uk
Feedback
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 59 981 підписників, посідаючи 2 205 місце в категорії Технології та додатки та 10 243 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 59 981 підписників.

За останніми даними від 12 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -567, а за останні 24 години на -11, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.01%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.19% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 203 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 913 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 22.
  • 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 @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fmxm...

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 13 червня, 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.

59 981
Підписники
-1124 години
-1197 днів
-56730 день
Архів дописів

ChatGpt - завел телеграм! Нейросеть пишет новостные статьи, решает задачи для университета, пишет код и отвечает на любые воп
ChatGpt - завел телеграм! Нейросеть пишет новостные статьи, решает задачи для университета, пишет код и отвечает на любые вопросы. Советуем посмотреть: Chatgpt

🔥 Хардкорный тест по Python от OTUS 🔥 🐍 Ответьте на 20 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на курсе - «Py
🔥 Хардкорный тест по Python от OTUS 🔥 🐍 Ответьте на 20 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на курсе - «Python Developer. Professional» 👉 ПРОЙТИ ТЕСТ https://otus.pw/9kKq/ 💣 Пройдете тест и получите: ✔️ Живое общение с экспертами Python-сообщества ✔️ Лучшие открытые уроки прошлых наборов курса ✔️ Продвинутые темы и практика на «боевых» задачах уровня Middle+ ✔️ Скидку на прохождение онлайн курса «Python Developer. Professional»

💣 Собираетесь переходить в дата-инжиниринг? 🚀 Присоединяйтесь 7 февраля в 20:00 мск на открытый урок онлайн-курса «Data Eng
💣 Собираетесь переходить в дата-инжиниринг? 🚀 Присоединяйтесь 7 февраля в 20:00 мск на открытый урок онлайн-курса «Data Engineer» в OTUS. 🟠 Тема вебинара — Clickhouse vs. Greenplum. Какую MPP базу данных выбрать? ❇️ Вы узнаете: 🔸 Что такое MPP-БД на самом деле 🔸 Познакомитесь с различными представителями таких систем 🔸 Разберетесь, когда и в каких случаях стоит выбирать каждую из них 🔸 На практике изучите наглядные примеры работы БД Clickhouse и Greenplum 💻 Спикером выступит Алексей Железной, преподаватель курса и Data Engineer в компании Wildberries. 🔥 Пройдите вступительный тест, чтобы участвовать: https://otus.pw/8Z9j/

Frontender's notes - самый большой канал по фронту с актуальной инфой по HTML, CSS, JS, TypeScript, React, Node.js и развитию Soft-skills, а также разборы вопросов для интервью и подборка крутых статей c опытом релокации айтишников в другие страны. Вам сюда: 👉 @frontendnoteschannel А так же небольшой канал с англоязычными статьями @frontend_international В общем добро пожаловать!

Сегодня хочу порекомендовать вам канал Datalytics, посвященный анализу данных с помощью Python. Автор канала Алексей Макаров регулярно выкладывает полезные материалы по практическом применению Python для анализа данных и автоматизации рутины. В канале можно найти ссылки на статьи про подготовку и предобработку данных с помощью pandas, про визуализацию данных, использование пакетов для статистики, парсинга веб-сайтов, автоматизации собственных задач и многое другое. У канала также есть чат, в котором можно найти советчиков и единомышленников в сфере анализа данных.