uk
Feedback

Не попадись на ботовода! Telemetrio знаходить і позначає такі канали мітками 👉 Хочеш бачити мітку, оформляй підписку

Python/ django

Python/ django

Відкрити в Telegram

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python/ django

Канал Python/ django (@pythonl) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 58 382 підписників, посідаючи 2 244 місце в категорії Технології та додатки та 10 292 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 58 382 підписників.

За останніми даними від 04 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -248, а за останні 24 години на -10, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.91%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.11% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 452 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 813 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 17.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як github, claude, контекст, архитектура, api.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fm...”

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 05 листопада, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.

58 382
Підписники
-1024 години
-1547 днів
-24830 днів
Архів дописів
The most important concepts and features of scaPy: Advanced NLP in Python https://www.datacamp.com/community/blog/spacy-cheatsheet

Python Face Recognition Tutorial https://www.youtube.com/watch?v=QSTnwsZj2yc

How to Calculate Precision, Recall, F1, and More for Deep Learning Models https://machinelearningmastery.com/how-to-calculate-precision-recall-f1-and-more-for-deep-learning-models/

Data Science with Python explained An overview of using Python for data science including Numpy, Scipy, pandas, Scikit-Learn, XGBoost, TensorFlow and Keras https://towardsdatascience.com/data-science-with-python-explained-9333b7cef747

Complete Python Tutorial for Beginners | Learn Python from Scratch | Python Training https://www.youtube.com/watch?v=4_6CHpzwljQ

10 Python Tips and Tricks For Writing Better Code https://www.youtube.com/watch?v=C-gEQdGVXbk

#books_channel📚📚📚📚 #python #deep_learning - #CNN - #LSTM - #Capsulenet #deep_tools - #keras - #tensorflow - #theano #data
#books_channel📚📚📚📚 #python #deep_learning - #CNN - #LSTM - #Capsulenet #deep_tools - #keras - #tensorflow - #theano #data_mining - #slide - #implementation . . 🇯‌🇴‌🇮‌🇳 ↯ @Machine_learn

How to Load and Manipulate Images for Deep Learning in Python With PIL/Pillow https://machinelearningmastery.com/how-to-load-and-manipulate-images-for-deep-learning-in-python-with-pil-pillow/

Loguru is a library which aims to bring enjoyable logging in Python. https://github.com/Delgan/loguru?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

ML | Implement Face recognition using k-NN with scikit-learn https://www.geeksforgeeks.org/ml-implement-face-recognition-using-k-nn-with-scikit-learn/

Python Telegram Bot with pyTelegramBotAPI https://www.youtube.com/watch?v=jhFsFZXZbu4