Python Learning
Ir al canal en Telegram
№ 4974297878 Обучающий канал по Python Ссылка для друга - https://t.me/+I7jrAQKR5xAyYTAy По всем вопросам @mascarov_valentin Реклама на бирже - https://telega.in/c/Python_per_month
Mostrar más
📈 Análisis del canal de Telegram Python Learning
El canal Python Learning (@python_per_month) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 27 912 suscriptores, ocupando la posición 4 756 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 23 040 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 27 912 suscriptores.
Según los últimos datos del 02 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -254, y en las últimas 24 horas de -12, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.25%. 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 learning, строка, модуль, собеседование, zip.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“№ 4974297878
Обучающий канал по Python
Ссылка для друга - https://t.me/+I7jrAQKR5xAyYTAy
По всем вопросам @mascarov_valentin
Реклама на бирже - https://telega.in/c/Python_per_month”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 03 noviembre, 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.
27 912
Suscriptores
-1224 horas
-637 días
-25430 días
Archivo de publicaciones
27 910
Задача
У вас есть девять цифр: 1, 2, …, 9. Именно в таком порядке. Вы можете вставлять между ними знаки «+», «-» или ничего. У вас будут получаться выражения вида 123+45-6+7+89. Найдите все из них, которые равны 100.
Мне кажется, в таком виде его проще всего и писать и читать и тестировать. Тут у меня три функции: all_combinations — итератор, который выдает все числа для операций (в терминах задачи: вставляет пустые места); all_signs — выдаёт все возможные сочетания знаков + и - заданной длинны (для единообразия, это тоже итератор с рекурсией); perform_operations — выполняет операции.
Тут, конечно, просится решение, избавленное от if-ов и кодирования операций с помощью символов. Но это решение будет более громоздким, о нём можно рассказать, но и писать, и читать его дольше.
27 910
Нашли лучшие курсы по Python-разработке!
Tutortop — образовательный маркетплейс №1, где представлено более 5000 курсов от более чем 300 школ. Вы можете сравнить курсы по рейтингу, цене и отзывам, а еще купить дешевле, чем напрямую 🔥
Собрали для вас подборку лучших курсов для разработчиков по мнению пользователей tutortop:
— Профессия «Разработчик на Python с гарантией трудоустройства» от Skypro. Рейтинг 4.9 из 5. Скидка 15% по промокоду TUTORTOP до 13.08
— Курс «Python-разработчик с гарантией трудоустройства» от Eduson. Рейтинг 4.8 из 5. Скидка 5% по промокоду TUTORTOP до 13.08
— Курс «Разработчик Python» от Академии АйТи. Рейтинг 4.7 из 5.
Все эти курсы и десятки других можно найти и сравнить на tutortop⚡️
27 910
PyTorch
PyTorch — это библиотека машинного обучения, разработанная Facebook. Она позволяет создавать нейронные сети и обучать их на графических процессорах, что ускоряет процесс обучения и улучшает точность моделей.
В этом примере мы загружаем датасет MNIST с рукописными цифрами, создаем простую нейронную сеть с двумя полносвязными слоями и функцией активации
ReLU, обучаем ее с помощью стохастического градиентного спуска, а затем тестируем результат на отложенных данных.
При этом мы используем функцию потерь CrossEntropyLoss, которая подходит для задач классификации, и оптимизатор SGD.27 910
Чтобы стать востребованным программистом не обязательно покупать дорогущие курсы от известных школ.
Можно просто подписаться на канал «Бесплатные курсы IT» и следить за их анонсами.
Здесь каждый день публикуют образовательные программы по популярным направлениям в IT. Например:
📍UX/UI дизайнер
📍Тестировщик с нуля
📍Английский для IT специалистов
Еще больше интересного: @learnsu
27 910
+1Построение горизонтальной гистограммы с помощью seaborn
Слева представлен код для построения гистограммы, справа результат работы нашей программы.
27 910
Построение горизонтальной гистограммы с помощью seaborn
Слева представлен код для построения гистограммы, справа результат работы нашей программы.
27 910
📌 Уже 15 августа в 19:00 (мск) стартует наш бесплатный двухдневный онлайн-интенсив.
Во время эфира вы научитесь писать код, запускать и поддерживать простого Telegram-бота.
Приходите, чтобы пообщаться и поучиться у опытного разработчика, узнать всю правду и перспективы Python и получить полезные подарки для комфортного старта в разработку.
🎁 Всем, кто зарегистрировался — Гайд «Как заговорить на сленге IT-специалистов», а каждому участнику — Карта компетенций Python-разработчика.
Также вас ждут бонусы на обучение на Хекслете!
27 910
Библиотека Feather
Feather — это библиотека для эффективного чтения и записи таблиц данных в двоичный формат. Она использует формат Apache Arrow для сериализации данных, что позволяет быстро читать и записывать данные без потери информации.
В этом примере мы использовали две основные функции библиотеки:
- feather.write_dataframe(): записывает таблицу данных в файл формата Feather.
- feather.read_dataframe(): читает таблицу данных из файла формата Feather.
Feather позволяет быстро и эффективно обмениваться данными между Python и R, а также обеспечивает быстрое чтение и запись таблиц данных на диск.27 910
🔥OTUS приглашает на открытый урок по аналитике данных.
Тема: Предварительная обработка данных перед исследованием
Дата: 9 августа, 20:00
На вебинаре мы:
Расскажем про основные методы проверки, которым важно
подвергнуть ваш датасет перед началом работы;
Познакомимся с этапами подготовки и очистки данных;
Поговорим об основных подводных камнях, которые могут нас подстерегать на этом пути.
Кому будет полезно:
Тем, кто хотя бы раз задумывался о переходе в сферу дата-аналитики;
Тем, кто хочет разобраться в методах исследования данных.
В результате вебинара вы узнаете как проводится подготовка
данных к дальнейшим, более глубинным, исследованиям.
Урок приурочен к старту онлайн-курса «Аналитик данных»,
который можно будет приобрести в рассрочку.
👉Регистрация на урок: https://otus.pw/xdEY/
27 910
Хотели бы вы видеть на канале посты на тему “Машинное обучение и нейронные сети на Python”?
27 910
⚡️OTUS приглашает посетить открытый урок по Machine Learning для начинающих.
Тема: Разведочный анализ данных на Python для Machine Learning.
Вебинар приурочен к старту онлайн-курса "Специализация Machine Learning".
Дата: 9 августа, 18:00
На занятии мы поговорим о том как проводить первичный анализ данных с использованием фреймворка Pandas. Расскажем об основных аспектах анализа данных. Научимся обрабатывать признаки и заполнять пропущенные значения.
После урока можно будет приобрести в рассрочку онлайн-курс "Специализация Machine Learning" и освоить востребованную профессию.
👉Регистрация на урок: https://otus.pw/BIzb/
27 910
Использование речевых технологий Яндекса на примере аудиосообщений Telegram или чат-бот для распознавания аудиосообщений
Смотреть статью
27 910
Использование речевых технологий Яндекса на примере аудиосообщений Telegram или чат-бот для распознавания аудиосообщений
Смотреть статью
27 910
Использование речевых технологий Яндекса на примере аудиосообщений Telegram или чат-бот для распознавания аудиосообщений
Смотреть статью
27 910
Технологический прорыв в мире инвестиций -
Торговый робот-трейдер с внедрением искусственного интеллекта работает на вас 24/7, без эмоций и усталости. Это самый функциональный и продуктивный робот на рынке. Стабильно торгует в плюс и приносит вам прибыль даже во время отдыха.
Благодаря полной автоматизации, не требует постоянного мониторинга. Для использования нашего продукта вам не нужно иметь глубоких знаний о рынке. Все, что вам нужно сделать - установить мобильное приложение и наблюдать за процессом торговли. Средства находятся на вашем личном счете.
Вы имеете постоянный моментальный доступ к пополнению и выводу на любой сервис/карту/крипто-кошелёк.
Новым пользователям мы дарим бесплатный 30-дневный тестовый период! У вас есть возможность убедиться и надёжности нашего робота, прежде чем принять окончательное решение.
У нас есть поддержка, которая ответит на все интересующие вас вопросы.
Ссылка на наш чат со всей информацией. 📩
