es
Feedback

¡No caigas en manos de tramposos! Telemetrio encuentra y marca estos canales 👉 Si quieres ver la etiqueta, suscríbete

Python/ django

Python/ django

Ir al canal en Telegram

📈 Análisis del canal de Telegram Python/ django

El canal Python/ django (@pythonl) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 58 382 suscriptores, ocupando la posición 2 244 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 292 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 58 382 suscriptores.

Según los últimos datos del 04 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -248, y en las últimas 24 horas de -10, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.91%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.11% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 452 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 813 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 17.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como github, claude, контекст, архитектура, api.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fm...”

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 05 noviembre, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.

58 382
Suscriptores
-1024 horas
-1547 días
-24830 días
Archivo de publicaciones
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