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 240 التكنولوجيات والتطبيقات2 213...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python/ django

تُعد قناة Python/ django (@pythonl) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 59 977 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 213 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 10 240 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 59 977 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 13 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -565، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -13، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.12‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.12‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 4 271 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 872 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 22.
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 14 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

59 977

المشتركون

-1324 ساعات

-1107 أيام

-56530 أيام

4 271

عرض المشاهدات

~ 1 87224 ساعات

~ 2 34548 ساعات

7.12%

معدل المشاركة

~ 1

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

59 965

To recommend or not to recommend? Бесплатный урок по рекомендательным системам от OTUS для самых продвинутых. На нём разберем продвинутые приемы и кейсы для практикующих Data Scientist-ов, желающих повысить свой профессиональный уровень до Middle/Senior🔥 Вебинар пройдет 16 ноября в 18:00 в преддверии старта онлайн-курса «Machine Learning. Advanced» от OTUS. Это шанс протестировать формат обучения и познакомиться с Марией Тихоновой, руководителем курсов по ML в OTUS и специалистом по анализу данных в команде AGI NLP в Сбере. 🔖промокод BLACKFRIDAY22 скидка -20% на курс до 30.11.2022 👉Регистрация: https://otus.pw/xkFS/

59 965

🔥 Выгрузка данных из внешних систем — одна из неотъемлемых задач дата-инженера. 📌 Узнайте, как грамотно справляться с ней на открытом уроке 10 ноября в 18:00 мск. Занятие проведет Алексей Железной, Data Engineer в Wildberries. ️️❇️ Что вас ждет на вебинаре? ️️✔️ Изучим классификацию источников ✔️ Поймем, как это влияет на выбор способа загрузки информации ✔️ Разберемся, какие из универсальных инструментов выгрузки данных актуальны сегодня ✔️ Научимся самостоятельно настраивать Data Ingestion пайплайны с помощью NiFi. 💻 Занятие является частью онлайн-курса «Data Engineer» и дает возможность оценить формат обучения в OTUS. 🟢 Для регистрации пройдите вступительный тест Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru

59 965

Big Data - действительно полезный блог для всех, кто работает с данными. - огромный набор бесплатных наборов данных - инструменты для работы с данными - обучающие материалы для датасаентистов - лучшие практики Машинного Обучения - перевод книг и статей 🔥 Подписаться

59 965

Друзья! Если вы пишете на python и любите регулярно решать разные задачки то вот вам канал @python_tesst. Тут постоянно публикуются различные задачки для тренировки которые вы можете решить или обсудить с коллегами. Добро пожаловать! https://t.me/python_tesst

59 965

Machine Learning с 0! В этом канале вы научитесь работать с искусственным интеллектом и станете big-data разработчиком. Простым языком о сложном – @ML_secrets

59 965

Ищем учеников на бесплатное обучение по созданию искусственного интеллекта с нуля. Опыт программирования не важен!🤖 Всего за 3 вечера под руководством Дмитрия Романова - основателя Университета Искусственного Интеллекта, лидера обучения AI-разработке в РФ, вы с легкостью напишете свой первый искусственный интеллект👨‍💻 Какие нейронные сети вы создадите? 👉Классификация марок молока 👉Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса 👉Обнаружение возгораний 👉Оценка стоимости квартир 👉Классификация отзывов на Teslа 👉Оценка резюме соискателей 👉Прогнозирование стоимости полиметаллов 👉Сегментация изображений самолетов 👉Распознавание команд умного дома⠀ Лучше освоить навыки создания нейронных сетей вам помогут домашние задания с проверкой от кураторов.⠀ Приходите на бесплатное обучение и напишите искусственный интеллект за 3 вечера💪 Регистрация по ссылке