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 67 818 suscriptores, ocupando la posición 2 429 en la categoría Educación y el puesto 5 036 en la región India.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 67 818 suscriptores.
Según los últimos datos del 14 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 66, y en las últimas 24 horas de 5, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 4.52%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.70% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 064 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 155 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 5.
- 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 15 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.
1- LLM UniversityThe course provides an understanding of how LLM work, their practical applications, and guides students in using LLMs to build and deploy applications. https://docs.cohere.com/docs/llmu
2- hugging face NLP courseThis course provides comprehensive knowledge of Hugging Face transformers, datasets, tokenizers, and the Accelerate tool in the field of Natural Language Processing (NLP). https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter1/1
3- DeepLearningAIA collection of free courses created in collaboration with many companies such as LangChain, OpenAI, Google, Weights & Biases, Microsoft and others. https://www.deeplearning.ai/short-courses/
4- Weights_biases courseThis course shows how to create LLM-based applications using API, Langchain и W&B Prompts . He talks about developing, experimenting, and evaluating LLM-oriented applications. https://www.wandb.courses/courses/building-llm-powered-apps
5- Introduction to LLMs course by google cloudAn introductory level course covering what LLMs are, their use cases, and how to improve LLM performance using prompt tuning https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/539
6- Databricks coursesThe program includes two courses: " LLMs: Application through Production " and " LLMs: Foundation Models from the Ground Up " https://www.databricks.com/blog/enroll-our-new-expert-led-large-language-models-llms-courses-edx
7- Course "LangChain & Vector Databases in Production" from activeloopai, towards_AI and IntelThe three-course series will provide students with the knowledge and skills to learn, fine-tune, and integrate LLM into production. https://learn.activeloop.ai/courses/langchain
8- LLM BootcampCovers topics such as Prompt Engineering, LLMOps, UX for language user interfaces, augmented language models, rapid LLM application development, future trends in LLM, fundamental concepts and walkthrough of askFSDL. https://fullstackdeeplearning.com/llm-bootcamp/ https://t.me/CodeProgrammer More Likes, Share, Subscribe 😉
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