متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Python/ django
الذهاب إلى القناة على Telegram
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python/ django
تُعد قناة Python/ django (@pythonl) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 59 929 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 215 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 10 245 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 59 929 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 16 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -568، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -5، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.81%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.01% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 4 678 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 806 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 25.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل github, claude, контекст, архитектура, api.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“по всем вопросам @haarrp
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fmxm...”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 17 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
59 929
المشتركون
-524 ساعات
-967 أيام
-56830 أيام
أرشيف المشاركات
59 932
Calculating Spearman's Rank Correlation Coefficient in Python with Pandas
https://stackabuse.com/calculating-spearmans-rank-correlation-coefficient-in-python-with-pandas/
@pythonl
59 932
Working with AJAX in Django
https://testdriven.io/blog/django-ajax-xhr/
@Django_pythonl
59 932
Python Datetime Module
https://www.nbshare.io/notebook/914454993/Python-Datetime-Module/
@pythonl
59 932
🔝 Write an SQL query builder in 150 lines of Python!
https://death.andgravity.com/query-builder-how
@pythonl
59 932
Python Sort And Sorted
https://www.nbshare.io/notebook/520115360/Python-Sort-And-Sorted/
@pythonl
59 932
How to make a custom activation function in Keras?
https://www.codementor.io/@alexander-k/how-to-make-a-custom-activation-function-in-keras-1l492h71zo
@pythonl
59 932
What is Namespace in Python?
https://www.pythonforbeginners.com/basics/what-is-namespace-in-python
@pythonl
59 932
💻 Linear Algebra for Natural Language Processing
https://www.kdnuggets.com/2021/08/linear-algebra-natural-language-processing.html
Code: https://github.com/Taaniya/linear-algebra-for-ml
@pythonl
59 932
Count the Frequency of Elements in a List
https://www.pythonforbeginners.com/lists/count-the-frequency-of-elements-in-a-list
@pythonl
59 932
Datetime Arithmetic, Alteration and Truncation with Python's Delorean
https://stackabuse.com/datetime-arithmetic-alteration-and-truncation-with-pythons-delorean/
@pythonl
59 932
🌐 InsightFace: 2D and 3D Face Analysis Project
Github: https://github.com/deepinsight/insightface
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.08191v1
Project: https://insightface.ai/projects
@pythonl
59 932
🎯 Calculate a Factorial With Python - Iterative and Recursive
https://stackabuse.com/calculate-a-factorial-with-python-iterative-and-recursive/
@pythonl
59 932
💻 Code Better with Type Hints
https://pybit.es/articles/code-better-with-type-hints-part-1/
@pythonl
59 932
Get the last element of a list in Python
https://www.pythonforbeginners.com/basics/get-the-last-element-of-a-list-in-python
@pythonl
59 932
📊 Styling Excel Cells with OpenPyXL and Python
https://www.blog.pythonlibrary.org/2021/08/11/styling-excel-cells-with-openpyxl-and-python/
@pythonl
59 932
МИСиС и SkillFactory запускают онлайн-магистратуру «Науки о данных»
Для тех, кто хочет построить успешную карьеру в области Data Science и Machine Learning. Приходите к нам, чтобы изучить:
- Программирование на Python
- Алгоритмы для машинного обучения
- Современные методы решения инженерных задач
- Инжиниринг данных и глубокое обучение
- Моделирование и анализ бизнес-процессов
- Выбор специализации в третьем семестре
- Практика и стажировка от корпоративных партнеров программы
И все это — онлайн. Материалы для обучения доступны на платформе 24/7. Вы можете сами выбрать группу с оптимальным временем практических занятий и семинаров. Гибкий график позволяет совмещать обучение с работой.
За 2 года вы успеете погрузиться в IT-сферу, получить практический опыт в аналитике данных и обучении машин, собрать 7+ крутых проектов в портфолио. В конце обучения вас ждет диплом магистратуры МИСиС государственного образца.
Подробнее о том, как будет проходить ваше обучение, узнайте на сайте программы: https://u.to/wdKDGw
59 932
🔘 The mmap() copy-on-write trick: reducing memory usage of array copies
https://pythonspeed.com/articles/reduce-memory-array-copies/
@pythonl
59 932
✅ Хотим обратить ваше внимание на полезный telegram-канал для обучения высокоуровневому языку программирования Python
На канале ежедневно публикуются задачи по Python и Machine Learning: алгоритмы, функции, классы, регулярные выражения, итераторы, генераторы, ООП, исключения, numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn, TensorFlow и многое другое!
✔️Станьте специалистом по Python вместе с каналом "Задачи по Python и машинному обучению"
59 932
🔍 Variables and Constants in Python
https://www.pythonforbeginners.com/basics/variables-and-constants-in-python
@pythonl
59 932
Рекомендательные системы сегодня встречаются повсеместно: рекомендация фильмов и музыки, персональное формирование ленты в соц. сетях, предложения онлайн магазинов и многие другие. Но знаете ли вы как они устроены и какие алгоритмы скрываются под их капотом?
17 августа в OTUS пройдет demo-занятие в рамках продвинутого онлайн-курса «Machine Learning Advanced».
На занятии с преподавателем Марией Тихоновой, Senior Data Scientist в Сбер, вы обсудите несколько классических подходов к построению рекомендательных систем и реализуете один из них своими руками. Поговорите о готовых инструментах, которые позволяют создать рекомендашку всего в пару строк кода.
А что порекомендует ваша рекомендательная система? Приходите и узнаете! https://otus.pw/ZcYK/
