متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
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 12 110 مشتركاً، محتلاً المرتبة 10 382 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 54 525 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 12 110 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 05 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -80، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -2، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.92%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.64% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 081 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 441 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 10.
- 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 07 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
12 110
المشتركون
-224 ساعات
-267 أيام
-8030 أيام
أرشيف المشاركات
12 110
Тестирование или QA - это сейчас сила и мощь. За три месяца можно стартануть и начать зарабатывать айтишную зарплату. Но не так все просто, надо постараться и попотеть.
Наши коллеги из "Мира QA" решили немного облегчить новичкам путь и создали "Уютное сообщество тестировщиков" в котором публикуют статьи, которые должен читать и в которых должен разбираться начинающий QA специалист
Подписывайтесь и изучайте: @cozyqa
12 110
Потребность в специалистах по машинному обучению растет с каждым годом. Причем не только в IT, но и в ритейле, маркетинге и многих других сферах. Растут и зарплаты дата-сайентистов. Даже джуниорам работодатели готовы платить от 70 тысяч рублей.
Хотите освоить эту профессию с нуля, но не знаете, с чего начать? Тогда годовая специализация «Machine Learning» от OTUS для вас!
Онлайн-курс состоит из двух ступеней, где вы шаг за шагом научитесь строить модели машинного обучения разной сложности.
🔶 ПОСЛЕДНИЙ ДЕНЬ
Успейте на онлайн-курс специализации «Machine Learning». Вас ждет 12 месяцев харкордной практики на реальных датасетах и полный объем актуальных техник и инструментов, необходимых для работы
🔥 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА
2 выпускных проекта для портфолио, которые помогут вам найти работу.
📌 УСПЕТЬ НА КУРС
12 110
Python meetup online
1. Как мы ускоряли код — Python + numba - Андрей Корчагин, Middle Python Developer Утконос ОНЛАЙН
Я расскажу о том, как добиться сильного ускорения кода минимальным набором дополнительных строк
2. Как вызвать C++ из Python и не стать медленнее - Александр Боргардт, Tech Lead Duckstax
У питонистов есть простое правило: хочешь сделать быстро — пиши нативный код. Это действительно так, когда нативный код пишут опытные разработчики. А вот те, кто только начал погружаться в волшебный мир C/C++ кода могут столкнуться с тем, что их код стал не быстрее, а медленнее. Почему? Подробнее — в моем докладе.
3. RecSys Cookbook: строим рекомендательную систему на Python без глубоких знаний математики - Пётр Ермаков ML Brand Director Yandex
Делаем рекомендательную систему на Python, узнаем какие данные для этого нужно собирать и что быстро из них можно слепить.
➖➖➖
🗓 25 мая, начало в 19:00 мск, Среда
🌐 ОНЛАЙН
✅ Регистрация на мероприятие
12 110
📌 Ждете подходящего момента, чтобы начать осваивать Data Science?
Создайте свою первую модель машинного обучения на открытом интенсиве в OTUS 16-17 мая в 18:00. Занятие проведет Мария Тихонова, Senior Data Scientist в Сбере.
1️⃣ В первый день вы узнаете, что такое машинное обучение, какие задачи решают современные Data Scientists.
2️⃣ Во второй день вы уже примените знания на практике — обучите первую модель машинного обучения определять, что изображено на картинке.
🔥Интенсив бесплатный. Продолжить осваивать навыки, необходимые для трудоустройства в Data Science, вы сможете на онлайн-курсе «Специализация Machine Learning».
Чтобы участвовать, зарегистрируйся на занятие
День 1 - Участвовать
День 2 - Участвовать
12 110
📌 Ждете подходящего момента, чтобы начать осваивать Data Science?
Создайте свою первую модель машинного обучения на открытом интенсиве в OTUS 16-17 мая в 18:00. Занятие проведет Мария Тихонова, Senior Data Scientist в Сбере.
1️⃣ В первый день вы узнаете, что такое машинное обучение, какие задачи решают современные Data Scientists.
2️⃣ Во второй день вы уже примените знания на практике — обучите первую модель машинного обучения определять, что изображено на картинке.
🔥Интенсив бесплатный. Продолжить осваивать навыки, необходимые для трудоустройства в Data Science, вы сможете на онлайн-курсе «Специализация Machine Learning».
Чтобы участвовать, зарегистрируйся на занятие
День 1 - Участвовать
День 2 - Участвовать
12 110
📌 Ждете подходящего момента, чтобы начать осваивать Data Science?
Создайте свою первую модель машинного обучения на открытом интенсиве в OTUS 16-17 мая в 18:00. Занятие проведет Мария Тихонова, Senior Data Scientist в Сбере.
1️⃣ В первый день вы узнаете, что такое машинное обучение, какие задачи решают современные Data Scientists.
2️⃣ Во второй день вы уже примените знания на практике — обучите первую модель машинного обучения определять, что изображено на картинке.
🔥Интенсив бесплатный. Продолжить осваивать навыки, необходимые для трудоустройства в Data Science, вы сможете на онлайн-курсе «Специализация Machine Learning».
Чтобы участвовать, зарегистрируйся на занятие
День 1 - Участвовать
День 2 - Участвовать
