ch
Feedback
Python задачки

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 12 108 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 10 414,并在 俄罗斯 地区排名第 54 546

📊 受众指标与增长动态

невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 12 108 名订阅者。

根据 09 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 -73,过去 24 小时变化为 -1,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 9.15%。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 1 108 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 10 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。

12 108
订阅者
-124 小时
-167
-7330
帖子存档
photo content

Супер предложение для начинающих питонистов - кодинг марафон из 10 задач. Всем участникам - ревью кода. Как это работает: - вы решаете задачи на питоне - присылаете нам - мы ревьювим ваш код и говорим что хорошо, а что нет Вы решаете задачки, кто решает больше других - выигрывает от 1000 до 3000 рублей. Одни плюсы, никаких подвохов. Правила конкурса у нас в канале PythonBoost.

Каким будет результат выполнения кода?
Anonymous voting

photo content

Каким будет результат выполнения кода?
Anonymous voting

photo content

Каким будет результат выполнения кода?
Anonymous voting

photo content

Каким будет результат выполнения кода?
Anonymous voting

photo content

Каким будет результат выполнения кода?
Anonymous voting

photo content

Каким будет результат выполнения кода?
Anonymous voting

photo content

Какая математика нужна в Data Science и Machine Learning? И нужна ли она вообще? Обязательно, если вы хотите: ✅ Глубоко разбираться в алгоритмах и принципах анализа данных ✅ Понимать методы оптимизации, используемые для машинного обучения ✅ Сравнивать эффективность ML-моделей между собой ✅ Оценивать качество работы алгоритма ML ✅ Находить творческие решения сложных задач Для всего этого нужна хорошая математическая база. А какая именно, вы узнаете на бесплатном вебинаре от онлайн-магистратуры УрФУ "Инженерия машинного обучения". Подключайтесь на онлайн-трансляцию 27 июля в 17:00, чтобы: 🔹 Узнать, как регуляризировать задачу численного дифференцирования, чтобы даже real-world задачи решались 🔹 Научиться решать «нерешаемые» системы линейных уравнений Мы ответим на все ваши вопросы и расскажем, как получить хороший фундамент для обучения и карьеры в сфере анализа данных. Записывайтесь на вебинар!

Каким будет результат выполнения кода?
Anonymous voting

photo content

Каким будет результат выполнения кода?
Anonymous voting

photo content

Узнайте больше о специальности Data Warehouse Analyst на встрече с Senior Data Engineer Артемием Козырем. 28 июля ждем вас на
Узнайте больше о специальности Data Warehouse Analyst на встрече с Senior Data Engineer Артемием Козырем. 28 июля ждем вас на вебинаре, где Артемий расскажет о навыках и задачах, которые появились на стыке деятельности дата инженера и аналитика данных. Также вы познакомитесь с программой онлайн-курса «Data Warehouse Analyst» и форматом обучения в OTUS. В конце встречи у вас будет возможность занять место в группе по спец.цене. Регистрация на вебинар!