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📈 Análisis del canal de Telegram 📚Python Books

El canal 📚Python Books (@pythonlbooks) es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 33 546 suscriptores, ocupando la posición 3 891 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 19 158 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 33 546 suscriptores.

Según los últimos datos del 01 septiembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -177, y en las últimas 24 horas de 18, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.78%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.56% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 273 visualizaciones. En el primer día suele acumular 859 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 0.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como сотрудников, курса, инструменты, использовать, docker.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
📚Python библиотека admin - @workakkk @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @programming_books_it - бесплатные it книги @pythonl - 🐍 @ArtificialIntelligencedl - AI @datascienceiot - ml РКН: clck.ru/3FmsTi

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 02 septiembre, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.

33 546
Suscriptores
+1824 horas
-207 días
-17730 días
Archivo de publicaciones
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Hands on machine learning with scikit learn and Tensorflow @datascienceiot

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Mastering Python for Data Science @datascienceiot

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Applied Deep Learning — Umberto Michelucci (en) 2018 @datascienceiot

Data Analysis From Scratch With Python — P. Morgan (en) @datascienceiot

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