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
Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learnin
Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learning, Data Science, Алгоритмы, Python. Так же часто публикуются крутые 🔥 вакансии. 👉 Вам сюда: @devsp А любителям читать статьи в оригинале вот сюда: 👉 @ds_international Добро пожаловать!

Получи 3 бесплатных вебинара по AI прямо сейчас!🔥 Темы вебинаров: Как запустить AI-проект? Разбор 19 идей проектов: 👉 Много
Получи 3 бесплатных вебинара по AI прямо сейчас!🔥 Темы вебинаров: Как запустить AI-проект? Разбор 19 идей проектов: 👉 Многоуровневая классификация входящих запросов пользователей сервиса 👉 Оценка вероятности попадания в ворота по разбегу бьющего пенальти в футболе 👉 Определение "подозрительных лиц" из базы при входе в супермаркет и еще 16 других идей. Карьерный трек AI-разработчика с 0 до 200К за 2 года: 👉 Как вырасти с нуля до 200 000 руб/месяц? 👉 Фриланс, трудоустройство, карьера AI-разработчика У вас будет сформировано чёткое понимание своего карьерного трека. Делаем AI в прямом эфире: 👉 Вводная часть. Знакомство с Terra AI, единственный в мире софт, позволяющий создавать нейросети движением мышки 👉 Практика: создаем нейросеть по классификации изображений 👉 Теория: разбор нашего AI-проекта на заказ. Получить доступ

​​Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learn
​​Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learning, Data Science, Алгоритмы. Так же часто публикуются крутые 🔥 вакансии. 👉 Вам сюда: @devsp А любителям читать статьи в оригинале вот сюда: 👉 @ds_international Добро пожаловать!

🔥 Как применять подход векторного представления слов в NLP? 🗓 Расскажем 1 декабря в 18:00 мск на открытом уроке «Как примен
🔥 Как применять подход векторного представления слов в NLP? 🗓 Расскажем 1 декабря в 18:00 мск на открытом уроке «Как применять подход векторного представления слов в NLP». 💻 На занятии вы познакомитесь с преподавателем Марией Тихоновой, специалистом по анализу данных в команде AGI NLP в SberDevices. 💣 По итогам занятия вы: ️✔️ Узнаете технику векторных представлений слов (word embedding) ✔️ Изучите несколько классических методов векторных представлений слов. ✔️ Научитесь применять методы word embedding для решения прикладных NLP-задач 📊 Занятие проходит в рамках курса «Natural Language Processing (NLP)». Курс предназначен для DS/ML-специалистов, которые хотят углубить знания в области NLP. ✅ Регистрируйся бесплатно - https://otus.pw/26kG/ Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru