Анализ страницы https://2022.pycon.de/scheduleT/
Основное Готовность: 100%
Домен
2022.pycon.de
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Используйте для продвижения только домен второго уровня.
Отличный запоминающийся домен.
Ответ сервера
200 Успешный ответ
HTTP-код ответа и цепочка редиректов
?
Код 200 — страница доступна. Коды 3xx — редиректы (цепочки замедляют загрузку и размывают ссылочный вес). Коды 4xx/5xx — ошибки, поисковик не сможет проиндексировать страницу.
Сервер настроен корректно.
Безопасность
Сайт безопасен
Использование HTTPS и SSL-сертификат
?
HTTPS — обязательный стандарт. Google и Яндекс отдают предпочтение защищённым сайтам. Отсутствие SSL или просроченный сертификат ведут к предупреждениям в браузере и снижению позиций.
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 02.11.2026 11:06:23.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
Кодировка
utf-8
Кодировка символов страницы
?
Стандарт — UTF-8. Неправильная кодировка вызывает нечитаемые символы и мешает поисковику корректно распознать текст страницы.
Указана кодировка на странице utf-8.
Язык
en-US
Атрибут lang в HTML-теге
?
Атрибут lang (<html lang="ru">) сообщает поисковикам и браузерам, на каком языке написана страница. Помогает при ранжировании в региональном поиске.
Язык документа указан явно: en-US.
Скорость загрузки
~0,71сек
Время отклика сервера (TTFB)
?
Time To First Byte — время до получения первого байта от сервера. Норма до 200 мс. Медленный отклик ухудшает пользовательский опыт и ранжирование: Яндекс и Google учитывают скорость страниц.
Скорость загрузки сайта 0,71сек оптимальна.
Объем документа
468Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 468Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 6
Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения)
?
Количество и тип подключённых ресурсов влияют на скорость загрузки. Большое число запросов увеличивает время рендеринга страницы.
Кол-во файлов ресурсов 6 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css?family=Karla:400,700i,700|Poppins:700 | |
| stylesheet | text/css | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/6.1.1/css/all.min.css |
| stylesheet | text/css | /static/style.css?h=f04d0eb2 |
| stylesheet | text/css | /static/style-custom.css?h=474cec99 |
| js | application/javascript | /static/js/lib.js |
| js | application/javascript | /static/js/app.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 5
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 5шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | nginx |
| Date | Mon, 24 Aug 2026 04:23:27 GMT |
| Vary | Accept-Encoding |
| ETag | "0b51ee30c3b7a0f2c727915c6dada2c5" |
| x-cache-status | MISS |
CMS
Не определена
Система управления сайтом (движок)
?
CMS — это движок, на котором работает сайт (WordPress, 1C-Bitrix, Tilda и др.). Знание CMS помогает понять возможности SEO-оптимизации и подобрать подходящие инструменты. «Не определена» — вероятно, самописный сайт или нестандартная сборка.
CMS не определена. Вероятно, сайт самописный либо движок надёжно скрыт. Это не ошибка.
Веб-сервер
nginx
Программное обеспечение сервера
?
Веб-сервер — это ПО, которое отдаёт страницы посетителям (nginx, Apache, IIS, LiteSpeed и др.). Определяется по серверным заголовкам ответа (Server, X-Powered-By и т.п.). «Не определён» — сервер намеренно скрывает эти заголовки, это нормальная практика безопасности.
Сайт работает на веб-сервере nginx.
Мета-теги Готовность: 68%
Title
ScheduleT | PyConDE & PyData Berlin 2022
Заголовок страницы в браузере и поисковой выдаче
?
Title — главный SEO-заголовок страницы. Влияет на CTR в поиске и ранжирование. Оптимальная длина: 50–70 символов. Ключевые слова — ближе к началу.
Дублей словоформ в title не найдено.
Число символов в title 40 оптимально (норма: от 40 до 45).
Description
PyConDE & PyData Berlin 2022, Berlin Germany. Where Pythonistas in Germany can meet to learn about new and upcoming Python libraries, tools, software and data science.
Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет)
?
Meta Description — текст под заголовком в выдаче. Напрямую на позиции не влияет, но влияет на CTR. Оптимальная длина: 120–160 символов.
Необходимо уменьшить число символов в description (текущее значение: 167, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
Список ключевых слов страницы (устаревший тег)
?
Meta Keywords не учитывается Яндексом и Google для ранжирования с 2009–2012 годов. Заполнение не обязательно, но не вредит. Конкурент может использовать содержимое для анализа.
Установите мета-тег keywords!
Канонический Url
Указывает поисковику основную версию страницы
?
Canonical (rel=canonical) предотвращает проблему дублей страниц. Должен точно совпадать с URL проверяемой страницы. Неправильный canonical может передать ссылочный вес на другую страницу.
Рекомендуем прописать канонический Url.
Robots
Ошибок нет
Директивы для поисковых роботов на уровне страницы
?
Meta Robots управляет индексацией конкретной страницы: index/noindex — индексировать ли, follow/nofollow — следовать ли по ссылкам. Noindex полностью исключает страницу из поиска.
Meta-тег robots не указан. Страница свободна для индексации.
Адаптивность
width=device-width, initial-scale=1
Настройка масштабирования на мобильных устройствах
?
Тег viewport (<meta name="viewport">) сообщает браузеру, как масштабировать страницу на мобильных. Стандарт: width=device-width, initial-scale=1. Отсутствие — признак отсутствия мобильной версии.
Meta-тег viewport со значением-константой width=device-width задаёт ширину страницы в соответствии с размером экрана.
Meta-тег viewport со значением initial-scale=1.0 определяет масштаб 1:1, т.е. «не масштабировать».
Разметка OpenGraph
Кол-во: 6
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph задана. Страница оптимизирована под социальные сети.
Показать полный список og мета-тегов
| Тип | Значение |
|---|---|
| og:title | ScheduleT |
| og:image:secure_url | https://2022.pycon.de/static/media/twitter/PyConDEPyData.jpg |
| og:image | https://2022.pycon.de/static/media/twitter/PyConDEPyData.jpg |
| og:description | |
| og:url | https://2022.pycon.de/scheduleT/ |
| og:type | article |
Все мета-теги
Кол-во: 18
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 18шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.
Показать полный список мета-тегов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1 |
| name | description | PyConDE & PyData Berlin 2022, Berlin Germany. Where Pythonistas in Germany can meet to learn about new and upcoming Python libraries, tools, software and data science. |
| name | twitter:card | summary_large_image |
| name | twitter:site | @pyconde |
| name | twitter:title | ScheduleT |
| name | twitter:description | |
| name | twitter:image | https://2022.pycon.de/static/media/twitter/PyConDEPyData.jpg |
| property | og:title | ScheduleT |
| property | og:image:secure_url | https://2022.pycon.de/static/media/twitter/PyConDEPyData.jpg |
| property | og:image | https://2022.pycon.de/static/media/twitter/PyConDEPyData.jpg |
| property | og:description | |
| property | og:url | https://2022.pycon.de/scheduleT/ |
| property | og:type | article |
| property | “article:publisher“ | https://de.pycon.org |
| property | “og:site_name“ | PyConDE & PyData Berlin |
| property | “og:image:type“ | image/jpeg |
| property | “og:image:width“ | “2108″/ |
| property | “og:image:height“ | “1054″/ |
Оптимизация Готовность: 92%
Структура
Ошибок нет
Семантические HTML-элементы страницы
?
Проверяет наличие основных структурных элементов: nav, header, footer, main. Корректная семантическая структура помогает поисковику понять архитектуру страницы.
Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют по одному на документ).
Контент
Ошибок нет
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Слова из title 3 встречаются в тексте достаточно.
Абзацев с текстом 475 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 19 достаточно.
Кол-во знаков контента 26073 на странице оптимально.
Кол-во слов 3676 на странице оптимально.
Заголовки
Ошибок нет
Иерархия заголовков H1–H6
?
H1 должен быть один и содержать ключевой запрос. H2–H6 описывают подразделы. Пропуск уровней (H1 → H3) и несколько H1 — типичные ошибки, снижающие понятность страницы для поисковика.
На странице присутствуют заголовки <h1> 1. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 3. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 6.
Тошнота
8,60
Насколько одно слово доминирует в тексте
?
Классическая тошнота = √(частота самого повторяющегося слова). Норма до 7–8: текст воспринимается естественно. Выше — поисковик может счесть страницу переспамленной.
Тошнота превышает норму 5. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
9,85%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота страницы в пределах нормы.
Семантическое ядро
20
Наиболее часто встречающиеся слова на странице
?
Топ слов по частоте использования. Показывает, какие слова доминируют в тексте с точки зрения поисковика.
Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.
Показать список слов
| Слово | Кол-во | Частота |
|---|---|---|
| pycon-pydata | 74 | 2,01% |
| break: | 60 | 1,63% |
| python | 51 | 1,39% |
| pydata: | 50 | 1,36% |
| learning | 45 | 1,22% |
| kuppelsaal | 42 | 1,14% |
| coffee | 39 | 1,06% |
| pycon: | 33 | 0,90% |
| practice | 31 | 0,84% |
| b07-b08 | 27 | 0,73% |
| b05-b06 | 27 | 0,73% |
| machine | 23 | 0,63% |
| general: | 22 | 0,60% |
| language | 20 | 0,54% |
| engineering | 19 | 0,52% |
| pydata | 18 | 0,49% |
| tutorial: | 18 | 0,49% |
| community | 18 | 0,49% |
| visualization | 17 | 0,46% |
| a03-a04 | 16 | 0,44% |
Индексация Готовность: 0%
Индексирование
Есть ошибки
Разрешено ли индексирование страницы
?
Проверяет, не закрыта ли страница от индексации через robots.txt, meta robots или X-Robots-Tag. Страница, закрытая от индексации, не появится в поисковой выдаче.
Анкоров на странице 294 слишком много. Проведите ревизию и оптимизацию ссылок сайта.
Robots.txt
Не найден
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Файл robots.txt не найден (ошибка 404). Крайне рекомендуем добавить файл robots.txt, это правило хорошего тона для поисковых роботов.
Sitemap
Кол-во: 0
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt не содержит ссылку на карту сайта. Рекомендуется добавить карту сайта и указать ссылку на нее в robots.txt.
Внутренние ссылки
Кол-во: 154
Ссылки на другие страницы своего сайта
?
Внутренние ссылки распределяют ссылочный вес между страницами и помогают поисковику обходить сайт. Пустые анкоры и ссылки на запрещённые robots.txt страницы — типичные ошибки.
Внутренних ссылок на странице 154 слишком много. Проведите оптимизацию сайта!
На странице присутствуют изображения 3.
Показать первые 100 внутренних ссылок
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| /blog/ |
Blog
|
|
| /frequently-asked-questions/ |
FAQ
|
|
| /health-provisions/ |
Health Provisions
|
|
| /sponsors/ |
Sponsors
|
|
| /schedule-full-table/ |
<span>Schedule (Table)</span>
|
|
| /scheduleT/ |
<span>Schedule (Transposed)</span>
|
|
| /program/ |
<span>Session List (alphabetical)</span>
|
|
| /program/categories/tutorial |
<span>Tutorials</span>
|
|
| /program/categories/talk |
<span>Talks</span>
|
|
| /program/categories/pycon |
<span>PyCon Session List (alphabetical)</span>
|
|
| /program/categories/pydata |
<span>PyData Session List (alphabetical)</span>
|
|
| /program/categories/general |
<span>General Session List (alphabetical)</span>
|
|
| /blog/social-event/ |
<span>Social Event</span>
|
|
| /blog/arriving-at-the-bcc/ |
<span>Check-In at the Venue</span>
|
|
| /venue/ |
<span>Venue</span>
|
|
| /blog/arriving-at-the-bcc/ |
<span>Check-In at the Venue</span>
|
|
| /blog/tutorial-seats/ |
<span>Tutorials at the Venue</span>
|
|
| /speaker-briefing/ |
<span>Speaker Briefing</span>
|
|
| /team/ |
<span>Team</span>
|
|
| /code-of-conduct/ |
<span>Code of Conduct</span>
|
|
| /opening-session |
Community: Opening Session
|
|
| /program/pycon-testing-w93dbj-pytest-simple-rapid-and-fun-testing-with-python-3-hours-florian-bruhin |
Tutorial: pytest - simple, rapid and fun testing with Python (3 hours)
|
|
| /program/pydata-pydata-scientific-libraries-stack-gcytm3-sktime-python-toolbox-for-time-series-advanced-forecasting-probabilistic-global-and-hierarchical-franz-kiraly |
Tutorial: sktime - python toolbox for time series: advanced forecasting - probabilistic, global and hierarchical
|
|
| /program/general-production-sexpka-what-i-learned-from-monitoring-more-than-30-machine-learning-use-cases-lina-weichbrodt |
Talk: What I learned from monitoring more than 30 Machine Learning Use Cases
|
|
| /program/pydata-data-handling-kmfpan-fundamentals-of-relational-databases-katharina-rasch |
Talk: Fundamentals of relational databases
|
|
| /program/general-ethics-ml7xnx-the-myth-of-neutrality-how-ai-is-widening-social-divides-stefanie-stoppel |
Talk: The Myth of Neutrality: How AI is widening social divides
|
|
| /program/pydata-data-handling-akclep-processing-open-street-map-data-with-python-and-postgresql-travis-hathaway |
Talk: Processing Open Street Map Data with Python and PostgreSQL
|
|
| /program/general-python-pydata-friends-zea9nj-rewriting-your-r-analysis-code-in-python-helena-schmidt |
Talk: Rewriting your R analysis code in Python
|
|
| /program/pydata-computer-vision-wwpugx-building-a-sign-to-speech-prototype-with-tensorflow-pytorch-and-deepstack-how-it-happened-what-i-learned-steven-kolawole |
Talk: Building a Sign-to-Speech prototype with TensorFlow, Pytorch and DeepStack: How it happened & What I learned
|
|
| /program/pycon-libraries-lkhq9j-building-an-orm-from-scratch-jonathan-oberlander-patrick-schemitz |
Talk: Building an ORM from scratch
|
|
| /program/pydata-machine-learning-stats-kg3lkn-you-shall-not-share-gonul-ayc |
Talk: You shall not share!
|
|
| /program/pydata-pydata-scientific-libraries-stack-v3cchq-creating-3d-maps-using-python-martin-christen |
Talk: Creating 3D Maps using Python
|
|
| /program/pydata-machine-learning-stats-qy7p98-introduction-to-uplift-modeling-dr-juan-orduz |
Talk: Introduction to Uplift Modeling
|
|
| /program/plenary-nvblkh-beyond-the-basics-contributor-experience-diversity-and-culture-in-open-source-projects-melissa-weber-mendonca |
Keynote: Beyond the basics: Contributor experience, diversity and culture in open source projects
|
|
| /program/pycon-testing-w93dbj-pytest-simple-rapid-and-fun-testing-with-python-3-hours-florian-bruhin |
Tutorial: pytest - simple, rapid and fun testing with Python (3 hours)
|
|
| /program/pydata-machine-learning-stats-9lztrr-inpsect-and-try-to-interpret-your-scikit-learn-machine-learning-models-guillaume-lemaitre |
Tutorial: Inpsect and try to interpret your scikit-learn machine-learning models
|
|
| /program/general-community-diversity-carreer-life-and-everything-else-sdqeb8-career-panel-katharine-jarmul-matteo-guzzo-sieer-angar-marielle-dado-emily-gorcenski |
Panel: Career Panel
|
|
| /program/general-production-tdlmhq-a-smooth-ride-online-car-buying-and-selling-at-mobile-de-ricardo-kawase-marlene-hense |
Talk: A Smooth Ride: Online Car Buying and Selling at mobile.de
|
|
| /program/pycon-python-language-pys7g8-python-3-10-welcome-to-pattern-matching-laysa-uchoa |
Talk: Python 3.10: Welcome to pattern matching!
|
|
| /program/pydata-pydata-scientific-libraries-stack-mzudyp-introducing-the-dask-active-memory-manager-guido-imperiale |
Talk: Introducing the Dask Active Memory Manager
|
|
| /program/general-community-diversity-carreer-life-and-everything-else-t8d89z-impact-of-cultivating-a-diverse-and-inclusive-workplace-riya-bansal |
Talk: Impact of Cultivating a Diverse and Inclusive Workplace
|
|
| /program/pydata-visualization-9ldace-seeing-the-needle-and-the-haystack-single-datapoint-selection-for-billion-point-datasets-jean-luc-stevens |
Talk: Seeing the needle AND the haystack: single-datapoint selection for billion-point datasets
|
|
| /program/pycon-python-language-hygpw9-trojan-source-malware-can-we-trust-open-source-anymore-cheuk-ting-ho |
Talk: Trojan Source Malware - Can we trust open-source anymore?
|
|
| /program/pydata-pydata-scientific-libraries-stack-bmfvfg-data-apis-standardization-of-n-dimensional-arrays-and-dataframes-stephannie-jimenez-gacha |
Talk: Data Apis: Standardization of N-dimensional arrays and dataframes
|
|
| /program/pydata-machine-learning-stats-lwuwau-the-secret-sauce-of-data-science-management-shir-meir-lador |
Talk: The secret sauce of data science management
|
|
| /program/general-ethics-hxcmkr-biases-in-language-models-sonam |
Talk: Biases in Language Models
|
|
| /program/pycon-libraries-dfwsqr-speeding-up-python-with-zig-adam-serafini |
Talk: Speeding up Python with Zig
|
|
| /program/pydata-machine-learning-stats-aptwqs-secure-ml-automated-security-best-practices-in-machine-learning-alejandro-saucedo |
Talk: Secure ML: Automated Security Best Practices in Machine Learning
|
|
| /program/pydata-visualization-metvvv-how-a-simple-streamlit-dashboard-will-help-to-put-your-machine-learning-model-in-production-daniel-willemsen-welmoet-verbaan |
Talk: How a simple streamlit dashboard will help to put your machine learning model in production
|
|
| /program/pydata-natural-language-processing-hp9kvn-deepdoctection-an-open-source-package-for-document-intelligence-janis-meyer |
Talk: deepdoctection - An open source package for document intelligence
|
|
| /program/pycon-testing-adrkqz-faster-workflow-with-testdriven-development-torsten-zielke |
Tutorial: Faster Workflow with Testdriven Development
|
|
| /program/pydata-pydata-scientific-libraries-stack-rtpewv-data-science-at-scale-with-dask-richard-pelgrim |
Tutorial: Data Science at Scale with Dask
|
|
| /program/general-community-diversity-carreer-life-and-everything-else-wpr7dk-how-to-deal-with-toxic-people-gina-hauge |
Talk: How to deal with toxic people
|
|
| /program/pydata-machine-learning-stats-gcvhbh-unsupervised-shallow-learning-for-fraud-detection-on-marketplaces-andreu-mora |
Talk: Unsupervised shallow learning for fraud detection on marketplaces
|
|
| /program/general-python-pydata-friends-tpzhc7-conda-forge-supporting-the-growth-of-the-volunteer-driven-community-based-packaging-project-wolf-vollprecht-jannis-leidel-jaime-rodriguez-guerra |
Talk: conda-forge: supporting the growth of the volunteer-driven, community-based packaging project
|
|
| /program/pydata-pydata-scientific-libraries-stack-wadngc-flexible-ml-experiment-tracking-system-for-python-coders-with-dvc-and-streamlit-antoine-toubhans |
Talk: Flexible ML Experiment Tracking System for Python Coders with DVC and Streamlit
|
|
| /program/pydata-machine-learning-stats-8kxybd-python-m5p-m5-prime-regression-trees-in-python-compliant-with-scikit-learn-sylvain-marie |
Talk: `python-m5p` - M5 Prime regression trees in python, compliant with scikit-learn
|
|
| /program/general-community-diversity-carreer-life-and-everything-else-jysf3p-ml-communication-101-how-to-talk-about-machine-learning-with-anyone-julia-ostheimer |
Tutorial: ML Communication 101: How to talk about Machine Learning with anyone
|
|
| /program/pycon-devops-re89wx-we-know-what-your-app-did-last-summer-do-you-observing-python-applications-using-prometheus-jessica-greene-she-her-vanessa-aguilar |
Tutorial: We know what your app did last summer. Do you? Observing Python applications using Prometheus.
|
|
| /program/general-production-emnpjw-5-things-you-want-to-know-about-ai-adoption-in-the-enterprise-alexander-cs-hendorf |
Talk: 5 Things You Want to Know About AI Adoption in the Enterprise
|
|
| /program/pydata-data-handling-vuhbwp-using-a-database-in-a-data-science-project-lessons-learned-in-production-jacopo-farina |
Talk: Using a database in a data science project - Lessons learned in production
|
|
| /program/general-python-pydata-friends-gsg7kq-unclear-code-hurts-dario-cannone |
Talk: Unclear Code Hurts
|
|
| /program/pydata-machine-learning-stats-3ezh9p-predictive-maintenance-and-anomaly-detection-for-wind-energy-tobias-hoinka |
Talk: Predictive Maintenance and Anomaly Detection for Wind Energy
|
|
| /program/pydata-visualization-umn7fb-your-data-your-insights-creating-personal-data-projects-to-re-own-the-data-you-share-paula-gonzalez-avalos |
Talk: Your data, your insights: creating personal data projects to (re-)own the data you share
|
|
| /program/general-community-diversity-carreer-life-and-everything-else-bksmfa-do-we-really-need-data-scientists-dr-setareh-sadjadi |
Talk: Do we really need Data Scientists?
|
|
| /program/pycon-web-kxjp7b-5-things-we-ve-learned-building-large-apis-with-fastapi-maarten-huijsmans |
Talk: 5 Things we've learned building large APIs with FastAPI
|
|
| /program/general-python-pydata-friends-yt7wm7-a-data-scientist-s-guide-to-code-reviews-alexandra-worner |
Talk: A data scientist's guide to code reviews
|
|
| /program/general-production-blvrvl-making-machine-learning-applications-fast-and-simple-with-onnx-jan-benedikt-jagusch-christian-bourjau |
Talk: Making Machine Learning Applications Fast and Simple with ONNX
|
|
| /program/pydata-visualization-7sfqnw-sankey-plots-with-python-daniel-ringler |
Talk: Sankey Plots with Python
|
|
| /program/pycon-programming-software-engineering-l8xnvk-aspect-oriented-programming-diving-deep-into-decorators-mike-muller |
Tutorial: Aspect-oriented Programming - Diving deep into Decorators
|
|
| /program/pydata-pydata-scientific-libraries-stack-87bfx7-reproducible-machine-learning-and-science-with-python-prabhant-singh |
Tutorial: Reproducible machine learning and science with python
|
|
| /program/pydata-machine-learning-stats-asw8cj-detecting-drift-how-to-evaluate-and-explore-data-drift-in-machine-learning-systems-emeli-dral |
Talk: Detecting drift: how to evaluate and explore data drift in machine learning systems
|
|
| /program/general-community-diversity-carreer-life-and-everything-else-t8y38g-forget-web-3-0-let-s-talk-about-web-0-0-a-brief-history-of-the-internet-and-the-world-wide-web-dom-weldon |
Talk: Forget ‘web 3.0’, let's talk about ‘web 0.0’. A brief history of the Internet, and the World Wide Web.
|
|
| /program/pydata-data-handling-mpwlwp-what-are-data-unit-tests-and-why-we-need-them-theodore-meynard |
Talk: What are data unit tests and why we need them
|
|
| /program/pydata-jupyter-9d9x8l-overcoming-5-hurdles-to-using-jupyter-notebooks-for-data-science-by-the-jetbrains-datalore-team-alena-guzharina |
Talk: Overcoming 5 Hurdles to Using Jupyter Notebooks for Data Science, by the JetBrains Datalore Team
|
|
| /program/pycon-devops-dpfv7c-battle-of-pipelines-who-will-win-python-orchestration-in-2022-jannis-gronberg |
Talk: Battle of Pipelines - who will win python orchestration in 2022?
|
|
| /program/pydata-natural-language-processing-laul7f-efficient-data-labelling-with-weak-supervision-maria-mestre |
Talk: Efficient data labelling with weak supervision
|
|
| /program/pycon-web-xkjyw3-but-this-is-an-oauth-is-it-not-sara-jaksa |
Talk: But this is an OAuth, is it not?
|
|
| /program/pydata-machine-learning-stats-9ub3z3-machine-learning-testing-ecosystem-of-python-yunus-emrah-bulut |
Talk: Machine Learning Testing Ecosystem of Python
|
|
| /program/pydata-jupyter-lsvvwt-jupyterlite-jupyter-webassembly-python-jeremy-tuloup |
Talk: JupyterLite: Jupyter ❤️ WebAssembly ❤️ Python
|
|
| /program/pycon-devops-ceuz87-the-state-of-devops-for-python-projects-tobias-heintz |
Talk: The state of DevOps for Python projects
|
|
| /program/general-production-dv8pjt-introduction-to-mlops-with-mlflow-tobias-sterbak |
Tutorial: Introduction to MLOps with MLflow
|
|
| /program/pydata-visualization-38hqz3-easily-build-interactive-plots-and-apps-with-hvplot-philipp-rudiger-maxime-liquet |
Tutorial: Easily build interactive plots and apps with hvPlot
|
|
| /program/general-community-diversity-carreer-life-and-everything-else-u8wqmt-python-for-everyone-pyladies-insights-panel-discussion-jessica-greene-she-her |
Panel: Python for Everyone - PyLadies' Insights Panel Discussion
|
|
| /program/pycon-programming-software-engineering-n9rv8l-stupid-things-i-ve-done-with-python-mark-smith |
Talk: Stupid Things I've Done With Python
|
|
| /program/pycon-web-mmp3us-web-based-live-visualisation-of-sensor-data-jannis-lubbe |
Talk: Web based live visualisation of sensor data
|
|
| /program/pydata-machine-learning-stats-7ydwyl-honey-i-shrunk-the-target-variable-common-pitfalls-when-transforming-the-target-variable-and-how-to-exploit-transformations-florian-wilhelm |
Talk: Honey, I shrunk the target variable! Common pitfalls when transforming the target variable and how to exploit transformations.
|
|
| /program/pydata-computer-vision-bhzg8z-challenge-accepted-how-to-escape-the-quicksand-while-engineering-a-computer-vision-application-bettina-heinlein |
Talk: Challenge Accepted - How to Escape the Quicksand While Engineering a Computer Vision Application
|
|
| /program/general-python-pydata-friends-sfdvva-slack-bots-101-an-introduction-into-slack-bot-based-workflow-automation-jordi-smit |
Talk: Slack bots 101: An introduction into slack bot-based workflow automation
|
|
| /program/pycon-django-lwqffk-make-the-most-of-django-paolo-melchiorre |
Talk: Make the most of Django
|
|
| /program/pydata-machine-learning-stats-whhmwq-my-forecast-is-better-than-yours-what-does-that-even-mean-illia-babounikau |
Talk: My forecast is better than yours! What does that even mean?
|
|
| /program/pydata-computer-vision-zjuwzj-grokking-lime-how-can-we-explain-why-an-image-classifier-knows-whats-in-a-photo-without-looking-inside-the-model-kilian-kluge |
Talk: Grokking LIME: How can we explain why an image classifier "knows" what’s in a photo without looking inside the model?
|
|
| /program/plenary-clgy3m-5-years-10-sprints-a-scikit-learn-open-source-journey-reshama-shaikh |
Keynote: 5 Years, 10 Sprints, A scikit-learn Open Source Journey
|
|
| /blog/social-event/ |
Community: Social Event at Weltwirtschaft sponsored by Anaconda
|
|
| /program/pycon-programming-software-engineering-sbcndy-python-3-11-in-the-web-browser-a-journey-christian-heimes |
Keynote: Python 3.11 in the Web Browser - A Journey
|
|
| /program/pydata-pydata-scientific-libraries-stack-dttq9d-serious-time-for-time-series-marysia-winkels-james-hayward |
Tutorial: (Serious) Time for Time Series
|
|
| /program/pycon-programming-software-engineering-ucmc3c-refactoring-dr-kristian-rother |
Tutorial: Refactoring
|
|
| /program/pycon-web-svzexs-it-is-all-about-files-and-http-efe-oge |
Talk: It is all about files and HTTP
|
|
| /program/pydata-pydata-scientific-libraries-stack-gsljuy-easy-and-flexible-imaging-with-the-core-imaging-library-vaggelis-papoutsellis-dr-jakob-sauer-jrgensen |
Talk: Easy and flexible imaging with the Core Imaging Library
|
|
| /program/general-production-wwqgr8-how-to-build-a-python-based-research-cloud-platform-from-scratch-andre-frohlich |
Talk: How to build a Python-based Research Cloud Platform from scratch
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 4
Ссылки на сторонние сайты
?
Исходящие внешние ссылки передают часть ссылочного веса на чужие сайты. Ссылки на авторитетные ресурсы безопасны; ссылки на мусорные сайты могут навредить репутации страницы.
Внешних ссылок на странице 4 оптимально.
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор |
|---|---|
| ti.to |
Register now
|
| twitter.com |
Twitter
|
| python-verband.org |
PySV e.V.
|
| ti.to |
Register now
|
Конкуренты Готовность: 0%
Конкуренты в Яндексе
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Яндексе
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Яндекса по запросам из семантического ядра этой страницы.
Мы не нашли у вас конкурентов в Яндексе. Сайт или очень молодой или плохо продвигается.
Конкурентов в ТОП-10 Яндекса не нашлось.
Конкуренты в Google
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Google
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Google по запросам из семантического ядра этой страницы.
Конкуренты в Google тоже не найдены. Займитесь продвижением сайта!
Конкурентов в ТОП-10 Google не нашлось.
ЗоЗПП: права потребителей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков дистанционной продажи товаров (интернет-магазина) не обнаружено — требования ЗоЗПП о раскрытии информации продавца к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-149: рекомендательные технологии Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекомендательные блоки («с этим покупают», «похожие товары» и т.п.) на сайте не обнаружены — требования ст. 10.7 ФЗ-149 к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-38: реклама Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекламных тематик с обязательными оговорками (медицина, БАД, кредиты и займы, новостройки) на сайте не обнаружено. Нарушений нет.
ФЗ-436: защита детей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков информационной продукции (новости, видео, книги, игры, курсы) не обнаружено — обязательная возрастная маркировка по ФЗ-436 сайту не требуется. Нарушений нет.
Вердикт
Страница https://2022.pycon.de/scheduleT/ готова к продвижению на 65%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: