Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
Python RU
Open in Telegram
Все для python разработчиков админ - @haarrp @python_job_interview - Python собеседования @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @programming_books_it - it книги @pythonl РКН: clck.ru/3Fmy2j
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Python RU
Channel Python RU (@pro_python_code) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 12 511 subscribers, ranking 10 149 in the Technologies & Applications category and 52 934 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 12 511 subscribers.
According to the latest data from 04 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -87 over the last 30 days and by -1 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 8.95%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.68% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 120 views. Within the first day, a publication typically gains 335 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 7.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as api, docker, github, sql, linux.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Все для python разработчиков
админ - @haarrp
@python_job_interview - Python собеседования
@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение
@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
@programming_books_it - it книги
@pythonl
РКН: clck.ru/3Fmy2j”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 05 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
12 511
Subscribers
-124 hours
-177 days
-8730 days
Posts Archive
12 511
🖥 YT Navigator — это приложение на основе искусственного интеллекта, предназначенное для эффективного поиска и взаимодействия с контентом YouTube-каналов.
Оно позволяет пользователям выполнять семантический поиск по видео, получать точные временные метки и извлекать информацию из часов видеоматериалов за считанные секунды.
📌 Основные функции YT Navigator:
Семантический поиск: Возможность находить релевантные сегменты видео с точными временными метками на основе естественных языковых запросов.
Интерактивное общение: Пользователи могут "общаться" с содержимым канала, получая ответы на вопросы, основанные на транскриптах видео.
Экстракция информации: Быстрое извлечение ключевой информации из большого объёма видеоконтента, что экономит время и усилия при анализе материалов.
Преимущества использования YT Navigator:
Экономия времени: Быстрый доступ к конкретной информации без необходимости просмотра длительных видеороликов.
Удобство: Интуитивно понятный интерфейс и мощные функции делают процесс поиска и анализа видеоконтента более эффективным.
YT Navigator особенно полезен для исследователей, аналитиков и всех, кто работает с большими объёмами видеоданных, предоставляя инструменты для быстрого и точного анализа контента.
📌 Github
12 511
⚡️ pandas-ai — это open-source библиотека, позволяющая интегрировать возможности искусственного интеллекта в работу с DataFrame библиотеки pandas.
▪ Интеграция ИИ с pandas: Проект позволяет задавать вопросы на естественном языке относительно ваших данных в DataFrame и получать интерпретируемые ответы, используя крупные языковые модели (LLM).
▪ Удобство анализа: С помощью pandas-ai вы можете автоматически получать анализ данных, визуализации и статистические выводы без написания сложного кода.
▪ Гибкость и расширяемость: Библиотека легко настраивается и интегрируется с различными моделями и API, что делает её полезной для быстрого прототипирования и разработки аналитических приложений.
Таким образом, pandas-ai интересен разработчикам и аналитикам, которые хотят объединить возможности ИИ с традиционным анализом данных для автоматизации и упрощения рабочих процессов.
▪Github
12 511
Repost from Python/ django
🖥 python-genai — это официальный SDK на Python от Google, предназначенный для интеграции генеративных моделей Google AI в приложения!
💡 Основные возможности включают генерацию текста, настройку моделей с помощью системных инструкций, параметры генерации (например, температуры, длины вывода), а также встроенные механизмы безопасности. SDK поддерживает удобную работу с параметрами через словари или модели Pydantic. Также предусмотрена интеграция с пользовательскими функциями для обработки результатов или вызова API.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@pythonl
12 511
Как ускорить Python-код, выжать максимум из AI и не попасть в ловушки импорта?
Подробно разберут на Podlodka Python Crew, где обсуждают практические аспекты и инструменты.
🔹Что за конференция?
Podlodka Crew — это серии IT-конференций с упором на прикладные знания.
Все сессии проходят онлайн, в удобное время утром и вечером, так что легко совмещать с работой.
🔹Что в программе?
🦾 AI для самых ленивых — как делегировать задачи нейросетям и повысить продуктивность (Никита Замулдинов, Сбер)
⚡Python медленный, Rust быстрый — как писать Python-библиотеки на Rust и интегрировать через PyO3 (Данил Ахтаров)
🖥 Vim, VSCode, PyCharm — кто победит? — обсуждают топовые разработчики из Райффайзена, Яндекса и Контура
🔥Фейлы на проде — открытый микрофон для самых запоминающихся ошибок и решений
Главный фокус — применимость знаний. После конференции вам не придется гадать, что делать с информацией: сразу берите и внедряйте.
📅 Даты: 17 - 21 марта 2025 года
🎟 Билеты и подробности: https://podlodka.io/pythoncrew
А промокод собщества pro_python4 дает скидку в 500р🥳
12 511
Repost from Machinelearning
+3
🌟 EuroBERT: энкодеры нового поколения.
Исследовательская группа под патронажем Centrale Supélec (Университет Париж-Сакле) выпустила в открытый доступ EuroBERT — семейство мультиязычных энкодеров, обученных на 5 трлн. токенов из 15 языков, включая русский.
EuroBERT сочетает инновационную архитектуру с поддержкой контекста до 8192 токенов, что делает это семейство идеальным для анализа документов, поиска информации, классификации, регрессии последовательности, оценки качества, оценки резюме и задач, связанных с программированием, решением математических задачи.
В отличие от предшественников (XLM-RoBERTa и mGTE), EuroBERT объединил GQA, RoPE и среднеквадратичную нормализацию, чтобы достичь беспрецедентной эффективности производительности даже в сложных задачах. Второе немаловажное преимущество EuroBERT - в обучение помимо текстовых данных были включены примеры кода и решения математических задач.
Самая младшая модель EuroBERT с 210 млн. параметров показала рекордные результаты: в тесте MIRACL по многоязычному поиску её точность достигла 95%, а в классификации отзывов (AmazonReviews) — 64,5%. Особенно выделяется умение работать с кодом и математикой — в бенчмарках CodeSearchNet и MathShepherd EuroBERT опережает аналоги на 10–15%.
▶️Состав релиза:
🟢EuroBERT-210М
🟢EuroBERT-610М
🟢EuroBERT-2.1В
⚠️ EuroBERT можно использовать непосредственно с
transformers, начиная с версии 4.48.0
⚠️ Для достижения максимальной эффективности, разработчики рекомендуют запускать EuroBERT с Flash Attention 2
▶️ Пример инференса:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM
model_id = "EuroBERT/EuroBERT-210m"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
text = "The capital of France is <|mask|>."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
# To get predictions for the mask:
masked_index = inputs["input_ids"][0].tolist().index(tokenizer.mask_token_id)
predicted_token_id = outputs.logits[0, masked_index].argmax(axis=-1)
predicted_token = tokenizer.decode(predicted_token_id)
print("Predicted token:", predicted_token)
# Predicted token: Paris
12 511
+1
Машинное и глубокое обучение ОНЛАЙН-УЧЕБНИК Виктор Владимирович Китов
Учебник содержит выжимку основных материалов на основе читаемых автором курсов на факультете вычислительной математики и кибернетики (ВМК) в МГУ им. М.В.Ломоносова, а также в магистратуре Т-Банка для студентов МФТИ.
Этот онлайн-учебник посвящен увлекательной, перспективной и бурно развивающейся теме машинного обучения (machine learning) и глубокого обучения (deep learning), позволяющей наделять компьютерные программы возможностью принимать сложные интеллектуальные решения, автоматически настраиваемые по наблюдаемым данным. В первой части учебника (машинное обучение) рассматриваются основные задачи и понятия машинного обучения, методы их решения, оценка качества результатов и способы интерпретации моделей машинного обучения. Во второй части (глубокое обучение) изучаются нейронные сети, способы их эффективной настройки и архитектуры для решения различных задач.
Цель учебника состоит в том, чтобы предоставить образовательные материалы в открытый доступ для широкого круга читателей, как совсем не знакомых с областью, так и имеющих в ней некоторый опыт. Описание даётся как на интуитивном уровне, так и используя математические выкладки, поэтому предполагается знакомство читателя с основами математического анализа, теории вероятностей и математической статистикой. За исключением основ высшей математики, учебник полностью самодостаточный. Предварительного знакомства читателя с машинным обучения не требуется, поскольку в учебнике описывается весь цикл разработки моделей от постановки задачи и подготовки данных до оценки качества прогнозов и интерпретации результатов.
Для обратной связи по сайту, материалам и общим вопросам пишите на deepmachinelearning@yandex.ru.
С правами использования материала учебника вы можете ознакомиться в разделе лицензия.
Разработка и систематизация материалов поддержана грантом некоммерческого фонда развития науки и образования «Интеллект».
📓 Ссылка на книгу
12 511
🤔 Основы математики в Machine Learning / Deep Learning
🗓 6 марта приглашаем вас на прямой эфир, где мы подробно разберем ряд Тейлора, собственные векторы и другие ключевые понятия в ML.
(ссылка)
🌟 Спикер: *Мария Горденко* – Старший преподаватель ФКН НИУ ВШЭ, НИТУ МИСИС, аспирант департамента анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ, а также преподаватель на курсе Алгоритмы и структуры данных в proglib academy.
Место работы: Инженер-программист, ведущий эксперт НИУ ВШЭ, цифровой ассистент и цифровой консультант НИУ ВШЭ.
😮 На вебинаре вы узнаете:
🔵 Теорию вероятностей: обсудим случайные величины, вероятность, математическое ожидание и дисперсию.
🔵 Линейную алгебру: изучим векторы, матрицы, собственные векторы и собственные значения.
🔵 Математический анализ: разберем производные и разложение функций в ряд Тейлора.
🔵 Практику: применим полученные знания на реальных кейсах из области Machine Learning и Deep Learning.
🎯 Почему это важно?
Понимание математических основ помогает глубже разобраться в работающих под капотом алгоритмах ML/DL и эффективно применять их на практике.
👉 Присоединяйтесь к нам и совершенствуйте свои навыки в машинном обучении!
📌 Регистрация по ссылке: https://proglib.io/w/fe260c46
Реклама. ИП Дрёмов Артём Сергеевич, ИНН 771391651571. Erid 2VtzqvwgKH8
12 511
✔ Разбор задач с собеседований по статистике для Дата Саентистов
В современных собеседованиях на позицию Data Scientist кандидатов проверяют не только практические навыки программирования, но и глубокое понимание статистических методов.
В данной статье рассмотрены часто встречающиеся задач, которые могут встретиться на интервью. Разберём каждую задачу с теоретической точки зрения, а также продемонстрируем пример кода на Python.
📌 Читать
@pro_python_code
12 511
Repost from Python/ django
🖥 ScrapeServ — это API, который принимает URL и возвращает файл с данными веб-сайта и его скриншотами!
🌟 Он разработан для запуска в Docker-контейнере и использует браузерные технологии для обработки JavaScript на страницах. Среди возможностей ScrapeServ — прокрутка страницы с созданием скриншотов различных разделов, автоматическая обработка перенаправлений и корректная работа с ссылками на загрузку файлов. Задачи обрабатываются в очереди с настраиваемым распределением памяти, обеспечивая эффективное использование ресурсов.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
12 511
Инженерам посвящается! :)
27 февраля вместе с Вадимом Вагановым, ведущим экспертом разработки Газпромбанк.Тех, поговорим о том, как бэкенд-разработчикам красиво и наглядно показывать свои результаты.
Какие вопросы обсудим:
– Что делать, если есть трудности с презентацией и оценкой своей работы
– Как мониторинг может помочь решить эту проблему
– Какие метрики стоит отслеживать в backend-приложениях
– Почему мониторинг — это навык, который стоит прокачать любому инженеру
Регистрируйся по ссылке: https://www.gazprombank.tech
Реклама, Банк ГПБ (АО), ИНН: 7744001497
12 511
⚡️ Метапрограммирование на грани магии: Метаклассы, Декораторы и Динамические DSL
📌 Читать
@pro_python_code
12 511
⚡️ Метапрограммирование на грани магии: Метаклассы, Декораторы и Динамические DSL
📌 Читать
@pro_python_code
12 511
⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
12 511
🧠 Современные методы статистической теории в машинном обучении
- Видео
- Colab
- Полный курс
@data_math
12 511
Repost from Machinelearning
⭐️ Podcastfy — это open-source инструмент, который преобразует текстовый контент в аудио подкасты с использованием синтеза речи.
Он позволяет легко создавать аудиоверсии статей или блогов, упрощая процесс создания подкастов для контент-мейкеров, блогеров или в целях обучения.
🌟 Поддерживает интеграцию с ElevenLabs, OpenAI и Edge TTS, для преобразования текста в речь.
💡 Примеры можно посмотреть здесь.
💨 Поддерживает продвинутые настройки для работы с голосами, стилем речи и другими параметрами. с генеративным контентом.
Установка:
$ pip install podcastfy
Podcastfy — удобный и простой в использовании инструмент для быстрого прототипирования решений по автоматическому созданию аудиоконтента и интеграции в более крупные ML-проекты.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
▪Github
▪Paper
▪Colab
@ai_machinelearning_big_data
#podcast #gemini #openai #elevenlabs #genai #notebooklm12 511
Repost from Python/ django
🖥 PdfDing — это менеджер, просмотрщик и редактор PDF-файлов, обеспечивающий удобную работу на различных устройствах!
🌟 Он позволяет просматривать PDF-документы непосредственно в браузере, сохраняя позицию чтения для последующего продолжения с того же места. Пользователи могут организовывать свои PDF-файлы с помощью многоуровневых тегов, добавлять аннотации, выделения и рисунки, а также использовать такие функции, как темный режим, инвертированные цвета и настраиваемые цветовые темы. Кроме того, PdfDing поддерживает единый вход (SSO) через OIDC и предоставляет возможность делиться PDF-файлами с внешними пользователями посредством ссылок или QR-кодов с опциональным контролем доступа.
🔐 Лицензия: GPL-3.0
🖥 Github
@pythonl
