لا تقع ضحية للمخادعين! تيليمتريو يكتشف ويُميّز هذه القنوات 👉 إذا كنت تريد رؤية العلامة، اشترك

Python задачки

الذهاب إلى القناة على Telegram

Задачки по питону: алгоритмы, регулярные выражения, вопросы с интервью, задачи для Junior Python Developer. По вопросам рекламы: @anothertechrock РКН: https://clck.ru/3R3u5B

إظهار المزيد

الشبكة:Python Books. Книги по питону روسيا54 289 التكنولوجيات والتطبيقات10 532...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python задачки

تُعد قناة Python задачки (@pythonquestions) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 11 816 مشتركاً، محتلاً المرتبة 10 532 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 54 289 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 11 816 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 30 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -60، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -3، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 4.84‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.30‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 572 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 390 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 5.
الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل void, developer, professional, api, loginpage.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Задачки по питону: алгоритмы, регулярные выражения, вопросы с интервью, задачи для Junior Python Developer. По вопросам рекламы: @anothertechrock РКН: https://clck.ru/3R3u5B”

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 31 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

11 816

المشتركون

-324 ساعات

-97 أيام

-6030 أيام

572

عرض المشاهدات

~ 39024 ساعات

~ 42548 ساعات

4.84%

معدل المشاركة

لا توجد بيانات

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

11 816

Python chat for the people who want to study both English and Python at the same time: https://t.me/joinchat/EPJfLFi7gVxkMTli Let's help each other.

11 816

Каким будет результат выполнения кода?

Anonymous voting

11 816

Как правильно применять высшую математику в Data Science? 🤔 В линейной алгебре широко используется идея матричных разложений. В DS они служат для отбора наиболее важной информации в хранимых данных, для фильтрации от шумов, в процессе обучения моделей и .д. 23 ноября в 20:00 приглашаем вас на открытый урок «Матричные разложения» в рамках онлайн-курса «Математика для Data Science» от OTUS. Мероприятие ведет Глеб Карпов, исследователь в Skoltech Computational Intelligence Laboratory. На занятии мы рассмотрим самые известные примеры разложений, используемые в DS: откуда они берутся и как применяются на практике. Пройди тест на сайте и регистрируйся на мероприятие бесплатно!

11 816

Каким будет результат выполнения кода?

Anonymous voting

11 816

Каким будет результат выполнения кода?

Anonymous voting

11 816

Must have для каждого специалиста по машинному обучению! Последняя в этом году практическая группа по «Machine Learning. Advanced» старт уже 29 ноября. Приглашаем вас на бесплатный 2-х дневный интенсив: ⌛️22-23 ноября в 20:00 (мск) «Деплой ml модели: от грязного кода в ноутбуке к рабочему сервису» от OTUS и Сбер! Ответьте на 10 вопросов и проверьте свой уровень знаний. Пройдите вступительный тест на онлайн-курс, чтобы определить подойдет ли вам сложность курса, и успейте словить бонусную скидку.

11 816

Друзья, наши знакомые тестировщики открыли новый канал с вакансиями: https://t.me/qajoboffer. Если кто-то задумывался над стартом в IT в QA - вам туда.

11 816

Каким будет результат выполнения кода?

Anonymous voting

11 816

Каким будет результат выполнения кода?

Anonymous voting

11 816

Как добиться, чтобы модели Machine Learning приносили пользу? Узнайте уже на первом дне интенсива 17 ноября в 20:00 онлайн-курса «Machine Learning. Professional» от OTUS. Тема занятия: «Построение пайплайнов с помощью sklearn или как выделиться на фоне остальных». На интенсиве вы узнаете, как: — Строить легко масштабируемые пайплайны для обработки данных и построения прогноза в несколько строк с помощью pipelines из библиотеки sklearn — Писать код быстрее и эффективнее, чтобы выделиться на фоне остальных дата сайентистов, которые пишут плохой код — Сократить количество кода в 4 раза при решении задачи классификации — Визуализировать работу вашего кода После интенсива вы сможете продолжить обучение на онлайн-курсе «Machine Learning. Professional» по спец.цене. Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест!

11 816

Каким будет результат выполнения кода?

Anonymous voting

11 816

Каким будет результат выполнения кода?

Anonymous voting

11 816