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

الشبكة:Machinelearning روسيا10 249 التكنولوجيات والتطبيقات2 219...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python/ django

تُعد قناة Python/ django (@pythonl) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 59 814 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 219 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 10 249 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 59 814 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 21 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -518، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -23، 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 3.51‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 5 267 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 101 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 22 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

59 814

المشتركون

-2324 ساعات

-1217 أيام

-51830 أيام

5 267

عرض المشاهدات

~ 2 10124 ساعات

~ 2 64248 ساعات

8.80%

معدل المشاركة

~ 1

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

59 810

Text can be beautiful How visualisation can uncover hidden patterns in text data https://towardsdatascience.com/text-can-be-beautiful-226ea089513a?source=---------17---------------------

59 810

Create a complete Machine learning web application using React and Flask https://towardsdatascience.com/create-a-complete-machine-learning-web-application-using-react-and-flask-859340bddb33?source=collection_home---4------2---------------------

59 810

How to Automate Tasks on GitHub With Machine Learning for Fun and Profit https://towardsdatascience.com/mlapp-419f90e8f007?source=collection_home---4------0---------------------

59 810

Basic data analysis techniques every data analyst should know, using Python https://towardsdatascience.com/basic-data-analysis-techniques-every-data-analyst-should-know-using-python-4de80ab52396

59 810

The most important concepts and features of scaPy: Advanced NLP in Python https://www.datacamp.com/community/blog/spacy-cheatsheet

59 810

https://blog.jupyter.org/ros-jupyter-b7e82b5e1202?source=---------0---------------------

59 810

Upgrade your Python skills: Examining the Dictionary https://medium.freecodecamp.org/exploring-python-internals-the-dictionary-a32c14e73efa

59 810

Python Multithreading https://www.youtube.com/watch?v=GFfMuyNUnDs

59 810

Markov Chain Monte Carlo in Python https://towardsdatascience.com/markov-chain-monte-carlo-in-python-44f7e609be98

59 810

A guide to Face Detection in Python https://towardsdatascience.com/a-guide-to-face-detection-in-python-3eab0f6b9fc1?source=topic_page---------0------------------1

59 810

Python Face Recognition Tutorial https://www.youtube.com/watch?v=QSTnwsZj2yc

59 810

Learning Data Science: Our Favorite Resources To Learn Data Science From Free To Not https://medium.com/@SeattleDataGuy/learning-data-science-our-favorite-resources-to-learn-data-science-from-free-to-not-47beb6424de1

59 810

Forget APIs Do Python Scraping Using Beautiful Soup, Import Data File from the web https://towardsdatascience.com/forget-apis-do-python-scraping-using-beautiful-soup-import-data-file-from-the-web-part-2-27af5d666246

59 810

How to Calculate Precision, Recall, F1, and More for Deep Learning Models https://machinelearningmastery.com/how-to-calculate-precision-recall-f1-and-more-for-deep-learning-models/

59 810

Data Science with Python explained An overview of using Python for data science including Numpy, Scipy, pandas, Scikit-Learn, XGBoost, TensorFlow and Keras https://towardsdatascience.com/data-science-with-python-explained-9333b7cef747

59 810

Complete Python Tutorial for Beginners | Learn Python from Scratch | Python Training https://www.youtube.com/watch?v=4_6CHpzwljQ

59 810

10 Python Tips and Tricks For Writing Better Code https://www.youtube.com/watch?v=C-gEQdGVXbk

59 810

#books_channel📚📚📚📚 #python #deep_learning - #CNN - #LSTM - #Capsulenet #deep_tools - #keras - #tensorflow - #theano #data_mining - #slide - #implementation . . 🇯‌🇴‌🇮‌🇳 ↯ @Machine_learn

59 810

How to Load and Manipulate Images for Deep Learning in Python With PIL/Pillow https://machinelearningmastery.com/how-to-load-and-manipulate-images-for-deep-learning-in-python-with-pil-pillow/

59 810

Loguru is a library which aims to bring enjoyable logging in Python. https://github.com/Delgan/loguru?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more