Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Python/ django
Открыть в Telegram
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python/ django
Канал Python/ django (@pythonl) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 59 861 подписчиков, занимая 2 217 место в категории Технологии и приложения и 10 246 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 59 861 подписчиков.
Согласно последним данным от 19 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -528, а за последние 24 часа — -22, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.80%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.22% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 5 267 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 930 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 28.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как github, claude, контекст, архитектура, api.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“по всем вопросам @haarrp
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fmxm...”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 20 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
59 861
Подписчики
-2224 часа
-1117 дней
-52830 день
Архив постов
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
