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

Python/ django

Відкрити в Telegram

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

Сітка: MachinelearningРосія10 292Технології та додатки2 244...

📈 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

3 452

Перегляди допису

~ 1 81324 години

~ 2 26348 годин

5.91%

Коефіцієнт залучення

~ 1

Дописів на день

Ads index

Архів дописів

58 381

Covariance and Correlation in Python https://stackabuse.com/covariance-and-correlation-in-python/ @pythonl

58 381

How to create stunning visualizations using python from scratch https://www.kdnuggets.com/2021/02/stunning-visualizations-using-python.html @pythonl

58 381

Building a GitHub Secrets Scanner https://developer.okta.com/blog/2021/02/01/building-a-github-secrets-scanner @pythonl

58 381

Работаете в направлении Машинного обучения и хотите развиваться дальше? Специально для вас девять практикующих экспертов приготовили онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Познакомиться с курсом можно будет уже 15 февраля на демо-занятии «Multi-armed bandits для оптимизации AB тестирования». Вместе с Андреем Канашовым, Data Scientist в OMD OM GROUP, вы разберете один из самых простых, но эффективных вариантов применения обучения с подкреплением. Вы узнаете, как можно переформулировать задачу АБ тестирования в задачу байесовского вывода и получать результаты по тестам раньше, чем при классическом тестировании. Используйте демо-занятие, чтобы освоить новые навыки, познакомиться с преподавателем и оценить сложность курса. Пройдите вступительный тест, чтобы зарегистрироваться на урок https://otus.pw/Znh9/

58 381

Normalizing Images in PyTorch https://jbencook.com/pytorch-normalize/ @pythonl

58 381

Hands-On Python Guide to LAMA – An Automatic ML Model Creation Framework https://analyticsindiamag.com/hands-on-python-guide-to-lama-an-automatic-ml-model-creation-framework/ @pythonl

58 381

How to Create a To-Do List App using Django | Django Tutorial Tutorial: https://morioh.com/p/e1bedc10b786 Code: https://github.com/prosoftwaredevelopment/DjangoToDoApp/tree/master/todoproject @Django_pythonl

58 381

Concurrent Task Execution in Python With Asyncio Is A Breeze https://hackernoon.com/concurrent-task-execution-in-python-with-asyncio-is-a-breeze-8c2g32bw @pythonl

58 381

Awesome Python Awesome. A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources. https://github.com/vinta/awesome-python @pythonl

58 381

Speed Up Python Code https://www.loginradius.com/blog/async/speed-up-python-code/ @pythonl

58 381

Stochastic Gradient Descent Algorithm With Python and NumPy https://realpython.com/gradient-descent-algorithm-python @pythonl

58 381

💣 Отошли от праздников и снова готовы учиться? Начните с бесплатных демо-уроков онлайн-курсов «DevOps практики и инструменты» и «Golang Developer. Professional»: 📌«Go-каналы снаружи и внутри»: https://otus.pw/7wHH/ — Получите простую абстракцию в картинках для понимания принципов работы каналов. Узнаете, как каналы устроены на уровне языка. 📌«Prometheus: быстрый старт»: https://otus.pw/KyRD/ — Рассмотрите архитектуру Prometheus. Разберётесь, как система работает с метриками. Поймёте, как формировать алерты и события в системе. 🔥Регистрируйтесь сейчас — напомним в день вебинара!

58 381

Python Programming Challenge – Validate ISBN-10 Number https://compucademy.net/python-programming-challenge-validate-isbn-10-number/ Ru @pythonl

58 381

Начните осваивать навыки Машинного обучения, которые нужны, чтобы решать задачи уровня Middle+ / Senior. 9 февраля ждем вас на демо-занятии «Извлечение признаков из временных рядов». Если на минутку представить, что временной ряд чем-то похож на аудиосигнал — вам откроется чудесный мир новых способов генерации признаков из сферы обработки сигналов. Вместе с преподавателем Дмитрием Сергеевым вы посмотрите, как дополнительные признаки улучшают качество моделей, научитесь пользоваться автоматической генерацией в библиотеках tsfresh и tsfel и решите задачку распознавания активности по данным акселерометра мобильного телефона. Демо-занятие входит в онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Это возможность оценить сложность программы и познакомиться с преподавателем. Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/nFbA/

58 381

Integrating MongoDB with Flask Using Flask-PyMongo https://stackabuse.com/integrating-mongodb-with-flask-using-flask-pymongo/ @pythonl

58 381

Seaborn Box Plot - Tutorial and Examples https://stackabuse.com/seaborn-box-plot-tutorial-and-examples/ @pythonl

58 381

Sending emails using Python https://www.journaldev.com/48114/send-emails-using-python-yagmail-module @pythonl

58 381

Python's key:value hash type https://www.mfitzp.com/article/python-dictionaries/ @pythonl

58 381

🐍 Machine Learning From Scratch In Python - Full Course With 12 Algorithms Video: https://www.youtube.com/watch?v=rLOyrWV8gmA&ab_channel=PythonEngineer Code: https://github.com/python-engineer/MLfromscratch/tree/master/mlfromscratch @ai_machinelearning_big_data

58 381

Customizing the String Representation of your Object https://www.pythonmorsels.com/topics/customizing-string-representation-your-objects/ @pythonl