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
🧩 A Bayesian Analysis of Lego Prices in Python with PyMC3 https://austinrochford.com/posts/2021-06-10-lego-pymc3.html Lego P
🧩 A Bayesian Analysis of Lego Prices in Python with PyMC3 https://austinrochford.com/posts/2021-06-10-lego-pymc3.html Lego Price Analysis: https://austinrochford.com/posts/2021-06-03-vader-meditation.html Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

sticker.webp0.60 KB

A Deep Variational Approach to Clustering Survival Data Github: https://github.com/i6092467/vadesc Paper: https://arxiv.org/a
A Deep Variational Approach to Clustering Survival Data Github: https://github.com/i6092467/vadesc Paper: https://arxiv.org/abs/2106.05763v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Pivotal Tuning for Latent-based Editing of Real Images Github: https://github.com/Talegqz/unsupervised_co_part_segmentation P
Pivotal Tuning for Latent-based Editing of Real Images Github: https://github.com/Talegqz/unsupervised_co_part_segmentation Paper: https://arxiv.org/abs/2106.05897v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Microsoft's FLAML - Fast and Lightweight AutoML Github: https://github.com/microsoft/FLAML Code: https://github.com/microsoft
Microsoft's FLAML - Fast and Lightweight AutoML Github: https://github.com/microsoft/FLAML Code: https://github.com/microsoft/FLAML/tree/main/notebook/ Paper: https://arxiv.org/abs/2106.04815v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

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

Probabilistic Deep Learning (2020) 👇👇👇👇👇
Probabilistic Deep Learning (2020) 👇👇👇👇👇

GNNAutoScale: Scalable and Expressive Graph Neural Networks via Historical Embeddings Github: https://github.com/rusty1s/pyg_
GNNAutoScale: Scalable and Expressive Graph Neural Networks via Historical Embeddings Github: https://github.com/rusty1s/pyg_autoscale Paper: https://arxiv.org/abs/2106.05609v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Internet of Things Programming Projects Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Internet of Things Programming Projects 👇👇👇👇👇
Internet of Things Programming Projects 👇👇👇👇👇

Principles Of Internet Of Things (IoT) Ecosystem: Insight Paradigm Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Principles Of Internet Of Things (IoT) Ecosystem: Insight Paradigm 👇👇👇👇👇
Principles Of Internet Of Things (IoT) Ecosystem: Insight Paradigm 👇👇👇👇👇

Score Matching Model for Unbounded Data Score Github: https://github.com/Kim-Dongjun/UNCSN Paper: https://arxiv.org/abs/2106.
Score Matching Model for Unbounded Data Score Github: https://github.com/Kim-Dongjun/UNCSN Paper: https://arxiv.org/abs/2106.05527v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

👨 TFace: A trusty face recognition research platform Github: https://github.com/Tencent/TFace Paper: https://arxiv.org/abs/2
👨 TFace: A trusty face recognition research platform Github: https://github.com/Tencent/TFace Paper: https://arxiv.org/abs/2106.05519v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Representation Learning for Natural Language Processing (2020) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Representation Learning for Natural Language Processing (2020) 👇👇👇👇👇
Representation Learning for Natural Language Processing (2020) 👇👇👇👇👇

Pretraining Representations for Data-Efficient Reinforcement Learning Github: https://github.com/mila-iqia/spr Paper: https:/
Pretraining Representations for Data-Efficient Reinforcement Learning Github: https://github.com/mila-iqia/spr Paper: https://arxiv.org/abs/2106.04799v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Learn R-As a Language Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Learn R-As a Language Authors: Pedro J. Aphalo (Author) Year: 2020 Edition: 1 👇👇👇👇👇
Learn R-As a Language Authors: Pedro J. Aphalo (Author) Year: 2020 Edition: 1 👇👇👇👇👇

Technologies and Applications: Proceedings of AMLTA 2021 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books