¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
📚Python Books
Ir al canal en Telegram
📚Python библиотека admin - @haarrp @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @programming_books_it - бесплатные it книги @pythonl - 🐍 @ArtificialIntelligencedl - AI @datascienceiot - ml РКН: clck.ru/3FmsTi
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram 📚Python Books
El canal 📚Python Books (@pythonlbooks) es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 33 929 suscriptores, ocupando la posición 4 021 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 19 145 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 33 929 suscriptores.
Según los últimos datos del 23 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -215, y en las últimas 24 horas de -15, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 14.21%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener N/A% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 0 visualizaciones. En el primer día suele acumular 0 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 0.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como сотрудников, курса, инструменты, использовать, docker.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“📚Python библиотека
admin - @haarrp
@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение
@programming_books_it - бесплатные it книги
@pythonl - 🐍
@ArtificialIntelligencedl - AI
@datascienceiot - ml
РКН: clck.ru/3FmsTi”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 24 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.
33 929
Suscriptores
-1524 horas
-397 días
-21530 días
Carga de datos en curso...
Canales Similares
Nube de Etiquetas
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
junio '26
junio '26
+51
en 2 canales
mayo '26
+63
en 0 canales
Get PRO
abril '26
+20
en 0 canales
Get PRO
marzo '26
+49
en 2 canales
Get PRO
febrero '26
+275
en 0 canales
Get PRO
enero '26
+485
en 2 canales
Get PRO
diciembre '25
+434
en 1 canales
Get PRO
noviembre '25
+521
en 5 canales
Get PRO
octubre '25
+293
en 0 canales
Get PRO
septiembre '25
+619
en 2 canales
Get PRO
agosto '25
+1 070
en 1 canales
Get PRO
julio '25
+1 143
en 1 canales
Get PRO
junio '25
+539
en 1 canales
Get PRO
mayo '25
+534
en 3 canales
Get PRO
abril '25
+716
en 1 canales
Get PRO
marzo '25
+646
en 14 canales
Get PRO
febrero '25
+776
en 2 canales
Get PRO
enero '25
+1 073
en 16 canales
Get PRO
diciembre '24
+653
en 5 canales
Get PRO
noviembre '24
+1 221
en 1 canales
Get PRO
octubre '24
+1 895
en 5 canales
Get PRO
septiembre '24
+731
en 2 canales
Get PRO
agosto '24
+679
en 2 canales
Get PRO
julio '24
+776
en 4 canales
Get PRO
junio '24
+870
en 6 canales
Get PRO
mayo '24
+862
en 40 canales
Get PRO
abril '24
+618
en 43 canales
Get PRO
marzo '24
+721
en 21 canales
Get PRO
febrero '24
+930
en 4 canales
Get PRO
enero '24
+900
en 44 canales
Get PRO
diciembre '23
+760
en 40 canales
Get PRO
noviembre '23
+395
en 7 canales
Get PRO
octubre '23
+598
en 19 canales
Get PRO
septiembre '23
+844
en 0 canales
Get PRO
agosto '23
+899
en 0 canales
Get PRO
julio '23
+675
en 0 canales
Get PRO
junio '23
+1 051
en 0 canales
Get PRO
mayo '23
+1 617
en 0 canales
Get PRO
abril '23
+269
en 0 canales
Get PRO
marzo '23
+438
en 0 canales
Get PRO
febrero '23
+375
en 0 canales
Get PRO
enero '23
+390
en 0 canales
Get PRO
diciembre '22
+247
en 0 canales
Get PRO
noviembre '22
+408
en 0 canales
Get PRO
octubre '22
+439
en 0 canales
Get PRO
septiembre '22
+414
en 0 canales
Get PRO
agosto '22
+314
en 0 canales
Get PRO
julio '22
+337
en 0 canales
Get PRO
junio '22
+440
en 0 canales
Get PRO
mayo '22
+1 583
en 0 canales
Get PRO
abril '22
+470
en 0 canales
Get PRO
marzo '22
+1 846
en 0 canales
Get PRO
febrero '22
+273
en 0 canales
Get PRO
enero '22
+325
en 0 canales
Get PRO
diciembre '21
+417
en 0 canales
Get PRO
noviembre '21
+698
en 0 canales
Get PRO
octubre '21
+299
en 0 canales
Get PRO
septiembre '21
+498
en 0 canales
Get PRO
agosto '21
+323
en 0 canales
Get PRO
julio '21
+537
en 0 canales
Get PRO
junio '21
+332
en 0 canales
Get PRO
mayo '21
+332
en 0 canales
Get PRO
abril '21
+351
en 0 canales
Get PRO
marzo '21
+325
en 0 canales
Get PRO
febrero '21
+264
en 0 canales
Get PRO
enero '21
+431
en 0 canales
Get PRO
diciembre '20
+4 178
en 0 canales
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 24 junio | +5 | |||
| 23 junio | +3 | |||
| 22 junio | +2 | |||
| 21 junio | 0 | |||
| 20 junio | +3 | |||
| 19 junio | +3 | |||
| 18 junio | +2 | |||
| 17 junio | +3 | |||
| 16 junio | 0 | |||
| 15 junio | +2 | |||
| 14 junio | +3 | |||
| 13 junio | 0 | |||
| 12 junio | 0 | |||
| 11 junio | 0 | |||
| 10 junio | +5 | |||
| 09 junio | +5 | |||
| 08 junio | 0 | |||
| 07 junio | +1 | |||
| 06 junio | +1 | |||
| 05 junio | +5 | |||
| 04 junio | +1 | |||
| 03 junio | +1 | |||
| 02 junio | +1 | |||
| 01 junio | +5 |
Publicaciones del Canal
Один из главных мифов вокруг ИИ-кодинга: достаточно найти правильный промпт — и модель начнет писать хороший код
Но на практике два разработчика могут отправить одинаковый запрос: «создай API для пользователей» — и получить совершенно разный результат. Один получит аккуратный FastAPI-сервис с типами, тестами и обработкой ошибок. Другой — код, который придется переписывать после первого изменения.
Причина часто не в модели.
LLM (большие языковые модели) не знает, как устроен ваш проект: какие архитектурные решения приняты, какие стандарты действуют и что команда считает качественным результатом.
Поэтому стоит выстраивать вокруг ИИ тот же инженерный слой, который уже есть в обычной разработке: правила проекта, чек-листы, автоматические проверки и понятные критерии качества.
На бесплатном вебинаре karpovꓸcourses «ИИ-агенты и профессиональная разработка на Python» Алексей Жиряков покажет вживую, почему ИИ-код ломается в реальных проектах и как это исправлять.
Алексей — исполнительный директор в Сбере, занимается развитием генеративного ИИ, а до этого более 15 лет работал в backend-разработке и руководил инженерными командами.
Будет живое демо поверх готового репозитория: как настроить процесс, получить более чистый типизированный код и использовать продакшен-подход вроде связки «дешевая модель пишет — дорогая ревьюит», которая помогает снижать стоимость генерации.
Присоединяйтесь по ссылке, а после регистрации вы получите гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента»: https://clc.to/erid_2W5zFHDDppZ
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFHDDppZ
| 2 | Один из лучших вводных материалов по прикладной линейной алгебре, который мне попадался.
Этот курс объясняет векторы, матрицы и метод наименьших квадратов с самых основ, а затем связывает их с реальными задачами:
• подгонка данных
• машинное обучение
• оптимизация
• обработка изображений
• системы управления
Это материал, который можно рекомендовать студентам, инженерам и всем, кто хочет понять математический фундамент современной data science.
PDF: http://web.stanford.edu/~boyd/vmls/vmls.pdf | 2 784 |
| 3 | Теперь на GitVerse — зеркало PyPI! ⚡️
Python‑пакеты переехали на российскую платформу для разработчиков GitVerse — теперь зависимости подтягиваются быстрее, а пайплайны не зависят от доступности внешнего PyPI.
Остаётся только выбрать: установить зеркало как основной источник или оставить как «страховку».
Гайд по подключению. | 1 070 |
| 4 | ⚡️ Machine Learning Roadmap 2026: большая карта входа в ML без сказок про “нейросети за месяц
Большой русскоязычный roadmap по машинному обучению: от первого import numpy до LLM, RAG, fine-tuning, AI-агентов и MLOps и даже вабкодинга.
Внутри нормальная структура: что учить, в каком порядке, зачем это нужно и что должно получиться на практике после каждого этапа.
Roadmap разбит на 7 треков:
1. Фундамент: Python, математика, статистика, инструменты
2. Классический ML: scikit-learn, табличные данные, метрики, валидация
3. Deep Learning: PyTorch, CNN, RNN, training loop
4. LLM и трансформеры: attention, KV-cache, RAG, LoRA, агенты
5. Generative AI: изображения, видео, аудио, мультимодальность
6. MLOps и прод: Docker, Kubernetes, CI/CD, monitoring, serving
7. Специализация: CV, NLP, RecSys, RL, Safety
Roadmap не продаёт иллюзию “обучил модель - стал ML-инженером”.
В реальной работе много времени уходит на данные, метрики, деплой, мониторинг, воспроизводимость и разбор ошибок. Модель - только часть системы.
Хорошая мысль из roadmap: LLM не делает джуна сеньором. Она ускоряет того, кто уже понимает базу. Без базы человек просто становится оператором Copilot, который не может объяснить, почему всё сломалось.
По времени тоже без сказок:
1. 0-3 месяца: математика, классический ML
2. 3-6 месяцев: Deep Learning и PyTorch
3. 6-12 месяцев: LLM, RAG, fine-tuning, AI-агенты
4. 12+ месяцев: MLOps, прод, масштабирование, специализация
Тут же собрано 7 болших бесплатных курсов по машинному обучению, математике и вайбкодингу!
Если давно хотели зайти в ML системно, а не прыгать между роликами про ChatGPT, Stable Diffusion и “топ-10 библиотек”, это хороший ориентир.
https://github.com/justxor/MachineLearningRoadmap | 5 363 |
| 5 | 🖥 Python в 2026 - уже не просто «первый язык программирования».
Это инструмент, с которым можно автоматизировать задачи, писать скрипты, собирать проекты, работать с данными, делать ботов и использовать ИИ как ускоритель разработки.
Но есть проблема: большинство новичков учат Python кусками. Немного синтаксиса, пару задачек, немного теории - и потом ступор: «а что с этим делать дальше?»
Этот курс сделан иначе. Здесь упор на реальную практику: вы не просто смотрите уроки, а постепенно учитесь писать код, разбирать ошибки, собирать рабочие решения и понимать, как Python применяется в нормальных задачах.
Что внутри:
- Python с нуля понятным языком
- практика вместо бесконечной сухой теории
- реальные задачи и проекты
- автоматизация рутины
- работа с файлами, данными и API
- понятная логика программирования
- современный подход к разработке с ИИ
- отдельный акцент на вайбкодинг
Вайбкодинг -это умение правильно ставить задачу, проверять код, понимать результат и ускорять работу без слепого копирования. В 2026 году это уже не бонус, а нормальный навык разработчика.
Сегодня скидка 60 процентов: https://stepik.org/course/288218/info | 4 157 |
| 6 |  🐍 Python Roadmap 2026: наконец-то полноценная актуальная карта изучения Python, а не список ссылок «разберись сам»
На GitHub выложили большой русскоязычный роадмап по Python на 2026 год - от первых скриптов до уровня Middle+/Senior.
Маршрут собран под современный Python:
- Python 3.13+
- free-threaded mode без GIL
- JIT
- uv вместо боли с pip/venv/poetry
- ruff, pyright, pytest, hypothesis
- async-first подход
- типизация
- CPython внутри
- web, базы, ML/AI, DevOps и архитектура
В роадмапе есть нормальная последовательность: сначала окружение и база, потом идиомы, ООП, типы, стандартная библиотека, асинхронность, тестирование, внутренности CPython, web, базы данных, AI-направление, продакшн и архитектура.
Отдельный плюс - практический формат. На каждом этапе есть задачи, чеклисты, примеры кода и бесплатные ресурсы. То есть это не мотивационная простыня, а маршрут, по которому реально можно идти несколько месяцев и видеть прогресс.
Для новичков - понятный путь без хаоса.
Для джунов - способ закрыть дыры.
Для тех, кто уже пишет на Python - хороший чеклист, чтобы понять, где ты всё ещё плаваешь.
Python в 2026 году - это tooling, типы, async, инфраструктура, AI и продакшн-дисциплина. И этот роадмап как раз про такой Python.
https://github.com/justxor/pythonroamap2026 | 3 995 |
| 7 |  Can LLM agents explore codebases and reason about code semantics without executing the code
📗 Read
@datascienceiot | 6 476 |
| 8 | 🔥 Продвинутый Rust без учебных игрушек
Базу уже прошли? Тогда следующий шаг - production-разработка.
На Stepik идет скидка 60% на продвинутый курс по Rust для тех, кто хочет не просто знать синтаксис, а строить реальные системы.
Внутри: async, unsafe, gRPC, lock-free, observability, Kafka, NATS, axum, tower, CI/CD и канареечный деплой.
Финальный проект - production-ready feed-сервис от архитектуры до релиза.
21 модуль, 84 урока, 400+ проверочных шагов.
Если хотите перейти от маленьких Rust-утилит к коммерческой разработке, сейчас хороший момент зайти: https://stepik.org/a/285608/pay | 0 |
| 9 |  AI Engineering Building Applications with Foundation Models
📚 Read
@pythonlbooks | 6 431 |
| 10 |  Introduction to Algorithms and Machine Learning
📗 Read
@datascienceiot | 0 |
| 11 |  📌 Нашли 15 сайтов с миллионами бесплатных книг
Это не просто подборка, а реально огромные библиотеки
от художки до научных статей, диссертаций и учебников.
И главное
базы постоянно обновляются
• planetebook.com
• oceanofpdf.com
• freecomputerbooks.com
• zlibrary.to
• bookboon.com
• gutenberg.org
• manybooks.net
• pdfdrive.com
• digilibraries.com
• openlibrary.org
• standardebooks.org
• librivox.org
• getfreeebooks.com
• authorama.com
Если читаешь и прокачиваешься
сохрани, пригодится | 0 |
| 12 | ⚡️ Вышло большое обновление популярного курса- Ai AI агенты, которые реально работают в проде!
Вы всё ещё пишете обёртки над ChatGPT и называете это «AI-продуктом»?
Пока вы промптите - рынок переходит на агентные системы. Те, что принимают решения, ходят в API, работают с Postgres и Redis, управляют браузером через Playwright.
И 90% таких систем ломаются между ноутбуком и продом.
AI Agents Engineering - курс, который закрывает этот разрыв. LangGraph, AutoGen, Computer Use, LLMOps. 8 модулей, 120+ шагов - от архитектуры до деплоя в Docker.
На выходе: реальный опыт на большой практической базе, а production-агент и навыки, за которые уже платят.
👉 48 часов действует скидка на курс 55 процентов: https://stepik.org/a/276971/ | 0 |
| 13 |  ✔️ Вышел Cursor 3 - и это уже не просто AI-IDE, а полноценный центр управления ИИ-агентами
Cursor окончательно сменил роль: теперь это не инструмент для кодинга, а оркестратор агентов.
Что поменялось по факту:
• запускаешь сколько угодно агентов - локально, по SSH или в облаке
• работаешь сразу с несколькими репозиториями и окружениями
• облачные агенты сами делают демки и скриншоты своих действий
• при этом редактор никуда не делся - можно кодить вручную, когда нужно
https://cursor.com/blog/cursor-3 | 0 |
| 14 |  Знаешь Python, но на собесы
так и не зовут?
Ты уже изучил Python до уровня уверенного джуна (а может, и мидла), но оффер больше 100 000₽ так и не получил? 🤯
Проблема не в твоих знаниях, пет-проектах и не в коде, который ты пишешь!
Ты совершаешь 3 серьезные ошибки, о которых не говорят на курсах. Именно из-за них ты в роли "вечного ученика"
Я, Сергей Филичкин — ментор и основатель Python Академии, сам прошел этот путь и знаю эти ошибки изнутри (7+ лет в Backend)
У себя в телеграм-канале я рассказал о трех ключевых ловушках, из-за которых ты до сих пор сидишь на одном месте
🔥 Переходи по ссылке, чтобы не потерять еще больше времени, сил и денег! | 0 |
| 15 | ✔️ Xiaomi показала обновленную бионическую руку для робота CyberOne.
Рука уменьшена в размерах на 60% и теперь практически совпадает по габаритам с ладонью взрослого человека.
Это не вопрос эстетики: при обучении робота через телеуправление оператором-человеком несовпадение пропорций приводит к деградации обучающих данных. Инженеры называют это «проблемой изоморфизма» и Xiaomi говорит, что решила ее.
Число активных степеней свободы выросло до 22–27, что на 83% больше, чем у предыдущей версии.
Площадь тактильных сенсоров, покрывающих ладонь, подушечки и фаланги пальцев стала 8200 мм².
Увеличение площади дает возможность манипулировать объектами на ощупь, без опоры на компьютерное зрение: робот может закручивать винты и удерживать перо, не повредив его.
Для сбора обучающих данных Xiaomi использует тактильные перчатки. Оператор выполняет действия руками, а система в реальном времени записывает данные о захвате и передает их собственным ИИ-моделям компании.
Предыдущие версии руки выходили из строя менее чем за 10 тыс. циклов захвата из-за износа компонентов. Новая конструкция прошла 150 тыс циклов ( это примерно 61 час непрерывной работы).
Фишка апдейта - бионические потовые железы.
Система микронасосов испаряет жидкость через каналы охлаждения, изготовленные с помощью передовых производственных технологий, и рассеивает около 10 Вт тепла.
Принцип заимствован у человеческого тела: испарение отводит тепло от встроенных моторов и предотвращает перегрев компактного корпуса при длительных силовых захватах.
Ранее Xiaomi продемонстрировала работу робота на реальной автомобильной сборочной линии - 3 часа непрерывной работы с показателем успешности 90,2%. Обновленная рука рассчитана на то, чтобы довести эту цифру до 99,9%.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 0 |
| 16 |  Как все представляют завтрак разработчика в 2026 году 🤩
На самом деле утро начинается с мысли: «Как кодить еще лучше?»
Если вы уже освоили базу по языку программирования Python и ищете зону роста, пройдите бесплатный мини-курс в Академии Selectel.
В программе:
🔸 набор инструментов и расширений, которые ускоряют создание кода;
🔸 гайд по работе с библиотекой Tkinter, чтобы создавать приложения с графическим интерфейсом;
🔸 инструкция по основам парсинга и многое другое.
Закрепить полученные знания вы сможете тут же — эксперты собрали базу задач с готовыми ответами.
Все материалы бесплатные. До роскошного завтрака осталось пройти курс в удобное время: https://slc.tl/c39g4?2W5zFJGJ56R | 0 |
