you 🔰 رابط قناة البرمجة والتطوير 👇 https://t.me/pro9devs ✅ رابط القناة اليوتيوب من هنااا 👇 https://youtube.com/@pro3dev 🚀 إنظموا إليها بقوووة يااااا شباب 🔥🔥 👍 ❤ 💥

BCGAME 🎉 Sports, Casino, Slots, Graph, Vault, Lottery The largest casino & sports on earth! ✅ High-value betting ⭕️, quick r
BCGAME 🎉 Sports, Casino, Slots, Graph, Vault, Lottery The largest casino & sports on earth! ✅ High-value betting ⭕️, quick repayment ⭕️ ✅ Additional profits due to cryptocurrency mining effect ⭕️ ✅Deposit BCD 80%-300% bonus ✅ Over 6000 games ✅ Community level up, losing, rolling, boost bonus, weekly, monthly ✅ 10+ unique bonuses ✅ Daily free spins up to 1BTC ✅Bitcoin Ethereum and about 80 coins and major currencies ⚡️Cloud9 Official Partner ⚡️Official sponsor of the Argentina World Cup national team ⚡️Official Curaçao License #ad

Do you enjoy reading this channel? Perhaps you have thought about placing ads on it? To do this, follow three simple steps: 1) Sign up: https://telega.io/c/codeprogrammer 2) Top up the balance in a convenient way 3) Create an advertising post If the topic of your post fits our channel, we will publish it with pleasure.

Deep Learning NLP AI Python ML Data Mining Tensorflow Keras 👇👇👇👇👇 @Machine_learn
Deep Learning NLP AI Python ML Data Mining Tensorflow Keras 👇👇👇👇👇 @Machine_learn

photo content

1_68LGuU4gfm4p1IRRm2ruzw.webp0.24 KB

+160 Data Science Projects You Can Try with Python +160 Data Science Projects solved & explained with Python ┌ 🏷 Data Scienc
+160 Data Science Projects You Can Try with Python +160 Data Science Projects solved & explained with Python 🏷 Data Science Projects with Python └ 📊 +160 Data Science Projects

BTP CRYPTO PUMPS & SIGNALS We offer short crypto pumps & signals 28-30 times per month. #ad
BTP CRYPTO PUMPS & SIGNALS We offer short crypto pumps & signals 28-30 times per month. #ad

👨🏻‍💻 Data science researcher Keith McNulty has published the complete content of the R for People Analytics course online for free . The content of this course includes: 1) All textbooks + slides during the course 2) Interactive exercises using RStudio Cloud 3) Course project datasets ┌ 🏷 RStudio conf 2022 └ 📚 R for People Analytics This course contains resources that mainly focus on R. For a deeper understanding of working with R for data analysts, McNulty has made two of his textbooks free : ┌ 🏷 Two FREE online textbooks R ├ 📘 Regression Modeling with R └ 📕 Graphs & Networks with R