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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 40 895 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 40 895 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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40 895
Suscriptores
+824 horas
+57 días
+8830 días
Archivo de publicaciones
🧩 A Bayesian Analysis of Lego Prices in Python with PyMC3 https://austinrochford.com/posts/2021-06-10-lego-pymc3.html Lego P
🧩 A Bayesian Analysis of Lego Prices in Python with PyMC3 https://austinrochford.com/posts/2021-06-10-lego-pymc3.html Lego Price Analysis: https://austinrochford.com/posts/2021-06-03-vader-meditation.html Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

sticker.webp0.60 KB

A Deep Variational Approach to Clustering Survival Data Github: https://github.com/i6092467/vadesc Paper: https://arxiv.org/a
A Deep Variational Approach to Clustering Survival Data Github: https://github.com/i6092467/vadesc Paper: https://arxiv.org/abs/2106.05763v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Pivotal Tuning for Latent-based Editing of Real Images Github: https://github.com/Talegqz/unsupervised_co_part_segmentation P
Pivotal Tuning for Latent-based Editing of Real Images Github: https://github.com/Talegqz/unsupervised_co_part_segmentation Paper: https://arxiv.org/abs/2106.05897v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Microsoft's FLAML - Fast and Lightweight AutoML Github: https://github.com/microsoft/FLAML Code: https://github.com/microsoft
Microsoft's FLAML - Fast and Lightweight AutoML Github: https://github.com/microsoft/FLAML Code: https://github.com/microsoft/FLAML/tree/main/notebook/ Paper: https://arxiv.org/abs/2106.04815v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

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

Probabilistic Deep Learning (2020) 👇👇👇👇👇
Probabilistic Deep Learning (2020) 👇👇👇👇👇

GNNAutoScale: Scalable and Expressive Graph Neural Networks via Historical Embeddings Github: https://github.com/rusty1s/pyg_
GNNAutoScale: Scalable and Expressive Graph Neural Networks via Historical Embeddings Github: https://github.com/rusty1s/pyg_autoscale Paper: https://arxiv.org/abs/2106.05609v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Internet of Things Programming Projects Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Internet of Things Programming Projects 👇👇👇👇👇
Internet of Things Programming Projects 👇👇👇👇👇

Principles Of Internet Of Things (IoT) Ecosystem: Insight Paradigm Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Principles Of Internet Of Things (IoT) Ecosystem: Insight Paradigm 👇👇👇👇👇
Principles Of Internet Of Things (IoT) Ecosystem: Insight Paradigm 👇👇👇👇👇

Score Matching Model for Unbounded Data Score Github: https://github.com/Kim-Dongjun/UNCSN Paper: https://arxiv.org/abs/2106.
Score Matching Model for Unbounded Data Score Github: https://github.com/Kim-Dongjun/UNCSN Paper: https://arxiv.org/abs/2106.05527v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

👨 TFace: A trusty face recognition research platform Github: https://github.com/Tencent/TFace Paper: https://arxiv.org/abs/2
👨 TFace: A trusty face recognition research platform Github: https://github.com/Tencent/TFace Paper: https://arxiv.org/abs/2106.05519v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Representation Learning for Natural Language Processing (2020) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Representation Learning for Natural Language Processing (2020) 👇👇👇👇👇
Representation Learning for Natural Language Processing (2020) 👇👇👇👇👇

Pretraining Representations for Data-Efficient Reinforcement Learning Github: https://github.com/mila-iqia/spr Paper: https:/
Pretraining Representations for Data-Efficient Reinforcement Learning Github: https://github.com/mila-iqia/spr Paper: https://arxiv.org/abs/2106.04799v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Learn R-As a Language Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Learn R-As a Language Authors: Pedro J. Aphalo (Author) Year: 2020 Edition: 1 👇👇👇👇👇
Learn R-As a Language Authors: Pedro J. Aphalo (Author) Year: 2020 Edition: 1 👇👇👇👇👇

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