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 40 904 підписників, посідаючи 3 284 місце в категорії Технології та додатки та 9 141 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 40 904 підписників.

За останніми даними від 08 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 171, а за останні 24 години на -1, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.51%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 0.94% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 026 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 386 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 09 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
40 904
Підписники
-124 години
+347 днів
+17130 днів
Архів дописів
Data Science and Data Analytics (2022) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Data Science and Data Analytics (2022) 👇👇👇👇👇
Data Science and Data Analytics (2022) 👇👇👇👇👇

Machine Learning Methods for Signal, Image and Speech Processing (2022) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Machine Learning Methods for Signal, Image and Speech Processing (2022) 👇👇👇👇👇
Machine Learning Methods for Signal, Image and Speech Processing (2022) 👇👇👇👇👇

A Selection of Image Processing Techniques From Fundamentals to Research Front (2022) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

A Selection of Image Processing Techniques From Fundamentals to Research Front (2022) 👇👇👇👇👇
A Selection of Image Processing Techniques From Fundamentals to Research Front (2022) 👇👇👇👇👇

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

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

✨ Uniformer: Unified Transformer for Efficient Spatiotemporal Representation Learning Github: https://github.com/sense-x/unif
✨ 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

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

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

📌 Fully Adaptive Bayesian Algorithm for Data Analysis Github: https://github.com/pablomsanala/fabada Paper: https://arxiv.or
📌 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

⛓ ConvNeXt, a pure ConvNet model constructed entirely from standard ConvNet modules. Github: https://github.com/facebookresea
⛓ 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

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

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

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

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

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

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

✔️ Python library with Neural Networks for Image Segmentation based on Keras and TensorFlow. Github: https://github.com/qubve
✔️ 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