Python/ django
الذهاب إلى القناة على Telegram
по всем вопросам @workakkk @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 58 382 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 244 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 10 292 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 58 382 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 04 نوفمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -248، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -10، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 5.91%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.11% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 3 452 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 813 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 17.
- 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 @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fm...”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 05 نوفمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
58 382
المشتركون
-1024 ساعات
-1547 أيام
-24830 أيام
أرشيف المشاركات
58 381
Covariance and Correlation in Python
https://stackabuse.com/covariance-and-correlation-in-python/
@pythonl
58 381
How to create stunning visualizations using python from scratch
https://www.kdnuggets.com/2021/02/stunning-visualizations-using-python.html
@pythonl
58 381
Building a GitHub Secrets Scanner
https://developer.okta.com/blog/2021/02/01/building-a-github-secrets-scanner
@pythonl
58 381
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/
58 381
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
58 381
How to Create a To-Do List App using Django | Django Tutorial
Tutorial: https://morioh.com/p/e1bedc10b786
Code: https://github.com/prosoftwaredevelopment/DjangoToDoApp/tree/master/todoproject
@Django_pythonl
58 381
Concurrent Task Execution in Python With Asyncio Is A Breeze
https://hackernoon.com/concurrent-task-execution-in-python-with-asyncio-is-a-breeze-8c2g32bw
@pythonl
58 381
Awesome Python Awesome. A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources.
https://github.com/vinta/awesome-python
@pythonl
58 381
Stochastic Gradient Descent Algorithm With Python and NumPy
https://realpython.com/gradient-descent-algorithm-python
@pythonl
58 381
💣 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!
58 381
Python Programming Challenge – Validate ISBN-10 Number
https://compucademy.net/python-programming-challenge-validate-isbn-10-number/
Ru
@pythonl
58 381
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/
58 381
Integrating MongoDB with Flask Using Flask-PyMongo
https://stackabuse.com/integrating-mongodb-with-flask-using-flask-pymongo/
@pythonl
58 381
Seaborn Box Plot - Tutorial and Examples
https://stackabuse.com/seaborn-box-plot-tutorial-and-examples/
@pythonl
58 381
Sending emails using Python
https://www.journaldev.com/48114/send-emails-using-python-yagmail-module
@pythonl
58 381
🐍 Machine Learning From Scratch In Python - Full Course With 12 Algorithms
Video: https://www.youtube.com/watch?v=rLOyrWV8gmA&ab_channel=PythonEngineer
Code: https://github.com/python-engineer/MLfromscratch/tree/master/mlfromscratch
@ai_machinelearning_big_data
58 381
Customizing the String Representation of your Object
https://www.pythonmorsels.com/topics/customizing-string-representation-your-objects/
@pythonl
