es
Feedback
Python Learning

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 28 457 suscriptores, ocupando la posición 4 585 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 22 671 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 28 457 suscriptores.

Según los últimos datos del 28 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -250, y en las últimas 24 horas de -4, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.30%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.25% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 079 visualizaciones. En el primer día suele acumular 925 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 8.
  • 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 29 agosto, 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.

28 457
Suscriptores
-424 horas
-557 días
-25030 días
Archivo de publicaciones
⚙️ Fabulous — вывод картинок в консоль ℹ️ Вам не достаточно красивого вывода таблиц в консоль? А как насчёт вывода текста с т
⚙️ Fabulous — вывод картинок в консоль ℹ️ Вам не достаточно красивого вывода таблиц в консоль? А как насчёт вывода текста с тенями или даже картинок? Теперь это возможно! 🗣️ Использовать только в небольших количествах во избежание перелома чувства прекрасного 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

Ответ:
Anonymous voting

⌛ Что будет выведено при выполнении кода? Python Learning 👩‍💻
Что будет выведено при выполнении кода? Python Learning 👩‍💻

⚙️ Temporian для предварительной обработки временных данных ℹ️ Temporian предлагает новую парадигму для работы с временными д
⚙️ Temporian для предварительной обработки временных данных ℹ️ Temporian предлагает новую парадигму для работы с временными данными. Будучи специально разработанными для него, плюс его основные вычисления, выполняемые как высокооптимизированный код C ++, позволяют ему сделать обычные временные операции более безопасными, простыми в написании и намного, намного быстрее в выполнении - с бенчмарками, показывающими ускорение более чем в 100 раз по сравнению с эквивалентным кодом pandas. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

⚙️ Unstructured для предварительной обработки текста ℹ️ Unstructured - это доступная библиотека Python для легкого извлечения
⚙️ Unstructured для предварительной обработки текста ℹ️ Unstructured - это доступная библиотека Python для легкого извлечения текста из документов. Она упрощает очистку текста, обрабатывая все, от удаления маркеров до управления эмодзи и языкового перевода. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

⚙️ Taipy для создания пользовательских интерфейсов ℹ️ Taipy - это библиотека Python, которая позволяет специалистам по обрабо
⚙️ Taipy для создания пользовательских интерфейсов ℹ️ Taipy - это библиотека Python, которая позволяет специалистам по обработке данных создавать увлекательные повествования на основе своих данных. 🗣️ Магия Taipy заключается в его способности привязывать переменные и выражения к состоянию визуальных компонентов в пользовательском интерфейсе. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

⚙️ TorchAudio для обработки аудиосигнала ℹ️ Библиотека машинного обучения для обработки звука и сигналов с помощью PyTorch. �
⚙️ TorchAudio для обработки аудиосигнала ℹ️ Библиотека машинного обучения для обработки звука и сигналов с помощью PyTorch. 🗣️ TorchAudio предоставляет функции ввода-вывода, обработки сигналов и данных, наборы данных, реализации моделей и компоненты приложений. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

🦾 Как превратить веб-разработку на Python в свою суперсилу? ✔️ Освоить фреймворк Django, который упрощает и ускоряет работу
🦾 Как превратить веб-разработку на Python в свою суперсилу? ✔️ Освоить фреймворк Django, который упрощает и ускоряет работу над веб-приложениями со сложной логикой. ✔️ Изучить фронтенд-разработку на Vue.js. ✔️ Научиться реализовывать и поддерживать проекты с рендерингом на стороне сервера, а также работать с API. 🔥 И все это всего за 5 месяцев на онлайн-курсе «Django-разработчик» от OTUS. Под руководством опытных экспертов вы не только изучите лучшие инструменты и практики, но и создадите 3 сильных проекта для портфолио. Старт уже 26 июня! ➡️ Пройдите короткий тест, чтобы получить персональную консультацию менеджера и специальную цену на курс: https://clck.ru/3BUYEB Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

⚙️ NLTK для обработки естественного языка ℹ️ NLTK (Natural Language Toolkit) — один из наиболее популярных инструментов для о
⚙️ NLTK для обработки естественного языка ℹ️ NLTK (Natural Language Toolkit) — один из наиболее популярных инструментов для обработки естественного языка. ✔️ Особенности NLTK: • Поддерживает более 50 языковых наборов данных и обученных языковых моделей. • Предлагает классификацию текста, выделение корней, токенизацию, тегирование, синтаксический анализ. • Функции для анализа настроений или мнения, выраженного во фрагменте текста. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

⚙️ Gensim для извлечения семантических тем ℹ️ Пакет Python с открытым исходным кодом, смоделированный для извлечения семантич
⚙️ Gensim для извлечения семантических тем ℹ️ Пакет Python с открытым исходным кодом, смоделированный для извлечения семантических тем из больших документов и текстов для обработки, анализа и прогнозирования поведения человека с помощью статистических моделей и лингвистических вычислений. 🗣️ Gensim имеет возможность обрабатывать огромные данные, независимо от того, являются ли они необработанными и неструктурированными. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

Начните карьеру в ИТ и бизнесе с помощью программы бакалавриата в Центральном университете! Поступайте на одно из направлений
Начните карьеру в ИТ и бизнесе с помощью программы бакалавриата в Центральном университете! Поступайте на одно из направлений по искусственному интеллекту, разработке и бизнес-аналитике. Пока ждете результаты экзаменов, не теряйте время и попробуйте себя в конкурсе грантов. Преимущества грантов от Центрального университета: -Может покрыть до 100% стоимости обучения; -Выдается на весь период учебы; -Не уменьшится, но может увеличиться за достижения и успехи в учебе. Попробуйте свои силы в конкурсе сейчас, а с 20 июня направляйте документы для поступления по результатам ЕГЭ. Подробная информация про университет, конкурс грантов и обучение здесь. (Зашить ссылку https://apply.centraluniversity.ru/?utm_source=telegram&utm_medium=ntv.fix&utm_campaign=centraluniversity.grants.june&utm_term=Python_per_month erid:2VtzqxDs2Gw Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023

⚙️ Yellowbrick для визуального анализа и диагностики ℹ️ Yellowbrick — набор средств визуального анализа и диагностики, предна
⚙️ Yellowbrick для визуального анализа и диагностики ℹ️ Yellowbrick — набор средств визуального анализа и диагностики, предназначенных для облегчения машинного обучения с помощью scikit-learn. 🗣️ Основной объект API библиотеки Visualizer представляет собой средство оценки scikit-learn, которое учится на данных. «Визуализаторы» изучают данные, создавая визуальное представление рабочего процесса выбора модели. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

Мечтаешь решать задачи компьютерного зрения и зарабатывать от $3000, работая в крупной компании? 👨‍💻👩‍💻 Сегодня компьютерное зрение находит применение в различных отраслях. Специалисты по Python и Machine Learning, освоившие компьютерное зрение, становятся ключевыми игроками в таких сферах как: Медицина: Компьютерное зрение помогает в ранней диагностике рака. Google разработал алгоритм, который определяет признаки раковых опухолей на рентгеновских снимках. Это повышает шансы на успешное лечение. Банковский сектор: В банковском секторе компьютерное зрение помогает в обнаружении мошенничества с помощью систем анализа видеонаблюдения на банкоматах и в отделениях. Машиностроение: Компании применяют системы компьютерного зрения для автоматического обнаружения дефектов на производстве. Ритейл: В ритейле компьютерное зрение помогает анализировать изображения и видео с камер наблюдения на складах и в магазинах. Например, в X5 Retail Group такие системы используют для мониторинга полок и автоматического пополнения запасов. Городское управление: системы компьютерного зрения помогают контролировать дорожное движение и автоматически выявлять нарушения в Москве. Мы проанализировали вакансии компаний 🏢📝 На рынке труда требуются инженеры по компьютерному зрению. Ведущие компании, такие как Центр Робототехники Сбербанка, Sber AI, «Яндекс» и другие, предлагают вакансии. Основные задачи инженеров — разработка и обучение моделей на PyTorch для детекции объектов, семантической сегментации, оценки глубины, объединения сенсорных данных. Кандидатам на эти позиции требуется: Опыт работы с Python и PyTorch.Знание классических и современных алгоритмов компьютерного зрения.Умение работать с инструментами разработки и внедрения (Docker, TensorRT, MLFlow, CI/CD). Способность калибровать и работать с сенсорами. Компании предлагают высокую зарплату, ДМС, корпоративную пенсионную программу, страхование от несчастных случаев, а также рабочие места с лаунж-зонами, кафе и спортзалами. Если вы хотите найти работу мечты, но не хватает навыков и знаний, приходите на открытый урок в рамках курса «Компьютерное зрение» 🎓📚 Присоединяйтесь СЕГОДНЯ, 24 июня, в 20:00 к нашему открытому уроку по сверточным нейронным сетям с Андреем Канашовым! На уроке вы разберетесь в сверточных нейронных сетях: от AlexNet до EfficientNet, и узнаете, как они трансформируют обработку изображений. Для кого этот вебинар будет полезен: Разработчики и специалисты по анализу данных узнают, как применять сверточные нейронные сети для обработки изображений. Специалисты по машинному и глубокому обучению изучат архитектуры CNN от AlexNet до EfficientNet и получат практические советы по обучению нейронных сетей, чтобы достичь высокой точности и эффективности. Спикер: Андрей Канашов, Senior Data Scientist с обширным опытом в машинном обучении и глубоком обучении с использованием нейронных сетей в NLP и CV. 🗓 Дата: 24 июня. СЕГОДНЯ! 🕖 Время: 20:00. [Ссылка на регистрацию] Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

⚙️ DeepFace для распознавания лиц ℹ️ Deepface — легкий фреймворк для распознавания лиц и анализа атрибутов лица (возраст, пол
⚙️ DeepFace для распознавания лиц ℹ️ Deepface — легкий фреймворк для распознавания лиц и анализа атрибутов лица (возраст, пол, эмоции и раса) для Python. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

⚙️ SciKit-Image для обработки изображений ℹ️ SciKit-Image — коллекция алгоритмов для обработки изображений, основанная на Num
⚙️ SciKit-Image для обработки изображений ℹ️ SciKit-Image — коллекция алгоритмов для обработки изображений, основанная на NumPy, scipy.ndimage и ряде других библиотек, обеспечивающая универсальный набор процедур обработки изображений в Python. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

⚙️ YOLOv8 для компьютерного зрения ℹ️ YOLOv8 — самый совершенный (на сегодня) и производительный представитель семейства моде
⚙️ YOLOv8 для компьютерного зрения ℹ️ YOLOv8 — самый совершенный (на сегодня) и производительный представитель семейства моделей обнаружения объектов YOLO. 🗣️ Предназначен для таких задач CV, как обнаружение объектов, сегментация экземпляров и классификация изображений. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

🔥 Хотите научиться эффективно обрабатывать изображения с помощью нейронных сетей? Открытый урок по сверточным нейронным сетям (CNN) уже на подходе! 🛑 Пренебрежение обучением и применением сверточных нейронных сетей может привести к ряду проблем: 👉 Низкая точность распознавания изображений: Без правильного применения CNN ваши модели могут не справляться с выделением ключевых признаков на изображениях, что снижает точность распознавания объектов и классификации. 👉 Затруднения в обработке больших объемов данных: Без использования оптимизированных архитектур CNN ваша система может испытывать трудности с обработкой больших объемов изображений, что замедляет процесс анализа и требует значительных вычислительных ресурсов. 👉 Ограниченные возможности масштабирования: Без глубокого понимания архитектур CNN, таких как LeNet, AlexNet и VGGNet, ваши модели могут не справляться с задачами в условиях увеличивающейся сложности данных и ростом требований к производительности. 💡 Открытый урок по сверточным нейронным сетям поможет вам преодолеть эти трудности, предоставив знания о ключевых архитектурах и методах оптимизации. Вы научитесь использовать свертки, применять различные фильтры и эффективно обучать свои модели для улучшения точности и производительности. 📅 Присоединяйтесь к нашему открытому уроку "Сверточные нейронные сети: от AlexNet до EfficientNet", чтобы узнать, как решить эти проблемы и сделать процесс обработки изображений более эффективным! 🔍 Открытый урок проходит в рамках курса "Компьютерное зрение". На курсе вы также научитесь пользоваться современными фреймворками и библиотеками для работы с нейронными сетями и алгоритмами компьютерного зрения, такими как PyTorch, HuggingFace, OpenCV, Kornia, MMLab, Ultralytics, TensorRT, ResNet и EfficientNet, до самых современных Vision Transformers, таких как MViT и другие. Это значительно расширит ваш кругозор и подготовит вас к актуальным требованиям рынка. 🗓 Дата: 24 июня. 🕖 Время: 20:00. [Ссылка на регистрацию] Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

⚙️ PaddleOCR для оптического распознавания символов ℹ️ PaddleOCR — многоязычные наборы инструментов OCR на основе DL-фреймвор
⚙️ PaddleOCR для оптического распознавания символов ℹ️ PaddleOCR — многоязычные наборы инструментов OCR на основе DL-фреймворка PaddlePaddle. 🗣️ Поддержка обучения и развертывания на серверных, мобильных, встроенных устройствах и IoT 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

⚙️ PaddleOCR для оптического распознавания символов ℹ️ PaddleOCR — многоязычные наборы инструментов OCR на основе DL-фреймвор
⚙️ PaddleOCR для оптического распознавания символов ℹ️ PaddleOCR — многоязычные наборы инструментов OCR на основе DL-фреймворка PaddlePaddle. 🗣️ Поддержка обучения и развертывания на серверных, мобильных, встроенных устройствах и IoT 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

🦾 Пора изучить фреймворк Django! Забудьте о скучном обучении — на курсе "Django-разработчик" вас ждут настоящие челленджи и
🦾 Пора изучить фреймворк Django! Забудьте о скучном обучении — на курсе "Django-разработчик" вас ждут настоящие челленджи и нестандартные практические решения. А еще сильные проекты для портфолио и карьерный сапорт! Пройдите тест, чтобы понять хватит ли у вас навыков для обучения. 📌У нас нет предзаписанных уроков. Занятия в OTUS – это онлайн-вебинары. Преподаватели-практики помогут погрузиться в теорию, обучат на реальных примерах, расскажут о необходимых в работе инструментах. Вы всегда сможете задать вопрос и получить обратную связь. И самое главное – сможете практиковаться! 🎁 Успейте на курс "Django-разработчик"! Только до 23 июня скидка 10%, подробности у наших менеджеров - после прохождения теста они свяжутся с вами. 👉 ПРОЙТИ ТЕСТ: https://clck.ru/3BNJwa Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576