اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Python/ django
رفتن به کانال در Telegram
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Python/ django
کانال Python/ django (@pythonl) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 59 929 مشترک است و جایگاه 2 215 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 10 245 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 59 929 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 16 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -568 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -5 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.81% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.01% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 4 678 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 806 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 25 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند github, claude, контекст, архитектура, api تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“по всем вопросам @haarrp
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fmxm...”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 17 ژوئن, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
59 929
مشترکین
-524 ساعت
-967 روز
-56830 روز
آرشیو پست ها
59 932
Calculating Spearman's Rank Correlation Coefficient in Python with Pandas
https://stackabuse.com/calculating-spearmans-rank-correlation-coefficient-in-python-with-pandas/
@pythonl
59 932
Working with AJAX in Django
https://testdriven.io/blog/django-ajax-xhr/
@Django_pythonl
59 932
Python Datetime Module
https://www.nbshare.io/notebook/914454993/Python-Datetime-Module/
@pythonl
59 932
🔝 Write an SQL query builder in 150 lines of Python!
https://death.andgravity.com/query-builder-how
@pythonl
59 932
Python Sort And Sorted
https://www.nbshare.io/notebook/520115360/Python-Sort-And-Sorted/
@pythonl
59 932
How to make a custom activation function in Keras?
https://www.codementor.io/@alexander-k/how-to-make-a-custom-activation-function-in-keras-1l492h71zo
@pythonl
59 932
What is Namespace in Python?
https://www.pythonforbeginners.com/basics/what-is-namespace-in-python
@pythonl
59 932
💻 Linear Algebra for Natural Language Processing
https://www.kdnuggets.com/2021/08/linear-algebra-natural-language-processing.html
Code: https://github.com/Taaniya/linear-algebra-for-ml
@pythonl
59 932
Count the Frequency of Elements in a List
https://www.pythonforbeginners.com/lists/count-the-frequency-of-elements-in-a-list
@pythonl
59 932
Datetime Arithmetic, Alteration and Truncation with Python's Delorean
https://stackabuse.com/datetime-arithmetic-alteration-and-truncation-with-pythons-delorean/
@pythonl
59 932
🌐 InsightFace: 2D and 3D Face Analysis Project
Github: https://github.com/deepinsight/insightface
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.08191v1
Project: https://insightface.ai/projects
@pythonl
59 932
🎯 Calculate a Factorial With Python - Iterative and Recursive
https://stackabuse.com/calculate-a-factorial-with-python-iterative-and-recursive/
@pythonl
59 932
💻 Code Better with Type Hints
https://pybit.es/articles/code-better-with-type-hints-part-1/
@pythonl
59 932
Get the last element of a list in Python
https://www.pythonforbeginners.com/basics/get-the-last-element-of-a-list-in-python
@pythonl
59 932
📊 Styling Excel Cells with OpenPyXL and Python
https://www.blog.pythonlibrary.org/2021/08/11/styling-excel-cells-with-openpyxl-and-python/
@pythonl
59 932
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
59 932
🔘 The mmap() copy-on-write trick: reducing memory usage of array copies
https://pythonspeed.com/articles/reduce-memory-array-copies/
@pythonl
59 932
✅ 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"
59 932
🔍 Variables and Constants in Python
https://www.pythonforbeginners.com/basics/variables-and-constants-in-python
@pythonl
59 932
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/
