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 Python Індія9 966 Технології та додатки3 432...

📈 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 39 450 підписників, посідаючи 3 432 місце в категорії Технології та додатки та 9 966 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 39 450 підписників.

За останніми даними від 01 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 377, а за останні 24 години на 14, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 1.22%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.20% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 480 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 472 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 02 липня, 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.

39 450

Підписники

+1424 години

+1017 днів

+37730 день

480

Перегляди допису

~ 47224 години

~ 62948 годин

1.22%

Коефіцієнт залучення

~ 4

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

39 449

Computer Vision: Algorithms and Applications (2022) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 449

Computer Vision: Algorithms and Applications (2022) 👇👇👇👇👇

39 449

✨ Uniformer: Unified Transformer for Efficient Spatiotemporal Representation Learning Github: https://github.com/sense-x/uniformer Paper: https://arxiv.org/abs/2201.04676v1 Tasks: https://paperswithcode.com/dataset/kinetics-600 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 449

Artificial Intelligence and Machine Learning (2022) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 449

Artificial Intelligence and Machine Learning (2022) 👇👇👇👇👇

39 449

📌 Fully Adaptive Bayesian Algorithm for Data Analysis Github: https://github.com/pablomsanala/fabada Paper: https://arxiv.org/abs/2201.05145v1 Demo: https://github.com/PabloMSanAla/fabada Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 449

⛓ ConvNeXt, a pure ConvNet model constructed entirely from standard ConvNet modules. Github: https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt Paper: https://arxiv.org/abs/2201.03545v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ade20k Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 449

Informatics and Machine Learning (2022) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 449

Informatics and Machine Learning (2022) 👇👇👇👇👇

39 449

Practical Explainable AI Using Python (2022) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 449

Practical Explainable AI Using Python (2022) 👇👇👇👇👇

39 449

Introduction to Digital Music with Python Programming (2022) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 449

Introduction to Digital Music with Python Programming (2022) 👇👇👇👇👇

39 449

✔️ Python library with Neural Networks for Image Segmentation based on Keras and TensorFlow. Github: https://github.com/qubvel/segmentation_models Paper: https://arxiv.org/abs/2201.02107v1 Tasks: https://paperswithcode.com/task/semantic-segmentation Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 449

Deep Learning Interviews (2020) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 449

Deep Learning Interviews (2020) 👇👇👇👇👇

39 449

VLSI and Hardware Implementations using Modern Machine Learning Methods (2022) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 449

VLSI and Hardware Implementations using Modern Machine Learning Methods (2022) 👇👇👇👇👇

39 449

Data science and machine learning (2020) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 449

Data science and machine learning (2020) 👇👇👇👇👇