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 40 897 підписників, посідаючи 3 311 місце в категорії Технології та додатки та 9 151 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 40 897 підписників.

За останніми даними від 11 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 109, а за останні 24 години на -1, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 1.80%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 0.88% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 736 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 358 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 12 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
40 897
Підписники
-124 години
-127 днів
+10930 днів
Архів дописів
Codeless Deep Learning with KNIME 👇👇👇👇👇
Codeless Deep Learning with KNIME 👇👇👇👇👇

KNIME Advanced Luck A Guide to KNIME Analytics Platform for Advanced Users Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

KNIME Advanced Luck A Guide to KNIME Analytics Platform for Advanced Users 👇👇👇👇👇
KNIME Advanced Luck A Guide to KNIME Analytics Platform for Advanced Users 👇👇👇👇👇

Mastering Machine Learning on AWS: Advanced machine learning in Python using SageMaker, Apache Spark, and TensorFlow Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Mastering Machine Learning on AWS: Advanced machine learning in Python using SageMaker, Apache Spark, and TensorFlow 👇👇👇👇
Mastering Machine Learning on AWS: Advanced machine learning in Python using SageMaker, Apache Spark, and TensorFlow 👇👇👇👇👇

Machine learning with R Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Machine learning with R 👇👇👇👇👇
Machine learning with R 👇👇👇👇👇

python-ml-beginners-scikitlearn.epub11.22 MB

Python Machine Learning for beginners Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Python Machine Learning for beginners 👇👇👇👇👇
Python Machine Learning for beginners 👇👇👇👇👇

What is the output using Python? a,a=2,3 print(a)
Anonymous voting

🌀 CycleMLP: A MLP-like Architecture for Dense Prediction Github: https://github.com/ShoufaChen/CycleMLP Paper: https://arxiv
🌀 CycleMLP: A MLP-like Architecture for Dense Prediction Github: https://github.com/ShoufaChen/CycleMLP Paper: https://arxiv.org/abs/2107.10224 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Test-Agnostic Long-Tailed Recognition by Test-Time Aggregating Diverse Experts with Self-Supervision Github: https://github.c
Test-Agnostic Long-Tailed Recognition by Test-Time Aggregating Diverse Experts with Self-Supervision Github: https://github.com/Vanint/TADE-AgnosticLT Paper: https://arxiv.org/abs/2107.09249v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cifar-10 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Introduction to Scientific Programming with Python Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Introduction to Scientific Programming with Python 👇👇👇👇👇
Introduction to Scientific Programming with Python 👇👇👇👇👇

Graph Machine Learning Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Graph Machine Learning 👇👇👇👇👇
Graph Machine Learning 👇👇👇👇👇

Kubeflow_for_Machine_Learning_From_Lab_to_Production_by_Trevor_Grant.pdf13.95 MB

intro-to-ml-with-kubeflow-examples-master_code.zip1.86 KB