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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 40 904 suscriptores, ocupando la posición 3 284 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 9 141 en la región India.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 40 904 suscriptores.

Según los últimos datos del 08 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 171, y en las últimas 24 horas de -1, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 2.51%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 0.94% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 026 visualizaciones. En el primer día suele acumular 386 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 09 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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40 904
Suscriptores
-124 horas
+347 días
+17130 días
Archivo de publicaciones
Data Science and Data Analytics (2022) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

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Machine Learning Methods for Signal, Image and Speech Processing (2022) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

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A Selection of Image Processing Techniques From Fundamentals to Research Front (2022) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

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Computer Vision: Algorithms and Applications (2022) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

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

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

Practical Explainable AI Using Python (2022) 👇👇👇👇👇
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Introduction to Digital Music with Python Programming (2022) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

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