¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Python RU
Ir al canal en 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
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Python RU
El canal Python RU (@pro_python_code) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 12 511 suscriptores, ocupando la posición 10 149 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 52 934 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 12 511 suscriptores.
Según los últimos datos del 04 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -87, y en las últimas 24 horas de -1, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 8.95%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.68% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 120 visualizaciones. En el primer día suele acumular 335 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 7.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como api, docker, github, sql, linux.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“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”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 05 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
12 511
Suscriptores
-124 horas
-177 días
-8730 días
Archivo de publicaciones
12 511
Евгений Разинков – преподаватель ML в Казанском университете с многолетним стажем, руководитель собственной команды ML-инженеров и автор популярного канала по машинному обучению на YouTube
приглашает вас в свою AI-школу.
Особенности:
• теория и практика
• акцент на самостоятельную реализацию архитектур с нуля
• полное понимание того, что происходит внутри нейронной сети
• архитектуры от сверточных нейронных сетей до трансформеров и языковых моделей.
Регулярные живые QA-сессии, дружное комьюнити, а также компетишены, где можно будет посоревноваться (в командах и поодиночке) в решении ML задач.
От вас: владение Python и знание основ классического ML (регрессия, классификация, градиентный спуск).
Если классический ML не знаете - есть базовые курсы по ML.
7 месяцев, 4 курса:
• AI: от основ до языковых моделей
• Math for AI - необходимый математический бэкграунд
• MLOps - всё про жизненный цикл модели, логирование, версионирование, docker
• Decision making in AI - управление AI-проектом и стратегия
В рамках Capstone Project вы с нуля реализуете и обучите небольшую языковую модель для генерации простых историй, а также выведете ее в продакшн.
Полная стоимость за 7 месяцев (все 4 курса):
• 112 000 рублей (единоразово)
или
• 17 000 рублей в месяц
Если материалы вам не понравятся, мы вернем деньги за текущий оплаченный месяц (и последующие при единоразовой оплате)!
Старт уже 17 февраля, скорее регистрируйтесь здесь!
Еще больше подробностей о курсе ищите в видео и на странице с отзывами участников.
Кстати, теоретические видео курса AI: от основ до трансформеров находятся в открытом доступе на канале Евгения!
ООО «Лаборатория Евгения Разинкова», ИНН: 5043088023, erid: 2VtzqxKcuC1
12 511
💌 Валентина от программиста — краткое руководство всего в трех шагах:
1. Открываем сайт
2. Вставляем код.
Python
print('\n'.join
([''.join
([('Name'[(x-y)%4 ]
if((x*0.05)**2+(y*0.1)**2-1)
**3-(x*0.05)**2*(y*0.1)
**3<=0 else ' ')
for x in range(-30,30)])
for y in range(15,-15,-1)]))12 511
1–2 марта проводим Weekend Offer Analytics
Устроиться в Яндекс за выходные — реально. Ищем крутых аналитиков с опытом работы от 2 лет на Python, готовых работать в офисном или гибридном режиме на территории России.
Подавайте заявку до 24 февраля — и всего за 2 дня пройдите все технические собеседования. После сможете пообщаться с одиннадцатью нанимающими командами и выбрать ту, которая покажется самой интересной. Если всё сложится хорошо, сразу же пришлём вам офер.
Узнать подробности и зарегистрироваться.
Реклама. ООО "Яндекс". ИНН 7736207543
12 511
Анализ частых ошибок при написании кода middle-разработчиками и способы их решения
Разработчики уровня middle обладают определённым опытом и знанием технологий, однако на этом этапе всё ещё часто встречаются ошибки, которые могут снижать качество кода, усложнять его поддержку и влиять на производительность приложений.
В этой статье мы разберём наиболее распространённые ошибки и предложим эффективные методы их устранения.
✔️ Читать статью
12 511
🔵🗣Вырасти до хардового Middle+ аналитика.
Как? Добавьте к своим скилам навыки в проектировании архитектуры и интеграций веб-сервисов!
Рассмотрите — авторский курс про архитектуру и интеграции
с практикой.
—————
По результатам курса вы:
▫️научитесь выбирать стиль интеграции под вашу задачу;
▫️сможете проектировать с нуля и описывать интеграции в современных стилях (API: REST, SOAP, gRPC и др. + брокеры сообщений);
▫️поймете, как правильно собирать требования и моделировать в UML;
▫️подготовитесь к собеседованию, решив более 100 тестов;
▫️разработаете свой API на Python;
—————
🟢Вы получите большую базу фундаментальных знаний, доступ к урокам и обновлениям остается навсегда 💡
• Всю программу и отзывы смотрите в боте курса.
• Бонусный модуль про проектирование баз данных — нормализация, транзакции, основы DWH, индексы.
• Результат после прохождения курса: 15 рабочих проектов в портфолио.
• Доступ к чату учеников (общение, обмен опытом, помощь внутри сообщества)
🔹🔹 С чего начать?🔹🔹
С открытых бесплатных уроков по архитектуре и интеграциям в чат-боте курса. Переходите.
👇
@studyit_help_bot
Скидка на курс от канала —
1 000₽ по промокоду PROPYT до 28 февраля
12 511
🎲 Теория вероятностей играет ключевую роль в машинном обучении, статистике и анализе данных.
В этой статье мы разберем 12 задач, которые помогут лучше понять применение теории вероятностей на практике с использованием Python.
✔️ Читать статью
12 511
Repost from Machinelearning
⭐️ LLM-Reasoner
Инструмент, который поможет добавить рассждуения в ваши LLM проекты , подобно OpenAI o1 и deepseek R1.
✨ Функции:
🧠 Пошаговые рассуждения: Больше никаких ответов из «черного ящика»! Узнайте, как именно мыслит ваш LLM, по аналогии с O1.
🔄 Прогресс в реальном времени: позволяет наблюдать за ходом рассуждений с помощью плавных анимаций
🎯 Поддержка множества LLM провайдеров: Работает со всеми провайдерами LiteLLM
🎮 Streamlit: Удобный пользовательский интерфейс
🛠️ Поддердка CLI: для тех, кто любит возиться с командной строкой.
📊 Проверка уверенности ответа: Узнайте, насколько уверен ваш LLM в каждом шаге рассуждений.
⭐️ Установка:
pip install llm-reasoner
Пример с кодом:
from llm_reasoner import ReasonChain
import asyncio
async def main():
# Create a chain with your preferred settings
chain = ReasonChain(
model="gpt-4", # Choose your model
min_steps=3, # Minimum reasoning steps
temperature=0.2, # Control creativity
timeout=30.0 # Set your timeout
)
# Watch it think step by step!
async for step in chain.generate_with_metadata("Why is the sky blue?"):
print(f"\nStep {step.number}: {step.title}")
print(f"Thinking Time: {step.thinking_time:.2f}s")
print(f"Confidence: {step.confidence:.2f}")
print(step.content)
asyncio.run(main())
12 511
⭐️ LLM-Reasoner
Инструмент, который поможет добавить рассждуения в ваши LLM проекты , подобно OpenAI o1 и deepseek R1.
✨ Функции:
🧠 Пошаговые рассуждения: Больше никаких ответов из «черного ящика»! Узнайте, как именно мыслит ваш LLM, по аналогии с O1.
🔄 Прогресс в реальном времени: позволяет наблюдать за ходом рассуждений с помощью плавных анимаций
🎯 Поддержка множества LLM провайдеров: Работает со всеми провайдерами LiteLLM
🎮 Streamlit: Удобный пользовательский интерфейс
🛠️ Поддердка CLI: для тех, кто любит возиться с командной строкой.
📊 Проверка уверенности ответа: Узнайте, насколько уверен ваш LLM в каждом шаге рассуждений.
⭐️ Установка:
pip install llm-reasoner
Пример с кодом:
from llm_reasoner import ReasonChain
import asyncio
async def main():
# Create a chain with your preferred settings
chain = ReasonChain(
model="gpt-4", # Choose your model
min_steps=3, # Minimum reasoning steps
temperature=0.2, # Control creativity
timeout=30.0 # Set your timeout
)
# Watch it think step by step!
async for step in chain.generate_with_metadata("Why is the sky blue?"):
print(f"\nStep {step.number}: {step.title}")
print(f"Thinking Time: {step.thinking_time:.2f}s")
print(f"Confidence: {step.confidence:.2f}")
print(step.content)
asyncio.run(main())
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
🖥 Совет по Python:
🌟 Вы можете использовать словарь вместо длинного оператора if-else, чтобы сделать свой код понятным!
12 511
🖥 srsly — это библиотека для Python, предлагающая высокопроизводительные утилиты сериализации данных!
🌟 Она поддерживает несколько форматов, включая JSON, MessagePack, Pickle и YAML. Библиотека объединяет несколько популярных сериализационных пакетов, таких как ujson, msgpack, и cloudpickle, в одном пакете с удобным API.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
12 511
Repost from Python/ django
🖥 TinyTroupe — это экспериментальная библиотека на Python, которая позволяет моделировать взаимодействие искусственных агентов с различными личностями, интересами и целями!
🌟 Используя мощь больших языковых моделей, таких как GPT-4, TinyTroupe создаёт реалистичные симуляции поведения. Эти агенты могут общаться друг с другом, реагировать на внешние стимулы и существовать в созданных мирах.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
