现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
Python задачки
前往频道在 Telegram
Задачки по питону: алгоритмы, регулярные выражения, вопросы с интервью, задачи для Junior Python Developer. По вопросам рекламы: @anothertechrock РКН: https://clck.ru/3R3u5B
显示更多📈 Telegram 频道 Python задачки 的分析概览
频道 Python задачки (@pythonquestions) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 12 110 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 10 421，并在 俄罗斯 地区排名第 54 631 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 12 110 名订阅者。
根据 06 六月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -77，过去 24 小时变化为 0，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 8.49%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.64% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 1 028 次浏览，首日通常累积 441 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 11。
- 主题关注点： 内容集中在 void, developer, professional, api, loginpage 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“Задачки по питону:
алгоритмы, регулярные выражения, вопросы с интервью, задачи для Junior Python Developer.
По вопросам рекламы: @anothertechrock
РКН: https://clck.ru/3R3u5B”
凭借高频更新（最新数据采集于 08 六月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
12 110
订阅者
无数据24 小时
-267 天
-7730 天
帖子存档
12 110
Пишете на Python или Go и хотите работать в Яндексе?
Или хотите перейти на них с другого языка программирования? Тогда приглашаем 26–27 февраля на Fast Track для бэкенд-разработчиков. На мероприятии, которое пройдет в онлайн-формате, вы сможете за пару дней получить оффер в команду, которая разрабатывает FinOps платформу Яндекса.
FinOps платформа — это внутренняя высоконагруженная финансово-операционная система, через которую проходят денежные транзакции всех сервисов Яндекса. Приходите работать с нами, задачи сложные, но действительно интересные.
Регистрируйтесь, решайте отборочный тест и до встречи 26 и 27 февраля!
12 110
PythonTurbo - канал по основам языка Python.
Темы, раскрываемые в канале :
1. Задачи с кодом
2. Трюки языка
3. Туториалы
4. Какие книги почитать?
Канал для начинающих питонистов. Никакой воды - только основы.
@bestpython
12 110
👨💻 Хочешь построить карьеру Data Science?
Начни с матричных разложений — это одна из основных тем в линейной алгебре. Матричные разложения служат для отбора наиболее важной информации в хранимых данных.
🔥 8 февраля в 20:00 пройдет вебинар «Матричные разложения. Применение в Data Science». На нем выступит Глеб Карпов, исследователь в Skoltech Computational Intelligence Laboratory.
Мы познакомимся с фундаментальной мотивацией для матричных разложений, самыми известными их примерами, а также посмотрим, как мы можем на практике применять матричные разложения в задачах DS.
Demo-занятие бесплатное и входит в программу онлайн-курса «Математика для Data Science». Для обучения достаточно школьных знаний математики.
Чтобы зарегистрироваться на занятие, пройдите вступительный тест!
