پایتون ( Machine Learning | Data Science )
◀️اینجا با تمرین و چالش با هم پایتون رو یاد می گیریم ⏮بانک اطلاعاتی پایتون پروژه / code/ cheat sheet +ویدیوهای آموزشی +کتابهای پایتون تبلیغات: @alloadv 🔁ادمین : @maryam3771
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу پایتون ( Machine Learning | Data Science )
Канал پایتون ( Machine Learning | Data Science ) (@python4all_pro) у мовному сегменті Фарсі є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 24 375 підписників, посідаючи 5 642 місце в категорії Технології та додатки та 13 911 місце у регіоні Іран.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 24 375 підписників.
За останніми даними від 09 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 861, а за останні 24 години на -1, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 3.80%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.20% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 911 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 528 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 3.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як مصنوعی, دنیا, آموزش, پایتون, وبینار.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“◀️اینجا با تمرین و چالش با هم پایتون رو یاد می گیریم
⏮بانک اطلاعاتی پایتون
پروژه / code/ cheat sheet
+ویدیوهای آموزشی
+کتابهای پایتون
تبلیغات:
@alloadv
🔁ادمین :
@maryam3771”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 10 червня, 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.
import matplotlib.pyplot as plt
# خوندن داده از اکسل
df = pd.read_excel("data.xlsx")
# رسم نمودار
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.bar(df['Name'], df['Sales'])
plt.title('فروش ماهانه')
plt.show()
@python4all_pro⚠️ ظرفیت: محـدود🌐 پیشثبتنام رایگان: 🔗 https://l.hamrah.academy/4wh ⭐️ @Hamrah_Academy | آکادمی همراه اول
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
