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

​​Друзья! Если вы пишете на python и любите регулярно решать разные задачки то вот вам канал @python_tesst. Тут постоянно публикуются различные задачки для тренировки которые вы можете решить или обсудить с коллегами. Добро пожаловать! https://t.me/python_tesst

Machine Learning с 0! В этом канале вы научитесь работать с искусственным интеллектом и станете big-data разработчиком. Простым языком о сложном – @ML_secrets

Ищем учеников на бесплатное обучение по созданию искусственного интеллекта с нуля. Опыт программирования не важен!🤖 Всего за
Ищем учеников на бесплатное обучение по созданию искусственного интеллекта с нуля. Опыт программирования не важен!🤖 Всего за 3 вечера под руководством Дмитрия Романова - основателя Университета Искусственного Интеллекта, лидера обучения AI-разработке в РФ, вы с легкостью напишете свой первый искусственный интеллект👨‍💻 Какие нейронные сети вы создадите? 👉Классификация марок молока 👉Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса 👉Обнаружение возгораний 👉Оценка стоимости квартир 👉Классификация отзывов на Teslа 👉Оценка резюме соискателей 👉Прогнозирование стоимости полиметаллов 👉Сегментация изображений самолетов 👉Распознавание команд умного дома⠀ Лучше освоить навыки создания нейронных сетей вам помогут домашние задания с проверкой от кураторов.⠀ Приходите на бесплатное обучение и напишите искусственный интеллект за 3 вечера💪 Регистрация по ссылке

🤬ДА БЛ**ТЬ🤬 Да-да, именно такая реакция у создателей курсов, когда они увидели этот канал с бесплатными курсами по: >JavaSc
🤬ДА БЛ**ТЬ🤬 Да-да, именно такая реакция у создателей курсов, когда они увидели этот канал с бесплатными курсами по: >JavaScript (20гб видео) >Python (64гб видео) >C# (27гб курсов) >Java (45гб видео) >PHP (34гб видео) >Go (23гб видео) >Rust (37гб видео) >SQL (41гб видео) >MySQL (21гб видео) >Другое (114гб видео) ВСЕ БЕСПЛАТНО❤️

Сделайте первые шаги к работе с Big Data! 3 ноября в 20:00 мск пройдет открытый урок «DataFrame API: от Pandas к Dask». 🧑‍🎓
Сделайте первые шаги к работе с Big Data! 3 ноября в 20:00 мск пройдет открытый урок «DataFrame API: от Pandas к Dask». 🧑‍🎓 Занятие пройдет в рамках онлайн-курса «MLOps» от OTUS и его проведет Павел Филонов, Ex-Data Science Manager в Kaspersky. Почему стоит посетить этот урок? На уроке научимся работать с данными через multiprocessing напрямую или pandarallel и ускорим работу. Первый урок — DataFrame API: от Pandas к Dask 👉 Регистрация https://otus.pw/Paol/ Второй урок — DataFrame API: от Dask к PySpark 👉 Регистрация https://otus.pw/onEU/

Найти работу Python программистом можно 2 методами: Первый. Бесконечно скроллить HeadHunter и пытаться что-то выклевать на Li
Найти работу Python программистом можно 2 методами: Первый. Бесконечно скроллить HeadHunter и пытаться что-то выклевать на LinkedIn. Офигеть от условий и закрыть. Второй. Подписаться на Python Job. Это база адекватных предложений, где даже для новичков много мест с хорошей з/п. Тут найдете работу как в Яндексе (именно сюда крупняки присылают вакансии напрямую), так и в молодых стартапах! В общем, не теряйте времени и находите работу в 2 клика: @job_python

Здравствуйте, пост Kubernetes для разработчиков — старт 17 ноября В 2022 еще можно успеть изучить K8s. С 17 ноября по 29 декабря в Слёрме пройдет поток курса «Kubernetes для разработчиков». Зачем нужен курс? Чтобы знать, что делать, когда админ говорит: «Вот тебе кластер, работай с ним». Погрузиться в Kubernetes, понять, как с ним взаимодействовать разработчику и какие у инструмента есть возможности кроме запуска контейнера с приложением в кластере. Что в программе? 🔹базовые абстракциями K8s и устройство кластера; 🔹запуск приложений в кластере; 🔹локальная разработка в Kubernetes; 🔹особенности языков программирования при запуске в Kubernetes (Java, Python, Go). Как выглядят видеоуроки? Вот, например, фрагмент урока, где Марсель Ибраев объясняет, почему Kubernetes стал инфраструктурным стандартом: https://youtu.be/mQsUaPSQjF4 Подробности о курсе: https://slurm.club/3FsEJKH