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 923 Технології та додатки3 407...

📈 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 39 481 підписників, посідаючи 3 407 місце в категорії Технології та додатки та 9 923 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 39 481 підписників.

За останніми даними від 05 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 345, а за останні 24 години на 10, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 1.23%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.09% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 484 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 430 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 06 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.

39 481

Підписники

+1024 години

+727 днів

+34530 день

484

Перегляди допису

~ 43024 години

~ 59848 годин

1.23%

Коефіцієнт залучення

~ 4

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

39 480

AI for Games, 3d edition Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 480

AI for Games, 3d edition 👇👇👇👇👇

39 480

Probabilistic two-stage detection Two-stage object detectors that use class-agnostic one-stage detectors as the proposal network. github: https://github.com/xingyizhou/CenterNet2?utm_source=catalyzex.com paper: https://arxiv.org/pdf/2103.07461.pdf Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 480

A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources. github: https://github.com/vinta/awesome-python Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 480

Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 480

Optimal transport in multilayer networks Github: https://github.com/cdebacco/MultiOT Paper: https://arxiv.org/abs/2106.07202v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 480

Part-aware Panoptic Segmentation Github: https://github.com/pmeletis/panoptic_parts Paper: https://arxiv.org/abs/2106.06351v1 Docs: https://panoptic-parts.readthedocs.io/en/stable Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 480

Color2Style: Real-Time Exemplar-Based Image Colorization with Self-Reference Learning and Deep Feature Modulation ArXiV: https://arxiv.org/pdf/2106.08017.pdf Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 480

Python machine learning from scratch Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 480

Python machine learning from scratch 👇👇👇👇👇

39 480

✅ Graph Transformer Networks: Learning Meta-path Graphs to Improve GNNs Github: https://github.com/seongjunyun/Graph_Transformer_Networks Paper: https://arxiv.org/abs/2106.06218v1 Dataset: https://github.com/Jhy1993/HAN Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 480

🧩 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

39 480

sticker.webp0.60 KB

39 480

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

39 480

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

39 480

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

39 480

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

39 480

Probabilistic Deep Learning (2020) 👇👇👇👇👇

39 480

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

39 480

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