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

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MachinelearningRed:MachinelearningRusia10 243Tecnologías 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 59 843 suscriptores, ocupando la posición 2 219 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 59 843 suscriptores.

Según los últimos datos del 20 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -524, y en las últimas 24 horas de -24, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 8.88%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.43% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 5 317 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 052 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 21 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.

59 843
Suscriptores
-2424 horas
-1227 días
-52430 días
Archivo de publicaciones
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Neural Networks from Scratch - Coding a Layer A beginner’s guide to understanding the inner workings of Deep Learning https://morioh.com/p/fb1b9f5a52bc Video Part 1: https://www.youtube.com/watch?v=Wo5dMEP_BbI Video Part 2: https://www.youtube.com/watch?v=lGLto9Xd7bU

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Connecting Flask and Nginx with Docker https://morioh.com/p/b4d97538df90

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Announcing PyCaret 1.0.0 An open source low-code machine learning library in Python. PyCaret allows you to go from preparing data to deploying models within seconds from your choice of notebook environment. https://towardsdatascience.com/announcing-pycaret-an-open-source-low-code-machine-learning-library-in-python-4a1f1aad8d46 Habr RU : https://habr.com/ru/company/otus/blog/497770/ Github: https://github.com/pycaret/pycaret Guide: https://pycaret.org/guide/

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Implement Face Detection from Image and Video with Python https://morioh.com/p/108652f1547a

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How to Develop Voting Ensembles With Python https://machinelearningmastery.com/voting-ensembles-with-python/

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Web Scraping with Python https://morioh.com/p/284807096613

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Quick Domain-Specific Languages in Python with textX https://tomassetti.me/quick-domain-specific-languages-in-python-with-textx/

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Nevergrad, an evolutionary optimization platform, adds new key features Facebook AI’s open source Python3 library for derivative-free and evolutionary optimization. https://ai.facebook.com/blog/nevergrad-an-evolutionary-optimization-platform-adds-new-key-features/ GitHub: https://github.com/facebookresearch/nevergrad Documentation: https://facebookresearch.github.io/nevergrad/index.html

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Combining Data in Pandas With merge(), .join(), and concat() https://realpython.com/pandas-merge-join-and-concat/

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Научи нейросеть узнавать объекты с первого раза. Приходи на открытый урок по Нейросетям на Python https://otus.pw/BW0O/ 14 ап
Научи нейросеть узнавать объекты с первого раза. Приходи на открытый урок по Нейросетям на Python https://otus.pw/BW0O/ 14 апреля в 20:00 Михаил Степанов, эксперт по машинному обучению из Jet Infosystems, проведет занятие по Triplet loss. Что будем делать: * Научимся работать с tensorflow datasets * Рассмотрим проблему one-shot learning, metric learning * Разберемся, что такое siamese networks и triplet loss * Обучим нейросеть, способную с первого раза узнавать объекты Требуется знание Python и математики. Проходи вступительный тест и записывайся в группу, пока действуют самые большие скидки!

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Neural Networks from Scratch - P.1 Intro and Neuron Code https://morioh.com/p/d3398c5b6c25

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10+ Python Tips and Tricks You Should Know in 2020 https://morioh.com/p/7430d87868f7

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Using Python to Check for File Changes in Excel https://pybit.es/using-python-to-check-for-file-changes-in-excel.html

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Selenium Webdriver using Python: Tutorial with Examples https://morioh.com/p/4aaa28813caf

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How to Make an Instagram Bot With Python and InstaPy https://realpython.com/instagram-bot-python-instapy/

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Django Social Login Authentication Example https://morioh.com/p/185f50b2f195

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