Python/ django

Ir al canal en Telegram

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

Red:Machinelearning Rusia10 243 Tecnologías y Aplicaciones2 205...

📈 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 59 981 suscriptores, ocupando la posición 2 205 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 243 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 59 981 suscriptores.

Según los últimos datos del 12 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -567, y en las últimas 24 horas de -11, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.01%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.19% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 203 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 913 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 22.
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 13 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.

59 981

Suscriptores

-1124 horas

-1197 días

-56730 días

4 203

Visitas de la publicación

~ 1 91324 horas

~ 2 35748 horas

7.01%

Tasa de compromiso

~ 1

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

59 981

ChatGpt - завел телеграм! Нейросеть пишет новостные статьи, решает задачи для университета, пишет код и отвечает на любые вопросы. Советуем посмотреть: Chatgpt

59 981

🔥 Хардкорный тест по Python от OTUS 🔥 🐍 Ответьте на 20 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на курсе - «Python Developer. Professional» 👉 ПРОЙТИ ТЕСТ https://otus.pw/9kKq/ 💣 Пройдете тест и получите: ✔️ Живое общение с экспертами Python-сообщества ✔️ Лучшие открытые уроки прошлых наборов курса ✔️ Продвинутые темы и практика на «боевых» задачах уровня Middle+ ✔️ Скидку на прохождение онлайн курса «Python Developer. Professional»

59 981

💣 Собираетесь переходить в дата-инжиниринг? 🚀 Присоединяйтесь 7 февраля в 20:00 мск на открытый урок онлайн-курса «Data Engineer» в OTUS. 🟠 Тема вебинара — Clickhouse vs. Greenplum. Какую MPP базу данных выбрать? ❇️ Вы узнаете: 🔸 Что такое MPP-БД на самом деле 🔸 Познакомитесь с различными представителями таких систем 🔸 Разберетесь, когда и в каких случаях стоит выбирать каждую из них 🔸 На практике изучите наглядные примеры работы БД Clickhouse и Greenplum 💻 Спикером выступит Алексей Железной, преподаватель курса и Data Engineer в компании Wildberries. 🔥 Пройдите вступительный тест, чтобы участвовать: https://otus.pw/8Z9j/

59 981

Frontender's notes - самый большой канал по фронту с актуальной инфой по HTML, CSS, JS, TypeScript, React, Node.js и развитию Soft-skills, а также разборы вопросов для интервью и подборка крутых статей c опытом релокации айтишников в другие страны. Вам сюда: 👉 @frontendnoteschannel А так же небольшой канал с англоязычными статьями @frontend_international В общем добро пожаловать!

59 981

Сегодня хочу порекомендовать вам канал Datalytics, посвященный анализу данных с помощью Python. Автор канала Алексей Макаров регулярно выкладывает полезные материалы по практическом применению Python для анализа данных и автоматизации рутины. В канале можно найти ссылки на статьи про подготовку и предобработку данных с помощью pandas, про визуализацию данных, использование пакетов для статистики, парсинга веб-сайтов, автоматизации собственных задач и многое другое. У канала также есть чат, в котором можно найти советчиков и единомышленников в сфере анализа данных.

59 981