Python/ django

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Red:Machinelearning Rusia10 249 Tecnologías y Aplicaciones2 219...

📈 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 59 814 suscriptores, ocupando la posición 2 219 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 249 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 59 814 suscriptores.

Según los últimos datos del 21 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -518, y en las últimas 24 horas de -23, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 8.80%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.51% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 5 267 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 101 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 25.
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 @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fmxm...”

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 22 junio, 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.

59 814

Suscriptores

-2324 horas

-1217 días

-51830 días

5 267

Visitas de la publicación

~ 2 10124 horas

~ 2 64248 horas

8.80%

Tasa de compromiso

~ 1

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

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

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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---------------------

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

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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

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

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

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

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

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

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

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

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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

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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

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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/

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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

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

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

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

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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/

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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