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📈 Análisis del canal de Telegram Coding Courses

El canal Coding Courses (@coding_learning1) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 18 033 suscriptores, ocupando la posición 11 233 en la categoría Educación y el puesto 24 578 en la región India.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 18 033 suscriptores.

Según los últimos datos del 08 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -211, y en las últimas 24 horas de 2, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.87%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener N/A% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 780 visualizaciones. En el primer día suele acumular 0 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 8.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como javascript, array, html, learning, recognition.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
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Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 09 junio, 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 Educación.

18 033
Suscriptores
+224 horas
-317 días
-21130 días
Archivo de publicaciones
14_Neural_Networks_Deep_Learning,_Transfer_Learning_and_TensorFlow.zip620.01 MB

14_Neural_Networks_Deep_Learning,_Transfer_Learning_and_TensorFlow.zip632.05 MB

14_Neural_Networks_Deep_Learning,_Transfer_Learning_and_TensorFlow.zip643.33 MB

14_Neural_Networks_Deep_Learning,_Transfer_Learning_and_TensorFlow.zip690.87 MB

14_Neural_Networks_Deep_Learning,_Transfer_Learning_and_TensorFlow.zip688.82 MB

13. Data Engineering.zip281.75 MB

12. Milestone Project 2 Supervised Learning - Part 03.zip519.78 MB

12. Milestone Project 2 Supervised Learning - Part 02.zip501.13 MB

12. Milestone Project 2 Supervised Learning - Part 01.zip716.98 MB

11. Milestone Project 1 Supervised Learning - Part 03.zip384.97 MB

11. Milestone Project 1 Supervised Learning - Part 02.zip522.51 MB

11. Milestone Project 1 Supervised Learning - Part 01.zip758.30 MB

10. Supervised Learning Classification + Regression.zip0.01 KB

9. Scikit-learn Creating Machine Learning Models - Part 06.zip514.31 MB

9. Scikit-learn Creating Machine Learning Models - Part 05.zip470.18 MB

9. Scikit-learn Creating Machine Learning Models - Part 04.zip579.65 MB

9. Scikit-learn Creating Machine Learning Models - Part 03.zip547.32 MB

9. Scikit-learn Creating Machine Learning Models - Part 02.zip609.45 MB

9. Scikit-learn Creating Machine Learning Models - Part 01.zip653.57 MB

8. Matplotlib Plotting and Data Visualization - Part 03.zip380.36 MB