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Learn Python Coding

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Learn Python through simple, practical examples and real coding ideas. Clear explanations, useful snippets, and hands-on learning for anyone starting or improving their programming skills. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho

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📈 Análisis del canal de Telegram Learn Python Coding

El canal Learn Python Coding (@pythonre) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 40 902 suscriptores, ocupando la posición 3 309 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 9 131 en la región India.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 40 902 suscriptores.

Según los últimos datos del 12 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 88, y en las últimas 24 horas de 8, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 1.87%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 0.89% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 763 visualizaciones. En el primer día suele acumular 362 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 2.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como math, harvard, oxford, supervision, waybienad.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Learn Python through simple, practical examples and real coding ideas. Clear explanations, useful snippets, and hands-on learning for anyone starting or improving their programming skills. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 13 noviembre, 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.

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40 902
Suscriptores
+824 horas
+57 días
+8830 días
Archivo de publicaciones
Python cheat sheet Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

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RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds (CVPR 2020) Github: https://github.com/QingyongHu/Ran
RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds (CVPR 2020) Github: https://github.com/QingyongHu/RandLA-Net Paper: https://arxiv.org/abs/1911.11236 Project: http://randla-net.cs.ox.ac.uk/ Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

The Big Book of Small Python Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

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​R and Python for Oceanographers: A Practical Guide with Applications 👇👇👇👇👇
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FEDOT - AutoML framework for composite pipelines FEDOT is an open-source framework for automated modeling and machine learning (AutoML). It can build custom modeling pipelines for different real-world processes in an automated way using an evolutionary approach. FEDOT supports classification (binary and multiclass), regression, clustering, and time series prediction tasks, as well as different data types and multi-modal cases. Also, sensitivity analysis of the pipelines, custom pipelines design as the initial assumption of optimization, domain-specific objective functions, and other interesting features are implemented. Github: https://github.com/nccr-itmo/FEDOT Preprint: https://arxiv.org/abs/2106.15397 Intro: https://www.youtube.com/watch?v=RjbuV6i6de4 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

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Rapid Neural Architecture Search by Learning to Generate Graphs from Datasets Github: https://github.com/HayeonLee/MetaD2A Pa
Rapid Neural Architecture Search by Learning to Generate Graphs from Datasets Github: https://github.com/HayeonLee/MetaD2A Paper: https://arxiv.org/abs/2107.00860v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

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PlanSys2: A Planning System Framework for ROS2 Github: https://github.com/IntelligentRoboticsLabs/ros2_planning_system Paper:
PlanSys2: A Planning System Framework for ROS2 Github: https://github.com/IntelligentRoboticsLabs/ros2_planning_system Paper: https://arxiv.org/abs/2107.00376v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

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