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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 39 450 suscriptores, ocupando la posición 3 432 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 9 966 en la región India.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 39 450 suscriptores.

Según los últimos datos del 01 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 377, y en las últimas 24 horas de 14, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 1.22%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.20% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 480 visualizaciones. En el primer día suele acumular 472 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 02 julio, 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.

39 450
Suscriptores
+1424 horas
+1017 días
+37730 días
Archivo de publicaciones
Computer Vision: Algorithms and Applications (2022) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Computer Vision: Algorithms and Applications (2022) 👇👇👇👇👇
Computer Vision: Algorithms and Applications (2022) 👇👇👇👇👇

✨ Uniformer: Unified Transformer for Efficient Spatiotemporal Representation Learning Github: https://github.com/sense-x/unif
✨ Uniformer: Unified Transformer for Efficient Spatiotemporal Representation Learning Github: https://github.com/sense-x/uniformer Paper: https://arxiv.org/abs/2201.04676v1 Tasks: https://paperswithcode.com/dataset/kinetics-600 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Artificial Intelligence and Machine Learning (2022) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Artificial Intelligence and Machine Learning (2022) 👇👇👇👇👇
Artificial Intelligence and Machine Learning (2022) 👇👇👇👇👇

📌 Fully Adaptive Bayesian Algorithm for Data Analysis Github: https://github.com/pablomsanala/fabada Paper: https://arxiv.or
📌 Fully Adaptive Bayesian Algorithm for Data Analysis Github: https://github.com/pablomsanala/fabada Paper: https://arxiv.org/abs/2201.05145v1 Demo: https://github.com/PabloMSanAla/fabada Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

⛓ ConvNeXt, a pure ConvNet model constructed entirely from standard ConvNet modules. Github: https://github.com/facebookresea
⛓ ConvNeXt, a pure ConvNet model constructed entirely from standard ConvNet modules. Github: https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt Paper: https://arxiv.org/abs/2201.03545v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ade20k Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Informatics and Machine Learning (2022) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Informatics and Machine Learning (2022) 👇👇👇👇👇
Informatics and Machine Learning (2022) 👇👇👇👇👇

Practical Explainable AI Using Python (2022) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Practical Explainable AI Using Python (2022) 👇👇👇👇👇
Practical Explainable AI Using Python (2022) 👇👇👇👇👇

Introduction to Digital Music with Python Programming (2022) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Introduction to Digital Music with Python Programming (2022) 👇👇👇👇👇
Introduction to Digital Music with Python Programming (2022) 👇👇👇👇👇

✔️ Python library with Neural Networks for Image Segmentation based on Keras and TensorFlow. Github: https://github.com/qubve
✔️ Python library with Neural Networks for Image Segmentation based on Keras and TensorFlow. Github: https://github.com/qubvel/segmentation_models Paper: https://arxiv.org/abs/2201.02107v1 Tasks: https://paperswithcode.com/task/semantic-segmentation Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Deep Learning Interviews (2020) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Deep Learning Interviews (2020) 👇👇👇👇👇
Deep Learning Interviews (2020) 👇👇👇👇👇

VLSI and Hardware Implementations using Modern Machine Learning Methods (2022) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

VLSI and Hardware Implementations using Modern Machine Learning Methods (2022) 👇👇👇👇👇
VLSI and Hardware Implementations using Modern Machine Learning Methods (2022) 👇👇👇👇👇

Data science and machine learning (2020) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Data science and machine learning (2020) 👇👇👇👇👇
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