Анализ страницы https://nyandwi.com/machine_learning_complete/
Основное Готовность: 100%
Домен
nyandwi.com
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Домен второго уровня идеален для продвижения.
Отличный запоминающийся домен.
Ответ сервера
200 Успешный ответ
HTTP-код ответа и цепочка редиректов
?
Код 200 — страница доступна. Коды 3xx — редиректы (цепочки замедляют загрузку и размывают ссылочный вес). Коды 4xx/5xx — ошибки, поисковик не сможет проиндексировать страницу.
Сервер настроен корректно.
Безопасность
Сайт безопасен
Использование HTTPS и SSL-сертификат
?
HTTPS — обязательный стандарт. Google и Яндекс отдают предпочтение защищённым сайтам. Отсутствие SSL или просроченный сертификат ведут к предупреждениям в браузере и снижению позиций.
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 18.11.2026 20:56:38.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
Кодировка
utf-8
Кодировка символов страницы
?
Стандарт — UTF-8. Неправильная кодировка вызывает нечитаемые символы и мешает поисковику корректно распознать текст страницы.
Указана кодировка на странице utf-8.
Язык
en
Атрибут lang в HTML-теге
?
Атрибут lang (<html lang="ru">) сообщает поисковикам и браузерам, на каком языке написана страница. Помогает при ранжировании в региональном поиске.
Язык документа указан явно: en.
Скорость загрузки
~0,29сек
Время отклика сервера (TTFB)
?
Time To First Byte — время до получения первого байта от сервера. Норма до 200 мс. Медленный отклик ухудшает пользовательский опыт и ранжирование: Яндекс и Google учитывают скорость страниц.
Скорость загрузки сайта 0,29сек оптимальна.
Объем документа
47Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 47Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 5
Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения)
?
Количество и тип подключённых ресурсов влияют на скорость загрузки. Большое число запросов увеличивает время рендеринга страницы.
Кол-во файлов ресурсов 5 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | assets/stylesheets/main.e411adfe.min.css | |
| stylesheet | assets/stylesheets/palette.cc9b2e1e.min.css | |
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css?family=Roboto:300,300i,400,400i,700,700i%7CRoboto+Mono:400,400i,700,700i&display=fallback | |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-662D4ZFE3K | |
| js | assets/javascripts/bundle.c2e1ee47.min.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 17
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 17шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| ETag | "62b5a6d4-bf32" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 6C1E:3E1B:30DFC4C:314AABC:6A8A59B7 |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sun, 23 Aug 2026 02:23:51 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230205-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787451832.728546,VS0,VE110 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | d793160477a0e3cabc8ca6472be7c55574a32b3b |
CMS
mkdocs-1.3.0, mkdocs-material-8.2.13
Система управления сайтом (движок)
?
CMS — это движок, на котором работает сайт (WordPress, 1C-Bitrix, Tilda и др.). Знание CMS помогает понять возможности SEO-оптимизации и подобрать подходящие инструменты. «Не определена» — вероятно, самописный сайт или нестандартная сборка.
В мета-теге generator указано: mkdocs-1.3.0, mkdocs-material-8.2.13.
Веб-сервер
GitHub.com
Программное обеспечение сервера
?
Веб-сервер — это ПО, которое отдаёт страницы посетителям (nginx, Apache, IIS, LiteSpeed и др.). Определяется по серверным заголовкам ответа (Server, X-Powered-By и т.п.). «Не определён» — сервер намеренно скрывает эти заголовки, это нормальная практика безопасности.
В заголовке Server указано: GitHub.com.
Мета-теги Готовность: 32%
Title
Complete Machine Learning Package
Заголовок страницы в браузере и поисковой выдаче
?
Title — главный SEO-заголовок страницы. Влияет на CTR в поиске и ранжирование. Оптимальная длина: 50–70 символов. Ключевые слова — ближе к началу.
Необходимо увеличить число символов в title (текущее значение: 33, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Learn Machine Learning through understanding and doing!
Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет)
?
Meta Description — текст под заголовком в выдаче. Напрямую на позиции не влияет, но влияет на CTR. Оптимальная длина: 120–160 символов.
Необходимо увеличить число символов в description (текущее значение мало: 55, минимум: 80, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
Список ключевых слов страницы (устаревший тег)
?
Meta Keywords не учитывается Яндексом и Google для ранжирования с 2009–2012 годов. Заполнение не обязательно, но не вредит. Конкурент может использовать содержимое для анализа.
Установите мета-тег keywords!
Канонический Url
Указывает поисковику основную версию страницы
?
Canonical (rel=canonical) предотвращает проблему дублей страниц. Должен точно совпадать с URL проверяемой страницы. Неправильный canonical может передать ссылочный вес на другую страницу.
Рекомендуем прописать канонический Url.
Robots
Ошибок нет
Директивы для поисковых роботов на уровне страницы
?
Meta Robots управляет индексацией конкретной страницы: index/noindex — индексировать ли, follow/nofollow — следовать ли по ссылкам. Noindex полностью исключает страницу из поиска.
Meta-тег robots не указан. Страница свободна для индексации.
Адаптивность
width=device-width,initial-scale=1
Настройка масштабирования на мобильных устройствах
?
Тег viewport (<meta name="viewport">) сообщает браузеру, как масштабировать страницу на мобильных. Стандарт: width=device-width, initial-scale=1. Отсутствие — признак отсутствия мобильной версии.
Meta-тег viewport со значением-константой width=device-width задаёт ширину страницы в соответствии с размером экрана.
Meta-тег viewport со значением initial-scale=1.0 определяет масштаб 1:1, т.е. «не масштабировать».
Разметка OpenGraph
Не найдено
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph не задана. Страница не оптимизирована под социальные сети. Мета-теги с разметкой Og помогают социальным роботам лучше структурировать Ваш сайт.
Все мета-теги
Кол-во: 4
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 4шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.
Показать полный список мета-тегов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| name | viewport | width=device-width,initial-scale=1 |
| name | description | Learn Machine Learning through understanding and doing! |
| name | author | Jean de Dieu Nyandwi |
| name | generator | mkdocs-1.3.0, mkdocs-material-8.2.13 |
Оптимизация Готовность: 90%
Структура
Ошибок нет
Семантические HTML-элементы страницы
?
Проверяет наличие основных структурных элементов: nav, header, footer, main. Корректная семантическая структура помогает поисковику понять архитектуру страницы.
Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют в единственном экземпляре).
Контент
Есть ошибки
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Кол-во слов 474 не очень много. Добавьте побольше текста (хотя бы 800 слов)!
Слова из title 4 встречаются в тексте достаточно.
Абзацев с текстом 12 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 25 достаточно.
Кол-во знаков контента 3495 на странице оптимально.
Заголовки
Ошибок нет
Иерархия заголовков H1–H6
?
H1 должен быть один и содержать ключевой запрос. H2–H6 описывают подразделы. Пропуск уровней (H1 → H3) и несколько H1 — типичные ошибки, снижающие понятность страницы для поисковика.
На странице присутствуют заголовки <h1> 1. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 3. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 1.
Тошнота
5
Насколько одно слово доминирует в тексте
?
Классическая тошнота = √(частота самого повторяющегося слова). Норма до 7–8: текст воспринимается естественно. Выше — поисковик может счесть страницу переспамленной.
Тошнота превышает норму 3. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
8,02%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота страницы в пределах нормы.
Семантическое ядро
20
Наиболее часто встречающиеся слова на странице
?
Топ слов по частоте использования. Показывает, какие слова доминируют в тексте с точки зрения поисковика.
Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.
Показать список слов
| Слово | Кол-во | Частота |
|---|---|---|
| learning | 25 | 5,27% |
| machine | 15 | 3,16% |
| classification | 7 | 1,48% |
| neural | 7 | 1,48% |
| networks | 7 | 1,48% |
| package | 6 | 1,27% |
| programming | 6 | 1,27% |
| complete | 5 | 1,05% |
| regression | 5 | 1,05% |
| pandas | 4 | 0,84% |
| visualization | 4 | 0,84% |
| analysis | 4 | 0,84% |
| fundamentals | 4 | 0,84% |
| tensorflow | 4 | 0,84% |
| computer | 4 | 0,84% |
| vision | 4 | 0,84% |
| processing | 4 | 0,84% |
| working | 3 | 0,63% |
| others | 3 | 0,63% |
| python | 3 | 0,63% |
Индексация Готовность: 0%
Индексирование
Ошибок нет
Разрешено ли индексирование страницы
?
Проверяет, не закрыта ли страница от индексации через robots.txt, meta robots или X-Robots-Tag. Страница, закрытая от индексации, не появится в поисковой выдаче.
Анкоров на странице 69 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.
Robots.txt
Не найден
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Файл robots.txt не найден (ошибка 404). Крайне рекомендуем добавить файл robots.txt, это правило хорошего тона для поисковых роботов.
Sitemap
Кол-во: 0
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt не содержит ссылку на карту сайта. Рекомендуется добавить карту сайта и указать ссылку на нее в robots.txt.
Внутренние ссылки
Кол-во: 51
Ссылки на другие страницы своего сайта
?
Внутренние ссылки распределяют ссылочный вес между страницами и помогают поисковику обходить сайт. Пустые анкоры и ссылки на запрещённые robots.txt страницы — типичные ошибки.
Внутренних ссылок на странице 51 оптимально.
На странице присутствуют изображения 2.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| /. |
Home
|
|
| /00_intro_to_python/ |
Programming
|
|
| /01_intro_to_Numpy_for_data_computation/ |
Working with Data
|
|
| /11_ml_fundamentals/ |
Machine Learning
|
|
| /24_intro_to_neural_networks/ |
Deep Learning
|
|
| /outline/ |
Others
|
|
| /. |
Home
|
|
| /00_intro_to_python/ |
Basic of Python Programming
|
|
| /01_intro_to_Numpy_for_data_computation/ |
Intro to NumPy for Data Computations
|
|
| /02_data_manipulation_with_pandas/ |
Data Manipulation with Pandas
|
|
| /03_data_visualizations_with_matplotlib/ |
Data Visualizations with Matplotlib
|
|
| /04_data_visualization_with_seaborn/ |
Data Visualization with Seaborn
|
|
| /05_data_visualization%20with_pandas/ |
Pandas for Data Visualization
|
|
| /06_exploratory_data_analysis/ |
Exploratory Data Analysis (EDA)
|
|
| /07_intro_to_data_preparation/ |
A Recipe: Intro to Data Preparation
|
|
| /08_encoding_categorical_features/ |
How to Handle Categorical Data?
|
|
| /09_feature_scaling/ |
A Handy Notes about Feature Scaling
|
|
| /10_handling_missing_values/ |
A Comprehensive Guide to Handle Missing Values Effectively
|
|
| /11_ml_fundamentals/ |
11 ML Fundamentals
|
|
| /12_intro_to_sklearn/ |
Intro to Scikit-Learn for Shallow Machine Learning
|
|
| /13_linear_models_for_regression/ |
Linear Models for Regression
|
|
| /14_linear_models_for_classification/ |
Linear Models for Classification
|
|
| /15_support_vector_machines_for_regression/ |
Support Vector Machines (SVM) - Intro and SVM for Regression
|
|
| /16_support_vector_machines_for_classification/ |
Support Vector Machines (SVM) - Classification
|
|
| /17_decision_trees_for_regression/ |
Decision Trees - Intro and Regression
|
|
| /18_decision_trees_for_classification/ |
Decision Trees - Classification
|
|
| /19_random_forests_for_regression/ |
Random Forests - Intro and Regression
|
|
| /20_random_forests_for_classification/ |
Random Forests - Classification
|
|
| /21_ensemble_models/ |
Beyond Random Forests: More Ensemble Models
|
|
| /22_intro_to_unsupervised_learning_with_kmeans_clustering/ |
Intro to Unsupervised Learning - K-Means Clustering
|
|
| /23_a_practical_intro_to_principal_components_analysis/ |
Practical Intro to Principal Components Analysis for Dimension Reduction
|
|
| /24_intro_to_neural_networks/ |
Intro to Artificial Neural Networks and Deep Learning
|
|
| /25_intro_to_tensorflow_for_deeplearning/ |
Intro to TensorFlow for Deep Learning
|
|
| /26_neural_networks_for_regresion_with_tensorflow/ |
Neural Networks for Regression with TensorFlow
|
|
| /27_neural_networks_for_classification_with_tensorflow/ |
Neural Networks for Classification with TensorFlow
|
|
| /28_intro_to_computer_vision_and_cnn/ |
Intro to Computer Vision and Convolutional Neural Networks(CNN)
|
|
| /29_cnn_for_real_world_data_and_image_augmentation/ |
CNN for Real World Dataset and Image Augmentation
|
|
| /30_cnn_architectures_and_transfer_learning/ |
CNN Architectures and Transfer Learning
|
|
| /31_intro_to_nlp_and_text_preprocessing/ |
Intro to NLP and Text Processing with TensorFlow
|
|
| /32_using_word_embeddings_to_represent_texts/ |
Using Word Embeddings to Represent Texts
|
|
| /33_recurrent_neural_networks/ |
Intro to Recurrent Neural Networks(RNNs)
|
|
| /34_using_cnns_and_rnns_for_texts_classification/ |
Using Convolutional Neural Networks for Texts Classification
|
|
| /35_using_pretrained_bert_for_text_classification/ |
Using Pretrained BERT for Text Classification
|
|
| /outline/ |
Complete Outline
|
|
| /extras/resources/ |
Further Resources
|
|
| /extras/tools-overview/ |
Tools Overview
|
|
| /extras/ack/ |
Acknowledgment
|
|
| /00_intro_to_python/ |
Introduction to Python
|
|
| /outline/ |
outline
|
|
|
Main
|
|
|
| /00_intro_to_python/ |
<div class="md-footer__title">
<div class="md-ellipsis">
<span class="md-footer__direction">
Next
</span>
Basic of Python Programming
</div>
</div>
<div class="md-footer__button md-icon">
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewbox="0 0 24 24"><path d="M4 11v2h12l-5.5 5.5 1.42 1.42L19.84 12l-7.92-7.92L10.5 5.5 16 11H4Z"></path></svg>
</div>
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 14
Ссылки на сторонние сайты
?
Исходящие внешние ссылки передают часть ссылочного веса на чужие сайты. Ссылки на авторитетные ресурсы безопасны; ссылки на мусорные сайты могут навредить репутации страницы.
Внешних ссылок на странице 14 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор |
|---|---|
| github.com |
<div class="md-source__icon md-icon">
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewbox="0 0 448 512"><!--! Font Awesome Free 6.1.1 by @fontawesome - https://fontawesome.com License - https://fontawesome.com/license/free (Icons: CC BY 4.0, Fonts: SIL OFL 1.1, Code: MIT License) Copyright 2022 Fonticons, Inc.--><path d="M400 32H48C21.5 32 0 53.5 0 80v352c0 26.5 21.5 48 48 48h352c26.5 0 48-21.5 48-48V80c0-26.5-21.5-48-48-48zM277.3 415.7c-8.4 1.5-11.5-3.7-11.5-8 0-5.4.2-33 .2-55.3 0-15.6-5.2-25.5-11.3-30.7 37-4.1 76-9.2 76-73.1 0-18.2-6.5-27.3-17.1-39 1.7-4.3 7.4-22-1.7-45-13.9-4.3-45.7 17.9-45.7 17.9-13.2-3.7-27.5-5.6-41.6-5.6-14.1 0-28.4 1.9-41.6 5.6 0 0-31.8-22.2-45.7-17.9-9.1 22.9-3.5 40.6-1.7 45-10.6 11.7-15.6 20.8-15.6 39 0 63.6 37.3 69 74.3 73.1-4.8 4.3-9.1 11.7-10.6 22.3-9.5 4.3-33.8 11.7-48.3-13.9-9.1-15.8-25.5-17.1-25.5-17.1-16.2-.2-1.1 10.2-1.1 10.2 10.8 5 18.4 24.2 18.4 24.2 9.7 29.7 56.1 19.7 56.1 19.7 0 13.9.2 36.5.2 40.6 0 4.3-3 9.5-11.5 8-66-22.1-112.2-84.9-112.2-158.3 0-91.8 70.2-161.5 162-161.5S388 165.6 388 257.4c.1 73.4-44.7 136.3-110.7 158.3zm-98.1-61.1c-1.9.4-3.7-.4-3.9-1.7-.2-1.5 1.1-2.8 3-3.2 1.9-.2 3.7.6 3.9 1.9.3 1.3-1 2.6-3 3zm-9.5-.9c0 1.3-1.5 2.4-3.5 2.4-2.2.2-3.7-.9-3.7-2.4 0-1.3 1.5-2.4 3.5-2.4 1.9-.2 3.7.9 3.7 2.4zm-13.7-1.1c-.4 1.3-2.4 1.9-4.1 1.3-1.9-.4-3.2-1.9-2.8-3.2.4-1.3 2.4-1.9 4.1-1.5 2 .6 3.3 2.1 2.8 3.4zm-12.3-5.4c-.9 1.1-2.8.9-4.3-.6-1.5-1.3-1.9-3.2-.9-4.1.9-1.1 2.8-.9 4.3.6 1.3 1.3 1.8 3.3.9 4.1zm-9.1-9.1c-.9.6-2.6 0-3.7-1.5s-1.1-3.2 0-3.9c1.1-.9 2.8-.2 3.7 1.3 1.1 1.5 1.1 3.3 0 4.1zm-6.5-9.7c-.9.9-2.4.4-3.5-.6-1.1-1.3-1.3-2.8-.4-3.5.9-.9 2.4-.4 3.5.6 1.1 1.3 1.3 2.8.4 3.5zm-6.7-7.4c-.4.9-1.7 1.1-2.8.4-1.3-.6-1.9-1.7-1.5-2.6.4-.6 1.5-.9 2.8-.4 1.3.7 1.9 1.8 1.5 2.6z"></path></svg>
</div>
<div class="md-source__repository">
Nyandwi/machine_learning_complete
</div>
|
| github.com |
<div class="md-source__icon md-icon">
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewbox="0 0 448 512"><!--! Font Awesome Free 6.1.1 by @fontawesome - https://fontawesome.com License - https://fontawesome.com/license/free (Icons: CC BY 4.0, Fonts: SIL OFL 1.1, Code: MIT License) Copyright 2022 Fonticons, Inc.--><path d="M400 32H48C21.5 32 0 53.5 0 80v352c0 26.5 21.5 48 48 48h352c26.5 0 48-21.5 48-48V80c0-26.5-21.5-48-48-48zM277.3 415.7c-8.4 1.5-11.5-3.7-11.5-8 0-5.4.2-33 .2-55.3 0-15.6-5.2-25.5-11.3-30.7 37-4.1 76-9.2 76-73.1 0-18.2-6.5-27.3-17.1-39 1.7-4.3 7.4-22-1.7-45-13.9-4.3-45.7 17.9-45.7 17.9-13.2-3.7-27.5-5.6-41.6-5.6-14.1 0-28.4 1.9-41.6 5.6 0 0-31.8-22.2-45.7-17.9-9.1 22.9-3.5 40.6-1.7 45-10.6 11.7-15.6 20.8-15.6 39 0 63.6 37.3 69 74.3 73.1-4.8 4.3-9.1 11.7-10.6 22.3-9.5 4.3-33.8 11.7-48.3-13.9-9.1-15.8-25.5-17.1-25.5-17.1-16.2-.2-1.1 10.2-1.1 10.2 10.8 5 18.4 24.2 18.4 24.2 9.7 29.7 56.1 19.7 56.1 19.7 0 13.9.2 36.5.2 40.6 0 4.3-3 9.5-11.5 8-66-22.1-112.2-84.9-112.2-158.3 0-91.8 70.2-161.5 162-161.5S388 165.6 388 257.4c.1 73.4-44.7 136.3-110.7 158.3zm-98.1-61.1c-1.9.4-3.7-.4-3.9-1.7-.2-1.5 1.1-2.8 3-3.2 1.9-.2 3.7.6 3.9 1.9.3 1.3-1 2.6-3 3zm-9.5-.9c0 1.3-1.5 2.4-3.5 2.4-2.2.2-3.7-.9-3.7-2.4 0-1.3 1.5-2.4 3.5-2.4 1.9-.2 3.7.9 3.7 2.4zm-13.7-1.1c-.4 1.3-2.4 1.9-4.1 1.3-1.9-.4-3.2-1.9-2.8-3.2.4-1.3 2.4-1.9 4.1-1.5 2 .6 3.3 2.1 2.8 3.4zm-12.3-5.4c-.9 1.1-2.8.9-4.3-.6-1.5-1.3-1.9-3.2-.9-4.1.9-1.1 2.8-.9 4.3.6 1.3 1.3 1.8 3.3.9 4.1zm-9.1-9.1c-.9.6-2.6 0-3.7-1.5s-1.1-3.2 0-3.9c1.1-.9 2.8-.2 3.7 1.3 1.1 1.5 1.1 3.3 0 4.1zm-6.5-9.7c-.9.9-2.4.4-3.5-.6-1.1-1.3-1.3-2.8-.4-3.5.9-.9 2.4-.4 3.5.6 1.1 1.3 1.3 2.8.4 3.5zm-6.7-7.4c-.4.9-1.7 1.1-2.8.4-1.3-.6-1.9-1.7-1.5-2.6.4-.6 1.5-.9 2.8-.4 1.3.7 1.9 1.8 1.5 2.6z"></path></svg>
</div>
<div class="md-source__repository">
Nyandwi/machine_learning_complete
</div>
|
| instagram.com |
<img alt="Jean de Dieu Nyandwi" src="assets/profile-pic.jpg" style="float:centre; width: 50%; display: block;margin-left: auto; margin-right: auto; border-radius: 20px">
|
| twitter.com |
Twitter
|
| github.com |
Github
|
| linkedin.com |
LinkedIn
|
| buymeacoffee.com |
☕️
|
| squidfunk.github.io |
Material for MkDocs
|
| twitter.com |
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewbox="0 0 512 512"><!--! Font Awesome Free 6.1.1 by @fontawesome - https://fontawesome.com License - https://fontawesome.com/license/free (Icons: CC BY 4.0, Fonts: SIL OFL 1.1, Code: MIT License) Copyright 2022 Fonticons, Inc.--><path d="M459.37 151.716c.325 4.548.325 9.097.325 13.645 0 138.72-105.583 298.558-298.558 298.558-59.452 0-114.68-17.219-161.137-47.106 8.447.974 16.568 1.299 25.34 1.299 49.055 0 94.213-16.568 130.274-44.832-46.132-.975-84.792-31.188-98.112-72.772 6.498.974 12.995 1.624 19.818 1.624 9.421 0 18.843-1.3 27.614-3.573-48.081-9.747-84.143-51.98-84.143-102.985v-1.299c13.969 7.797 30.214 12.67 47.431 13.319-28.264-18.843-46.781-51.005-46.781-87.391 0-19.492 5.197-37.36 14.294-52.954 51.655 63.675 129.3 105.258 216.365 109.807-1.624-7.797-2.599-15.918-2.599-24.04 0-57.828 46.782-104.934 104.934-104.934 30.213 0 57.502 12.67 76.67 33.137 23.715-4.548 46.456-13.32 66.599-25.34-7.798 24.366-24.366 44.833-46.132 57.827 21.117-2.273 41.584-8.122 60.426-16.243-14.292 20.791-32.161 39.308-52.628 54.253z"></path></svg>
|
| github.com |
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewbox="0 0 496 512"><!--! Font Awesome Free 6.1.1 by @fontawesome - https://fontawesome.com License - https://fontawesome.com/license/free (Icons: CC BY 4.0, Fonts: SIL OFL 1.1, Code: MIT License) Copyright 2022 Fonticons, Inc.--><path d="M165.9 397.4c0 2-2.3 3.6-5.2 3.6-3.3.3-5.6-1.3-5.6-3.6 0-2 2.3-3.6 5.2-3.6 3-.3 5.6 1.3 5.6 3.6zm-31.1-4.5c-.7 2 1.3 4.3 4.3 4.9 2.6 1 5.6 0 6.2-2s-1.3-4.3-4.3-5.2c-2.6-.7-5.5.3-6.2 2.3zm44.2-1.7c-2.9.7-4.9 2.6-4.6 4.9.3 2 2.9 3.3 5.9 2.6 2.9-.7 4.9-2.6 4.6-4.6-.3-1.9-3-3.2-5.9-2.9zM244.8 8C106.1 8 0 113.3 0 252c0 110.9 69.8 205.8 169.5 239.2 12.8 2.3 17.3-5.6 17.3-12.1 0-6.2-.3-40.4-.3-61.4 0 0-70 15-84.7-29.8 0 0-11.4-29.1-27.8-36.6 0 0-22.9-15.7 1.6-15.4 0 0 24.9 2 38.6 25.8 21.9 38.6 58.6 27.5 72.9 20.9 2.3-16 8.8-27.1 16-33.7-55.9-6.2-112.3-14.3-112.3-110.5 0-27.5 7.6-41.3 23.6-58.9-2.6-6.5-11.1-33.3 2.6-67.9 20.9-6.5 69 27 69 27 20-5.6 41.5-8.5 62.8-8.5s42.8 2.9 62.8 8.5c0 0 48.1-33.6 69-27 13.7 34.7 5.2 61.4 2.6 67.9 16 17.7 25.8 31.5 25.8 58.9 0 96.5-58.9 104.2-114.8 110.5 9.2 7.9 17 22.9 17 46.4 0 33.7-.3 75.4-.3 83.6 0 6.5 4.6 14.4 17.3 12.1C428.2 457.8 496 362.9 496 252 496 113.3 383.5 8 244.8 8zM97.2 352.9c-1.3 1-1 3.3.7 5.2 1.6 1.6 3.9 2.3 5.2 1 1.3-1 1-3.3-.7-5.2-1.6-1.6-3.9-2.3-5.2-1zm-10.8-8.1c-.7 1.3.3 2.9 2.3 3.9 1.6 1 3.6.7 4.3-.7.7-1.3-.3-2.9-2.3-3.9-2-.6-3.6-.3-4.3.7zm32.4 35.6c-1.6 1.3-1 4.3 1.3 6.2 2.3 2.3 5.2 2.6 6.5 1 1.3-1.3.7-4.3-1.3-6.2-2.2-2.3-5.2-2.6-6.5-1zm-11.4-14.7c-1.6 1-1.6 3.6 0 5.9 1.6 2.3 4.3 3.3 5.6 2.3 1.6-1.3 1.6-3.9 0-6.2-1.4-2.3-4-3.3-5.6-2z"></path></svg>
|
| youtube.com |
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewbox="0 0 576 512"><!--! Font Awesome Free 6.1.1 by @fontawesome - https://fontawesome.com License - https://fontawesome.com/license/free (Icons: CC BY 4.0, Fonts: SIL OFL 1.1, Code: MIT License) Copyright 2022 Fonticons, Inc.--><path d="M549.655 124.083c-6.281-23.65-24.787-42.276-48.284-48.597C458.781 64 288 64 288 64S117.22 64 74.629 75.486c-23.497 6.322-42.003 24.947-48.284 48.597-11.412 42.867-11.412 132.305-11.412 132.305s0 89.438 11.412 132.305c6.281 23.65 24.787 41.5 48.284 47.821C117.22 448 288 448 288 448s170.78 0 213.371-11.486c23.497-6.321 42.003-24.171 48.284-47.821 11.412-42.867 11.412-132.305 11.412-132.305s0-89.438-11.412-132.305zm-317.51 213.508V175.185l142.739 81.205-142.739 81.201z"></path></svg>
|
| linkedin.com |
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewbox="0 0 448 512"><!--! Font Awesome Free 6.1.1 by @fontawesome - https://fontawesome.com License - https://fontawesome.com/license/free (Icons: CC BY 4.0, Fonts: SIL OFL 1.1, Code: MIT License) Copyright 2022 Fonticons, Inc.--><path d="M416 32H31.9C14.3 32 0 46.5 0 64.3v383.4C0 465.5 14.3 480 31.9 480H416c17.6 0 32-14.5 32-32.3V64.3c0-17.8-14.4-32.3-32-32.3zM135.4 416H69V202.2h66.5V416zm-33.2-243c-21.3 0-38.5-17.3-38.5-38.5S80.9 96 102.2 96c21.2 0 38.5 17.3 38.5 38.5 0 21.3-17.2 38.5-38.5 38.5zm282.1 243h-66.4V312c0-24.8-.5-56.7-34.5-56.7-34.6 0-39.9 27-39.9 54.9V416h-66.4V202.2h63.7v29.2h.9c8.9-16.8 30.6-34.5 62.9-34.5 67.2 0 79.7 44.3 79.7 101.9V416z"></path></svg>
|
| jeande.medium.com |
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewbox="0 0 640 512"><!--! Font Awesome Free 6.1.1 by @fontawesome - https://fontawesome.com License - https://fontawesome.com/license/free (Icons: CC BY 4.0, Fonts: SIL OFL 1.1, Code: MIT License) Copyright 2022 Fonticons, Inc.--><path d="M180.5 74.262C80.813 74.262 0 155.633 0 256s80.819 181.738 180.5 181.738S361 356.373 361 256 280.191 74.262 180.5 74.262Zm288.25 10.646c-49.845 0-90.245 76.619-90.245 171.095s40.406 171.1 90.251 171.1 90.251-76.619 90.251-171.1H559c0-94.503-40.4-171.095-90.248-171.095Zm139.506 17.821c-17.526 0-31.735 68.628-31.735 153.274s14.2 153.274 31.735 153.274S640 340.631 640 256c0-84.649-14.215-153.271-31.742-153.271Z"></path></svg>
|
| instagram.com |
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewbox="0 0 448 512"><!--! Font Awesome Free 6.1.1 by @fontawesome - https://fontawesome.com License - https://fontawesome.com/license/free (Icons: CC BY 4.0, Fonts: SIL OFL 1.1, Code: MIT License) Copyright 2022 Fonticons, Inc.--><path d="M224.1 141c-63.6 0-114.9 51.3-114.9 114.9s51.3 114.9 114.9 114.9S339 319.5 339 255.9 287.7 141 224.1 141zm0 189.6c-41.1 0-74.7-33.5-74.7-74.7s33.5-74.7 74.7-74.7 74.7 33.5 74.7 74.7-33.6 74.7-74.7 74.7zm146.4-194.3c0 14.9-12 26.8-26.8 26.8-14.9 0-26.8-12-26.8-26.8s12-26.8 26.8-26.8 26.8 12 26.8 26.8zm76.1 27.2c-1.7-35.9-9.9-67.7-36.2-93.9-26.2-26.2-58-34.4-93.9-36.2-37-2.1-147.9-2.1-184.9 0-35.8 1.7-67.6 9.9-93.9 36.1s-34.4 58-36.2 93.9c-2.1 37-2.1 147.9 0 184.9 1.7 35.9 9.9 67.7 36.2 93.9s58 34.4 93.9 36.2c37 2.1 147.9 2.1 184.9 0 35.9-1.7 67.7-9.9 93.9-36.2 26.2-26.2 34.4-58 36.2-93.9 2.1-37 2.1-147.8 0-184.8zM398.8 388c-7.8 19.6-22.9 34.7-42.6 42.6-29.5 11.7-99.5 9-132.1 9s-102.7 2.6-132.1-9c-19.6-7.8-34.7-22.9-42.6-42.6-11.7-29.5-9-99.5-9-132.1s-2.6-102.7 9-132.1c7.8-19.6 22.9-34.7 42.6-42.6 29.5-11.7 99.5-9 132.1-9s102.7-2.6 132.1 9c19.6 7.8 34.7 22.9 42.6 42.6 11.7 29.5 9 99.5 9 132.1s2.7 102.7-9 132.1z"></path></svg>
|
Конкуренты Готовность: 0%
Конкуренты в Яндексе
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Яндексе
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Яндекса по запросам из семантического ядра этой страницы.
Мы не нашли у вас конкурентов в Яндексе. Сайт или очень молодой или плохо продвигается.
Конкурентов в ТОП-10 Яндекса не нашлось.
Конкуренты в Google
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Google
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Google по запросам из семантического ядра этой страницы.
Конкуренты в Google тоже не найдены. Займитесь продвижением сайта!
Конкурентов в ТОП-10 Google не нашлось.
ЗоЗПП: права потребителей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков дистанционной продажи товаров (интернет-магазина) не обнаружено — требования ЗоЗПП о раскрытии информации продавца к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-149: рекомендательные технологии Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекомендательные блоки («с этим покупают», «похожие товары» и т.п.) на сайте не обнаружены — требования ст. 10.7 ФЗ-149 к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-38: реклама Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекламных тематик с обязательными оговорками (медицина, БАД, кредиты и займы, новостройки) на сайте не обнаружено. Нарушений нет.
ФЗ-436: защита детей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков информационной продукции (новости, видео, книги, игры, курсы) не обнаружено — обязательная возрастная маркировка по ФЗ-436 сайту не требуется. Нарушений нет.
Вердикт
Страница https://nyandwi.com/machine_learning_complete/ готова к продвижению на 56%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: