Machine Learning with Python
Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Machine Learning with Python
El canal Machine Learning with Python (@codeprogrammer) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 67 804 suscriptores, ocupando la posición 2 419 en la categoría Educación y el puesto 4 901 en la región India.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 67 804 suscriptores.
Según los últimos datos del 23 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 107, y en las últimas 24 horas de 23, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 4.73%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.30% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 210 visualizaciones. En el primer día suele acumular 884 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 4.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como insidead, learning, degree, evaluation, algorithm.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers.
Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 24 junio, 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 Educación.
s = pd.Series([10, 15, 20, 25, 30])
s.loc[s > 20].loc[s % 2 == 1]
The problem is that the second .loc again looks at the original s, not the already filtered result. The logic gets messy. 🤯
It's more reliable to gather everything into one expression:
s = pd.Series([10, 15, 20, 25, 30])
mask = (s > 20) & (s % 2 == 1)
result = s.loc[mask]
One mask, one point of truth. ✅
It's easier to debug. Fewer surprises when the code grows. 🚀
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