uk
Feedback

Не попадись на ботовода! Telemetrio знаходить і позначає такі канали мітками 👉 Хочеш бачити мітку, оформляй підписку

Learn Python Coding

Learn Python Coding

Відкрити в Telegram

Learn Python through simple, practical examples and real coding ideas. Clear explanations, useful snippets, and hands-on learning for anyone starting or improving their programming skills. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Learn Python Coding

Канал Learn Python Coding (@pythonre) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 40 895 підписників, посідаючи 3 309 місце в категорії Технології та додатки та 9 131 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 40 895 підписників.

За останніми даними від 12 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 88, а за останні 24 години на 8, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 1.87%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 0.89% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 763 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 362 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 2.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як math, harvard, oxford, supervision, waybienad.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Learn Python through simple, practical examples and real coding ideas. Clear explanations, useful snippets, and hands-on learning for anyone starting or improving their programming skills. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 13 листопада, 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 Технології та додатки.

Buy Ad
40 895
Підписники
+824 години
+57 днів
+8830 днів
Архів дописів
Deep Learning and Physics 👇👇👇👇👇
Deep Learning and Physics 👇👇👇👇👇

Deep Learning for Coders with Fastai and PyTorch: AI Applications Without a PhD Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Deep Learning for Coders with Fastai and PyTorch: AI Applications Without a PhD 👇👇👇👇👇
Deep Learning for Coders with Fastai and PyTorch: AI Applications Without a PhD 👇👇👇👇👇

Java Cookbook: Problems and Solutions for Java Developers, 4th Edition, final release Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Java Cookbook: Problems and Solutions for Java Developers, 4th Edition, final release 👇👇👇👇👇
Java Cookbook: Problems and Solutions for Java Developers, 4th Edition, final release 👇👇👇👇👇

Hands-On SQL Server 2019 Analysis Services Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Hands-On SQL Server 2019 Analysis Services 👇👇👇👇👇
Hands-On SQL Server 2019 Analysis Services 👇👇👇👇👇

Data Science Essentials in Python Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Data Science Essentials in Python 👇👇👇👇👇
Data Science Essentials in Python 👇👇👇👇👇

AI for Games, 3d edition Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

AI for Games, 3d edition 👇👇👇👇👇
AI for Games, 3d edition 👇👇👇👇👇

Probabilistic two-stage detection Two-stage object detectors that use class-agnostic one-stage detectors as the proposal network. github: https://github.com/xingyizhou/CenterNet2?utm_source=catalyzex.com paper: https://arxiv.org/pdf/2103.07461.pdf Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources. github: https://github.com/vinta/awesome-python Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Optimal transport in multilayer networks Github: https://github.com/cdebacco/MultiOT Paper: https://arxiv.org/abs/2106.07202v
Optimal transport in multilayer networks Github: https://github.com/cdebacco/MultiOT Paper: https://arxiv.org/abs/2106.07202v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Color2Style: Real-Time Exemplar-Based Image Colorization with Self-Reference Learning and Deep Feature Modulation ArXiV: http
Color2Style: Real-Time Exemplar-Based Image Colorization with Self-Reference Learning and Deep Feature Modulation ArXiV: https://arxiv.org/pdf/2106.08017.pdf Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Python machine learning from scratch Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Python machine learning from scratch 👇👇👇👇👇
Python machine learning from scratch 👇👇👇👇👇

✅ Graph Transformer Networks: Learning Meta-path Graphs to Improve GNNs Github: https://github.com/seongjunyun/Graph_Transfor
✅ Graph Transformer Networks: Learning Meta-path Graphs to Improve GNNs Github: https://github.com/seongjunyun/Graph_Transformer_Networks Paper: https://arxiv.org/abs/2106.06218v1 Dataset: https://github.com/Jhy1993/HAN Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books