ar
Feedback
Python/ django

Python/ django

الذهاب إلى القناة على Telegram

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python/ django

تُعد قناة Python/ django (@pythonl) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 59 880 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 217 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 10 246 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 59 880 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 19 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -528، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -22، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.80‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.22‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 5 267 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 930 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 28.
  • 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 20 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

59 880
المشتركون
-2224 ساعات
-1117 أيام
-52830 أيام
أرشيف المشاركات

How to create stunning visualizations using python from scratch https://www.kdnuggets.com/2021/02/stunning-visualizations-usi
How to create stunning visualizations using python from scratch https://www.kdnuggets.com/2021/02/stunning-visualizations-using-python.html @pythonl

Работаете в направлении Машинного обучения и хотите развиваться дальше? Специально для вас девять практикующих экспертов приг
Работаете в направлении Машинного обучения и хотите развиваться дальше? Специально для вас девять практикующих экспертов приготовили онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Познакомиться с курсом можно будет уже 15 февраля на демо-занятии «Multi-armed bandits для оптимизации AB тестирования». Вместе с Андреем Канашовым, Data Scientist в OMD OM GROUP, вы разберете один из самых простых, но эффективных вариантов применения обучения с подкреплением. Вы узнаете, как можно переформулировать задачу АБ тестирования в задачу байесовского вывода и получать результаты по тестам раньше, чем при классическом тестировании. Используйте демо-занятие, чтобы освоить новые навыки, познакомиться с преподавателем и оценить сложность курса. Пройдите вступительный тест, чтобы зарегистрироваться на урок https://otus.pw/Znh9/

Hands-On Python Guide to LAMA – An Automatic ML Model Creation Framework https://analyticsindiamag.com/hands-on-python-guide-
Hands-On Python Guide to LAMA – An Automatic ML Model Creation Framework https://analyticsindiamag.com/hands-on-python-guide-to-lama-an-automatic-ml-model-creation-framework/ @pythonl

Awesome Python Awesome. A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources. https://github.com/vi
Awesome Python Awesome. A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources. https://github.com/vinta/awesome-python @pythonl

Stochastic Gradient Descent Algorithm With Python and NumPy https://realpython.com/gradient-descent-algorithm-python @pythonl
Stochastic Gradient Descent Algorithm With Python and NumPy https://realpython.com/gradient-descent-algorithm-python @pythonl

💣 Отошли от праздников и снова готовы учиться? Начните с бесплатных демо-уроков онлайн-курсов «DevOps практики и инструменты
💣 Отошли от праздников и снова готовы учиться? Начните с бесплатных демо-уроков онлайн-курсов «DevOps практики и инструменты» и «Golang Developer. Professional»: 📌«Go-каналы снаружи и внутри»: https://otus.pw/7wHH/ — Получите простую абстракцию в картинках для понимания принципов работы каналов. Узнаете, как каналы устроены на уровне языка. 📌«Prometheus: быстрый старт»: https://otus.pw/KyRD/ — Рассмотрите архитектуру Prometheus. Разберётесь, как система работает с метриками. Поймёте, как формировать алерты и события в системе. 🔥Регистрируйтесь сейчас — напомним в день вебинара!

Начните осваивать навыки Машинного обучения, которые нужны, чтобы решать задачи уровня Middle+ / Senior. 9 февраля ждем вас н
Начните осваивать навыки Машинного обучения, которые нужны, чтобы решать задачи уровня Middle+ / Senior. 9 февраля ждем вас на демо-занятии «Извлечение признаков из временных рядов». Если на минутку представить, что временной ряд чем-то похож на аудиосигнал — вам откроется чудесный мир новых способов генерации признаков из сферы обработки сигналов. Вместе с преподавателем Дмитрием Сергеевым вы посмотрите, как дополнительные признаки улучшают качество моделей, научитесь пользоваться автоматической генерацией в библиотеках tsfresh и tsfel и решите задачку распознавания активности по данным акселерометра мобильного телефона. Демо-занятие входит в онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Это возможность оценить сложность программы и познакомиться с преподавателем. Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/nFbA/