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

Red:Machine Learning with Python India9 949 Tecnologías y Aplicaciones3 403...

📈 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 39 469 suscriptores, ocupando la posición 3 403 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 9 949 en la región India.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 39 469 suscriptores.

Según los últimos datos del 04 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 356, y en las últimas 24 horas de 7, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 1.27%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.09% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 502 visualizaciones. En el primer día suele acumular 430 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 05 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.

39 469

Suscriptores

+724 horas

+737 días

+35630 días

502

Visitas de la publicación

~ 43024 horas

~ 59948 horas

1.27%

Tasa de compromiso

~ 4

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

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R and Python for Oceanographers: A Practical Guide with Applications 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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Python Testing with Selenium Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

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Python Testing with Selenium 👇👇👇👇👇

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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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Deep Transfer Learning Baselines for Sentiment Analysis in Russian Github: https://github.com/sismetanin/sentiment-analysis-in-russian Paper: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0306457320309730?dgcid=author 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: https://arxiv.org/abs/2107.00376v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

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Healthcare Analytics Made Simple.pdf5.85 MB

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Healthcare Analytics Made Simple Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

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Healthcare Analytics Made Simple 👇👇👇👇👇

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Applied Computational Thinking with Python Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

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Applied Computational Thinking with Python 👇👇👇👇👇

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Applied Computational Thinking with Python 👇👇👇👇👇

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🚀 TensorFlow and PyTorch performance benchmarking in 2021 Habr: https://habr.com/ru/company/ru_mts/blog/565456/ Github: https://github.com/Chifffa/tf_vs_torch_benchmarking Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

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🔝 Learning Hierarchical Graph Neural Networks for Image Clustering Github: https://github.com/dmlc/dgl/tree/master/examples/pytorch/hilander Paper: https://arxiv.org/abs/2107.01319 Datasets: https://drive.google.com/file/d/1KLa3uu9ndaCc7YjnSVRLHpcJVMSz868v/view Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

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🔎 Microsoft AutoML - Neural Architecture Search New one-shot architecture search framework dedicated to vision transformer search Github: https://github.com/microsoft/AutoML Paper: https://arxiv.org/abs/2107.00651v1 Models: https://drive.google.com/drive/folders/1NLGAbBF9bA1IUAxKlk2VjgRXhr6RHvRW Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cifar-10 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

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Angular and Machine Learning. Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

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Angular and Machine Learning. 👇👇👇👇👇

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Deep Learning with JavaScript. Neural Networks in TensorFrow.js Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books