uz
Feedback

Firibgarlarga uchmang! Telemetrio bunday kanallarni topadi va belgilaydi 👉 Belgini ko‘rmoqchi bo‘lsangiz, obuna bo‘ling

Python/ django

Python/ django

Kanalga Telegram’da o‘tish

📈 Telegram kanali Python/ django analitikasi

Python/ django (@pythonl) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 58 382 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 244-o'rinni va Rossiya mintaqasida 10 292-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 58 382 obunachiga ega bo‘ldi.

04 Noyabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -248 ga, so‘nggi 24 soatda esa -10 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 5.91% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.11% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 3 452 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 813 ta ko‘rish yig‘iladi.
  • Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 17 ta reaksiya keladi.
  • Tematik yo‘nalishlar: Kontent github, claude, контекст, архитектура, api kabi asosiy mavzularga jamlangan.

📝 Tavsif va kontent siyosati

Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fm...”

Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 05 Noyabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.

58 382
Obunachilar
-1024 soatlar
-1547 kun
-24830 kun
Postlar arxiv
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