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
📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python задачки
تُعد قناة Python задачки (@pythonquestions) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 11 812 مشتركاً، محتلاً المرتبة 10 510 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 54 293 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 11 812 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 01 نوفمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -53، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -2، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 4.99%. 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 589 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 02 نوفمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
11 812
المشتركون
-224 ساعات
-87 أيام
-5330 أيام
أرشيف المشاركات
11 810
С чего начать осваивать технологии тестирования на Python?
Получите подарочное демо-занятие и сделайте первый шаг к карьере автотестировщика. Занятие пройдет 9 декабря и даст вам возможность попробовать онлайн-курс «Python QA Engineer». За 1,5 часа вы разберете одну из практических тем и познакомитесь с преподавателем Андреем Гридяевым.
Чтобы записаться на вебинар пройдите вступительный тест: https://otus.pw/a8DP/
11 810
5 декабря пройдёт YaTalks — самая масштабная технологическая конференция Яндекса. Старт — в 9:00 по Москве, место встречи — онлайн.
YaTalks 2020 — это:
• IT-марафон, объединяющий все часовые пояса и регионы страны
• больше 50 крутых экспертов из разных компаний (Яндекс, ivi, Авито, ВКонтакте, Газпром нефть, и др.)
• больше 30 часов контента про хайлоад-сервисы и сложную разработку
• жаркие дебаты и попкорн-сессии о том, как 2020-й всё перевернул
• научпоп-доклады: от удалёнки в космосе до квантовой революции
• технические доклады: от супераппов до видеоаналитики в нефтехимии
• разбор резюме разработчиков в прямом эфире
• random coffee с участниками и спикерами: система будет назначать видеовстречи двум случайным гостям
Смотрите программу и регистрируйтесь: https://clck.ru/RrRej
11 810
Дата-сайентисты — этот пост к вам!
12 декабря Альфа-Групп запускает online-чемпионат по Data Science: Alfa-Battle 2.0
Задачи придумали team leaders Data Science в Альфа-Банке. Поэтому — будет сложно, но интересно.
Призовой фонд — 1 000 000 рублей!
Ключевые даты:
12 декабря — старт чемпионата.
12 декабря - 20 января — время на решение задач.
29 января - презентация решений, награждение финалистов.
Зарегистрироваться: https://link.alfabattle.ru/rYqLy
Дата-сайентисты, за вами — будущее.
11 810
Как научить компьютер понимать человека? А наладить бизнес-процессы с помощью машинного обучения? Что нужно для создания голосового помощника? А чатбота как сделать?
Такие задачи решают на Факультете обработки естественного языка (NLP-разработки) GeekBrains. Студенты с нуля изучают алгоритмы машинного обучения и основы программирования. Анализируют запросы, учат нейросеть работать с текстом, пишут свои программы. И после выпуска устраиваются на работу в топовые компании.
Что изучают на факультете:
• Математические методы → анализ и моделирование.
• Работу с текстами → машинный перевод.
• Программирование на Python, библиотеки и фреймворки.
• Архитектуры MVP-решений.
• Создание чат-ботов.
О том, как получить востребованную профессию → по ссылке
11 810
Все так же, как и последние несколько лет, востребованы Python-разработчики с зарплатами от 90 000 рублей в месяц.
Так что если хотите быть спокойными за свое будущее — вам в SkillFactory, на курс «Профессия Fullstack-разработчик на Python». Его программа разработана так, чтобы за 15 месяцев на практике вы освоите более 20 видов инструментов для будущего веб-разработчика.
За время обучения вы:
— научитесь программировать на Python и JavaScript;
— освоите Django, React, SQL, а также познакомитесь с DevOps-практиками и основами Linux;
— создадите 7 сквозных и 1 итоговый проект, которые можно добавить в портфолио;
— прокачаете soft skills;
— узнаете, как искать проекты на фриланс-биржах и взаимодействовать с заказчиком.
У ведущего преподавателя курса опыт в разработке более 10 лет, так что ему можно будет задать любой вопрос по учебе.
🚀 C этой недели и до 30 ноября действует скидка 50% на все курсы: https://clc.to/zSDD5w
11 810
25.11 пройдёт бесплатное демо-занятия «Кластеризация временных рядов»
Вместе с Дмитрием Сергеевым вы познакомитесь с интереснейшей задачей, которую можно прикрутить к временным рядам. Вы выясните, можно ли найти похожие друг на друга по динамике финансовые активы на бирже и заберёте с собой код, позволяющий сделать это с нуля.
В честь Черной Пятницы даем скидку 25% всем, кто прошел тестирование.
Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест: https://otus.pw/I6PI/
11 810
Небольшой тест по питону.
Уровень: новичок
Темы: python, http, exceptions
Курсы возможны после положительного прохождения теста)
11 810
Как по умолчанию функция sorted сортирует символы в строке (заглавные, строчные буквы и цифры по очерёдности)?
11 810
В поисках актуальных навыков Machine Learning для старта в карьере?
17 ноября вы сделаете первые профессиональные шаги на демо-уроке «Кластеризация».
Вместе с Андреем Канашовым вы поговорите о задачах машинного обучения без учителя, обсудите задачу кластеризации и разберете самый популярный алгоритм K-means на примере кластеризации стран по уровню счастья. После занятия вы сможете оценивать качество алгоритма и выбирать оптимальное число кластеров.
Демо-занятие — это возможность попробовать курс «Machine learning. Базовый курс» и познакомиться с преподавателем.
Для регистрации на вебинар пройдите вступительный тест: https://otus.pw/BLFn/
