en
Feedback

Don't get caught by a cheater! Telemetrio finds and tags such channels 👉 If you want to see the tag, subscribe

Python/ django

Python/ django

Open in Telegram

📈 Analytical overview of Telegram channel Python/ django

Channel Python/ django (@pythonl) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 58 382 subscribers, ranking 2 244 in the Technologies & Applications category and 10 292 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 58 382 subscribers.

According to the latest data from 04 November, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -248 over the last 30 days and by -10 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 5.91%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.11% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 3 452 views. Within the first day, a publication typically gains 1 813 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 17.
  • Thematic interests: Content is focused on key topics such as github, claude, контекст, архитектура, api.

📝 Description and content policy

The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fm...”

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 05 November, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.

58 382
Subscribers
-1024 hours
-1547 days
-24830 days
Posts Archive
Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learnin
Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learning, Data Science, Алгоритмы, Python. Так же часто публикуются крутые 🔥 вакансии. 👉 Вам сюда: @devsp А любителям читать статьи в оригинале вот сюда: 👉 @ds_international Добро пожаловать!

Получи 3 бесплатных вебинара по AI прямо сейчас!🔥 Темы вебинаров: Как запустить AI-проект? Разбор 19 идей проектов: 👉 Много
Получи 3 бесплатных вебинара по AI прямо сейчас!🔥 Темы вебинаров: Как запустить AI-проект? Разбор 19 идей проектов: 👉 Многоуровневая классификация входящих запросов пользователей сервиса 👉 Оценка вероятности попадания в ворота по разбегу бьющего пенальти в футболе 👉 Определение "подозрительных лиц" из базы при входе в супермаркет и еще 16 других идей. Карьерный трек AI-разработчика с 0 до 200К за 2 года: 👉 Как вырасти с нуля до 200 000 руб/месяц? 👉 Фриланс, трудоустройство, карьера AI-разработчика У вас будет сформировано чёткое понимание своего карьерного трека. Делаем AI в прямом эфире: 👉 Вводная часть. Знакомство с Terra AI, единственный в мире софт, позволяющий создавать нейросети движением мышки 👉 Практика: создаем нейросеть по классификации изображений 👉 Теория: разбор нашего AI-проекта на заказ. Получить доступ

​​Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learn
​​Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learning, Data Science, Алгоритмы. Так же часто публикуются крутые 🔥 вакансии. 👉 Вам сюда: @devsp А любителям читать статьи в оригинале вот сюда: 👉 @ds_international Добро пожаловать!

🔥 Как применять подход векторного представления слов в NLP? 🗓 Расскажем 1 декабря в 18:00 мск на открытом уроке «Как примен
🔥 Как применять подход векторного представления слов в NLP? 🗓 Расскажем 1 декабря в 18:00 мск на открытом уроке «Как применять подход векторного представления слов в NLP». 💻 На занятии вы познакомитесь с преподавателем Марией Тихоновой, специалистом по анализу данных в команде AGI NLP в SberDevices. 💣 По итогам занятия вы: ️✔️ Узнаете технику векторных представлений слов (word embedding) ✔️ Изучите несколько классических методов векторных представлений слов. ✔️ Научитесь применять методы word embedding для решения прикладных NLP-задач 📊 Занятие проходит в рамках курса «Natural Language Processing (NLP)». Курс предназначен для DS/ML-специалистов, которые хотят углубить знания в области NLP. ✅ Регистрируйся бесплатно - https://otus.pw/26kG/ Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru