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

Python/ django

Ir al canal en Telegram

по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM

Red: MachinelearningRusia10 292Tecnologías y Aplicaciones2 244...

📈 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

3 452

Visitas de la publicación

~ 1 81324 horas

~ 2 26348 horas

5.91%

Tasa de compromiso

~ 1

Mensajes por día

Ads index

Archivo de publicaciones

58 381

МИСиС и SkillFactory запускают онлайн-магистратуру «Науки о данных» Для тех, кто хочет построить успешную карьеру в области Data Science и Machine Learning. Приходите к нам, чтобы изучить: - Программирование на Python - Алгоритмы для машинного обучения - Современные методы решения инженерных задач - Инжиниринг данных и глубокое обучение - Моделирование и анализ бизнес-процессов - Выбор специализации в третьем семестре - Практика и стажировка от корпоративных партнеров программы И все это — онлайн. Материалы для обучения доступны на платформе 24/7. Вы можете сами выбрать группу с оптимальным временем практических занятий и семинаров. Гибкий график позволяет совмещать обучение с работой. За 2 года вы успеете погрузиться в IT-сферу, получить практический опыт в аналитике данных и обучении машин, собрать 7+ крутых проектов в портфолио. В конце обучения вас ждет диплом магистратуры МИСиС государственного образца. Подробнее о том, как будет проходить ваше обучение, узнайте на сайте программы: https://u.to/wdKDGw

58 381

🔘 The mmap() copy-on-write trick: reducing memory usage of array copies https://pythonspeed.com/articles/reduce-memory-array-copies/ @pythonl

58 381

✅ Хотим обратить ваше внимание на полезный telegram-канал для обучения высокоуровневому языку программирования Python На канале ежедневно публикуются задачи по Python и Machine Learning: алгоритмы, функции, классы, регулярные выражения, итераторы, генераторы, ООП, исключения, numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn, TensorFlow и многое другое! ✔️Станьте специалистом по Python вместе с каналом "Задачи по Python и машинному обучению"

58 381

🔍 Variables and Constants in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/variables-and-constants-in-python @pythonl

58 381

Рекомендательные системы сегодня встречаются повсеместно: рекомендация фильмов и музыки, персональное формирование ленты в соц. сетях, предложения онлайн магазинов и многие другие. Но знаете ли вы как они устроены и какие алгоритмы скрываются под их капотом? 17 августа в OTUS пройдет demo-занятие в рамках продвинутого онлайн-курса «Machine Learning Advanced». На занятии с преподавателем Марией Тихоновой, Senior Data Scientist в Сбер, вы обсудите несколько классических подходов к построению рекомендательных систем и реализуете один из них своими руками. Поговорите о готовых инструментах, которые позволяют создать рекомендашку всего в пару строк кода. А что порекомендует ваша рекомендательная система? Приходите и узнаете! https://otus.pw/ZcYK/

58 381

Using Feedparser in Python https://www.pythonforbeginners.com/feedparser/using-feedparser-in-python @pythonl

58 381

NumPy views: saving memory, leaking memory, and subtle bugs https://pythonspeed.com/articles/numpy-memory-views/ @pythonl

58 381

PyTorch Pocket Reference (2021) 📖 Book @pythonlbooks

58 381

Python Program to Illustrate Different Set Operations https://www.programiz.com/python-programming/examples/set-operation @pythonl

58 381

🔝 Classes in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/classes-in-python @pythonl

58 381

📱 Python Program to Compute all the Permutation of the String https://www.programiz.com/python-programming/examples/permutation-of-string @pythonl

58 381

https://t.me/pro_python_code - Python RU

58 381

🐍 Python Program to Check If Two Strings are Anagram https://www.programiz.com/python-programming/examples/anagram @pythonl

58 381

Supporting Multiple Languages in Django https://testdriven.io/blog/multiple-languages-in-django/ @pythonl

58 381

How to Join/Concatenate/Append Strings in Python https://stackabuse.com/how-to-join-concatenate-append-strings-in-python @pythonl

58 381

The Unknown Features of Python's Operator Module https://dev.to/martinheinz/the-unknown-features-of-python-s-operator-module-23p4 @pythonl

58 381

How To Calculate Stocks Support And Resistance Using Clustering https://www.nbshare.io/notebook/190163492/How-To-Calculate-Stocks-Support-And-Resistance-Using-Clustering/ @pythonl

58 381

Map and Filter in Python https://www.pythonmorsels.com/topics/map-and-filter-python/ @pythonl

58 381

Your First Steps With Django: Set Up a Django Project https://realpython.com/django-setup/ @pythonl

58 381

K-Means Clusternig Example with Python and Scikit-learn https://morioh.com/p/aac257bf2d4c Code: https://github.com/Peyxw/Unsupervised-Machine-Learning @pythonl