Machine Learning with Python
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 67 818 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 67 818 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.
1- LLM UniversityThe course provides an understanding of how LLM work, their practical applications, and guides students in using LLMs to build and deploy applications. https://docs.cohere.com/docs/llmu
2- hugging face NLP courseThis course provides comprehensive knowledge of Hugging Face transformers, datasets, tokenizers, and the Accelerate tool in the field of Natural Language Processing (NLP). https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter1/1
3- DeepLearningAIA collection of free courses created in collaboration with many companies such as LangChain, OpenAI, Google, Weights & Biases, Microsoft and others. https://www.deeplearning.ai/short-courses/
4- Weights_biases courseThis course shows how to create LLM-based applications using API, Langchain и W&B Prompts . He talks about developing, experimenting, and evaluating LLM-oriented applications. https://www.wandb.courses/courses/building-llm-powered-apps
5- Introduction to LLMs course by google cloudAn introductory level course covering what LLMs are, their use cases, and how to improve LLM performance using prompt tuning https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/539
6- Databricks coursesThe program includes two courses: " LLMs: Application through Production " and " LLMs: Foundation Models from the Ground Up " https://www.databricks.com/blog/enroll-our-new-expert-led-large-language-models-llms-courses-edx
7- Course "LangChain & Vector Databases in Production" from activeloopai, towards_AI and IntelThe three-course series will provide students with the knowledge and skills to learn, fine-tune, and integrate LLM into production. https://learn.activeloop.ai/courses/langchain
8- LLM BootcampCovers topics such as Prompt Engineering, LLMOps, UX for language user interfaces, augmented language models, rapid LLM application development, future trends in LLM, fundamental concepts and walkthrough of askFSDL. https://fullstackdeeplearning.com/llm-bootcamp/ https://t.me/CodeProgrammer More Likes, Share, Subscribe 😉
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
