¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
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
Mostrar más📈 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 59 861 suscriptores, ocupando la posición 2 217 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 246 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 59 861 suscriptores.
Según los últimos datos del 19 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -528, y en las últimas 24 horas de -22, 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 3.22% 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 1 930 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 28.
- 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 20 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.
59 861
Suscriptores
-2224 horas
-1117 días
-52830 días
Archivo de publicaciones
59 861
Python Hack: How to Make a Digital Clock
https://hackernoon.com/python-hack-how-to-make-a-digital-clock-8o193wit
59 861
How to Plot Inline and With Qt - Matplotlib with IPython/Jupyter Notebooks
https://stackabuse.com/how-to-plot-inline-and-with-qt-matplotlib-with-ipython-and-jupyter-notebooks/
59 861
🔥Готовы ли вы к обучению на продвинутом онлайн-курсе «DevOps практики и инструменты» от OTUS и инженеров Express42? Пройдите тест и узнайте сейчас: https://otus.pw/R9dZ/
— Чему научат? Инструментам и конкретным приемам для реализации следующих практик: Infrastructure as Code(IaC), CI/CD, непрерывный сбор метрик (мониторинг и логирование) и др.
📌Хотите протестировать учебный процесс заранее? Сделайте это 17 ноября на бесплатном демо-уроке «Приключения с Terraform и Ansible»: https://otus.pw/jLl3/
— Посмотрим, сколько сил и энергии нужно приложить, чтобы выполнить типовые задачи по созданию виртуальных машин в разных облаках: AWS, GCE и, конечно же, Яндекс.Облако.
Поделится своей экспертизой преподаватель-практик Лев Николаев (инженер и тренер в Express 42). Регистрируйтесь сейчас — напомним в день вебинара!
59 861
PyPy: Faster Python With Minimal Effort.
https://realpython.com/pypy-faster-python/
@pythonl
59 861
🧮 Практические навыки в математике — основное требование к Middle-специалистам в Data science. Именно они получают интересные задачи и высокие зарплаты — в среднем 190 тыс. рублей по данным из открытых источников на октябрь 2020.
OTUS подготовили серию демо-уроков в рамках практических курсов "Math for Data Science":
📌12.11 — «Отображения, их матрица и диагонализация»:
https://otus.pw/TPLn/
• Вспомним важную математическую концепцию: отображения
• сосредоточимся на линейных отображениях: определим их, научимся задавать при помощи матриц
• поговорим о том, зачем эти матрицы диалогализировать.
📌18.11 — «СЛАУ, обращение матриц, определитель»:
https://otus.pw/cs40/
• будем работать с системами линейных алгебраических уравнений
• Внимание будет уделяться решению через обращение матрицы системы уравнений, а также условиям и реализации на Python
📌23.11 — «Классификация данных с помощью регрессионных моделей»:
https://otus.pw/RENf/
• Разберем, как оцененная регрессионная модель позволяет классифицировать данные.
• Узнаем все о преимуществах и недостатках, а также разберем возможные пути улучшения регрессионных моделей.
👤 Поделятся своей экспертизой Сергей Жестков (преподаватель МФТИ), Виктор Легкоступ (Научный сотрудник предприятия ВПК) и Пётр Лукьянченко (преподаватель ВШЭ, Team Lead Analytics).
Обучение не для новичков, поэтому на входе требуется пройти вступительный тест. Проходите тестирование, открывайте доступ к демо-урокам и присоединяйтесь!
59 861
Generating Command-Line Interfaces (CLI) with Fire in Python
https://stackabuse.com/generating-command-line-interfaces-cli-with-fire-in-python/
@pythonl
59 861
Что компании ждут от специалистов Machine learning?
Узнайте об этом 12 ноября на вебинаре с Дмитрием Сергеевым, Senior Data Scientist в Oura. Дмитрий поделится карьерными инсайтами и представит программы онлайн-курсов «Machine Learning». Вы узнаете, чем отличаются курсы, как организована практика и получите возможность сэкономить на обучении.
Как подготовиться к встрече?
Зарегистрируйтесь на вебинар https://otus.pw/SW3m/
59 861
Automated Twitter Bot for Blockchain Metrics in Python
https://levelup.gitconnected.com/automated-twitter-bot-for-blockchain-metrics-in-python-fd538dee1831
@pythonl
59 861
Django How To Use Forms
https://www.mattlayman.com/django-riffs/how-to-use-forms/
@pythonl
59 861
Gradient Descent in Python: Implementation and Theory
https://stackabuse.com/gradient-descent-in-python-implementation-and-theory/
@pythonl
59 861
Guide To Frontend Testing Using Django
https://www.codementor.io/@dorianfelix/guide-to-frontend-testing-using-django-1bxeviqvh6
@Django_pythonl
59 861
Introducing AutoScraper: A Smart, Fast and Lightweight Web Scraper For Python
https://www.codementor.io/@alirezamika/introducing-autoscraper-a-smart-fast-and-lightweight-web-scraper-for-python-1bobk91buu
59 861
Beginner Python Tutorial: Analyze Your Personal Netflix Data
https://www.dataquest.io/blog/python-tutorial-analyze-personal-netflix-data/
59 861
Научитесь за 5 месяцев делать то, что начинающий Python web-разработчик осваивает сам за 1,5 года. Составьте свое портфолио с тремя сложными проектами:
- Блог, написанный на Flask
- Образовательная платформа на Django с личным кабинетом для студентов и админкой
- Свой web-сайт на выбор
Успейте в группу онлайн-курса «Python Web-Developer», чтобы получить все необходимые навыки в комплексе и ускорить профессиональный рост. Старт занятий 28 октября.
Пройдите вступительный тест и присоединяйтесь https://otus.pw/lUIt/
59 861
Learning Python Data Structures: Dictionaries
https://morioh.com/p/13bd279674ba
@pythonl
59 861
On code isolation in Python
https://rushter.com/blog/python-code-isolation/
@pythonl
59 861
Sending Email with Python
https://levelup.gitconnected.com/sending-email-with-python-c6bdc9a07cb5
59 861
How to Sort a Dictionary by Value in Python
https://stackabuse.com/how-to-sort-dictionary-by-value-in-python/
59 861
Understanding Logistic Regression
https://www.geeksforgeeks.org/understanding-logistic-regression/?ref=rp
