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

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

Сітка: Machine Learning with PythonІндія9 131Технології та додатки3 309...

📈 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 40 902 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 40 902 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

40 902

Підписники

+824 години

+57 днів

+8830 днів

763

Перегляди допису

~ 36224 години

~ 45648 годин

1.87%

Коефіцієнт залучення

~ 1

Дописів на день

Ads index

Архів дописів

40 902

Python cheat sheet Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

40 902

Python cheat sheet 👇👇👇👇👇

40 902

Machine learning book Python Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

40 902

Machine learning book Python 👇👇👇👇👇

40 902

RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds (CVPR 2020) Github: https://github.com/QingyongHu/RandLA-Net Paper: https://arxiv.org/abs/1911.11236 Project: http://randla-net.cs.ox.ac.uk/ Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

40 902

The Big Book of Small Python Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

40 902

The Big Book of Small Python 👇👇👇👇👇

40 902

R and Python for Oceanographers: A Practical Guide with Applications Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

40 902

R and Python for Oceanographers: A Practical Guide with Applications 👇👇👇👇👇

40 902

FEDOT - AutoML framework for composite pipelines FEDOT is an open-source framework for automated modeling and machine learning (AutoML). It can build custom modeling pipelines for different real-world processes in an automated way using an evolutionary approach. FEDOT supports classification (binary and multiclass), regression, clustering, and time series prediction tasks, as well as different data types and multi-modal cases. Also, sensitivity analysis of the pipelines, custom pipelines design as the initial assumption of optimization, domain-specific objective functions, and other interesting features are implemented. Github: https://github.com/nccr-itmo/FEDOT Preprint: https://arxiv.org/abs/2106.15397 Intro: https://www.youtube.com/watch?v=RjbuV6i6de4 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

40 902

Python Testing with Selenium Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

40 902

Python Testing with Selenium 👇👇👇👇👇

40 902

Rapid Neural Architecture Search by Learning to Generate Graphs from Datasets Github: https://github.com/HayeonLee/MetaD2A Paper: https://arxiv.org/abs/2107.00860v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

40 902

Deep Transfer Learning Baselines for Sentiment Analysis in Russian Github: https://github.com/sismetanin/sentiment-analysis-in-russian Paper: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0306457320309730?dgcid=author Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

40 902

PlanSys2: A Planning System Framework for ROS2 Github: https://github.com/IntelligentRoboticsLabs/ros2_planning_system Paper: https://arxiv.org/abs/2107.00376v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

40 902

Healthcare Analytics Made Simple.pdf5.85 MB

40 902

Healthcare Analytics Made Simple Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

40 902

Healthcare Analytics Made Simple 👇👇👇👇👇

40 902

Applied Computational Thinking with Python Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

40 902

Applied Computational Thinking with Python 👇👇👇👇👇