Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
Python/ django
Kanalga Telegram’da o‘tish
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Python/ django analitikasi
Python/ django (@pythonl) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 59 861 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 217-o'rinni va Rossiya mintaqasida 10 246-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 59 861 obunachiga ega bo‘ldi.
19 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -528 ga, so‘nggi 24 soatda esa -22 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 8.80% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.22% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 5 267 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 930 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 28 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 @haarrp
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fmxm...”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 20 Iyun, 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.
59 861
Obunachilar
-2224 soatlar
-1117 kunlar
-52830 kunlar
Postlar arxiv
59 861
Python Hack: How to Make a Digital Clock
https://hackernoon.com/python-hack-how-to-make-a-digital-clock-8o193wit
59 861
How to Plot Inline and With Qt - Matplotlib with IPython/Jupyter Notebooks
https://stackabuse.com/how-to-plot-inline-and-with-qt-matplotlib-with-ipython-and-jupyter-notebooks/
59 861
🔥Готовы ли вы к обучению на продвинутом онлайн-курсе «DevOps практики и инструменты» от OTUS и инженеров Express42? Пройдите тест и узнайте сейчас: https://otus.pw/R9dZ/
— Чему научат? Инструментам и конкретным приемам для реализации следующих практик: Infrastructure as Code(IaC), CI/CD, непрерывный сбор метрик (мониторинг и логирование) и др.
📌Хотите протестировать учебный процесс заранее? Сделайте это 17 ноября на бесплатном демо-уроке «Приключения с Terraform и Ansible»: https://otus.pw/jLl3/
— Посмотрим, сколько сил и энергии нужно приложить, чтобы выполнить типовые задачи по созданию виртуальных машин в разных облаках: AWS, GCE и, конечно же, Яндекс.Облако.
Поделится своей экспертизой преподаватель-практик Лев Николаев (инженер и тренер в Express 42). Регистрируйтесь сейчас — напомним в день вебинара!
59 861
PyPy: Faster Python With Minimal Effort.
https://realpython.com/pypy-faster-python/
@pythonl
59 861
🧮 Практические навыки в математике — основное требование к Middle-специалистам в Data science. Именно они получают интересные задачи и высокие зарплаты — в среднем 190 тыс. рублей по данным из открытых источников на октябрь 2020.
OTUS подготовили серию демо-уроков в рамках практических курсов "Math for Data Science":
📌12.11 — «Отображения, их матрица и диагонализация»:
https://otus.pw/TPLn/
• Вспомним важную математическую концепцию: отображения
• сосредоточимся на линейных отображениях: определим их, научимся задавать при помощи матриц
• поговорим о том, зачем эти матрицы диалогализировать.
📌18.11 — «СЛАУ, обращение матриц, определитель»:
https://otus.pw/cs40/
• будем работать с системами линейных алгебраических уравнений
• Внимание будет уделяться решению через обращение матрицы системы уравнений, а также условиям и реализации на Python
📌23.11 — «Классификация данных с помощью регрессионных моделей»:
https://otus.pw/RENf/
• Разберем, как оцененная регрессионная модель позволяет классифицировать данные.
• Узнаем все о преимуществах и недостатках, а также разберем возможные пути улучшения регрессионных моделей.
👤 Поделятся своей экспертизой Сергей Жестков (преподаватель МФТИ), Виктор Легкоступ (Научный сотрудник предприятия ВПК) и Пётр Лукьянченко (преподаватель ВШЭ, Team Lead Analytics).
Обучение не для новичков, поэтому на входе требуется пройти вступительный тест. Проходите тестирование, открывайте доступ к демо-урокам и присоединяйтесь!
59 861
Generating Command-Line Interfaces (CLI) with Fire in Python
https://stackabuse.com/generating-command-line-interfaces-cli-with-fire-in-python/
@pythonl
59 861
Что компании ждут от специалистов Machine learning?
Узнайте об этом 12 ноября на вебинаре с Дмитрием Сергеевым, Senior Data Scientist в Oura. Дмитрий поделится карьерными инсайтами и представит программы онлайн-курсов «Machine Learning». Вы узнаете, чем отличаются курсы, как организована практика и получите возможность сэкономить на обучении.
Как подготовиться к встрече?
Зарегистрируйтесь на вебинар https://otus.pw/SW3m/
59 861
Automated Twitter Bot for Blockchain Metrics in Python
https://levelup.gitconnected.com/automated-twitter-bot-for-blockchain-metrics-in-python-fd538dee1831
@pythonl
59 861
Django How To Use Forms
https://www.mattlayman.com/django-riffs/how-to-use-forms/
@pythonl
59 861
Gradient Descent in Python: Implementation and Theory
https://stackabuse.com/gradient-descent-in-python-implementation-and-theory/
@pythonl
59 861
Guide To Frontend Testing Using Django
https://www.codementor.io/@dorianfelix/guide-to-frontend-testing-using-django-1bxeviqvh6
@Django_pythonl
59 861
Introducing AutoScraper: A Smart, Fast and Lightweight Web Scraper For Python
https://www.codementor.io/@alirezamika/introducing-autoscraper-a-smart-fast-and-lightweight-web-scraper-for-python-1bobk91buu
59 861
Beginner Python Tutorial: Analyze Your Personal Netflix Data
https://www.dataquest.io/blog/python-tutorial-analyze-personal-netflix-data/
59 861
Научитесь за 5 месяцев делать то, что начинающий Python web-разработчик осваивает сам за 1,5 года. Составьте свое портфолио с тремя сложными проектами:
- Блог, написанный на Flask
- Образовательная платформа на Django с личным кабинетом для студентов и админкой
- Свой web-сайт на выбор
Успейте в группу онлайн-курса «Python Web-Developer», чтобы получить все необходимые навыки в комплексе и ускорить профессиональный рост. Старт занятий 28 октября.
Пройдите вступительный тест и присоединяйтесь https://otus.pw/lUIt/
59 861
Learning Python Data Structures: Dictionaries
https://morioh.com/p/13bd279674ba
@pythonl
59 861
On code isolation in Python
https://rushter.com/blog/python-code-isolation/
@pythonl
59 861
Sending Email with Python
https://levelup.gitconnected.com/sending-email-with-python-c6bdc9a07cb5
59 861
How to Sort a Dictionary by Value in Python
https://stackabuse.com/how-to-sort-dictionary-by-value-in-python/
59 861
Understanding Logistic Regression
https://www.geeksforgeeks.org/understanding-logistic-regression/?ref=rp
