¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
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 29 210 suscriptores, ocupando la posición 4 687 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 22 616 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 29 210 suscriptores.
Según los últimos datos del 08 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -229, 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 7.17%. 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 2 094 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 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 09 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.
29 210
Suscriptores
-1224 horas
-607 días
-22930 días
Archivo de publicaciones
29 208
⚙️ 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 👩💻
29 208
⚙️ 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 👩💻
29 208
⚙️ 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 👩💻
29 208
🔥 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.
29 208
⚙️ 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 👩💻
29 208
⚙️ 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 👩💻
29 208
🦾 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 117774661857629 208
🦾 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 117774661857629 208
⚙️ Chainer для построения и обучения нейронных сетей
ℹ️ Мощный и гибкий инструмент Python для построения и обучения глубоких нейронных сетей. Библиотека Chainer была разработана японской компанией Preferred Networks.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
29 208
⚙️ OpenCV для компьютерного зрения
ℹ️ OpenCV имеет большой количество различных функций. Это делает ее отличным инструментом для программ компьютерного зрения в режиме реального времени.
✔️ Библиотека способна обрабатывать различные входные данные с визуальной информацией, взятой не только из изображений, но и из видеоданных. OpenCV может распознавать лица, почерк и объекты.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
29 208
⚙️ PyCaret для машинного обучения
ℹ️ Это библиотека с открытым исходным кодом, и она была создана для машинного обучения. Она предлагает функции, которые помогают упростить и автоматизировать программы машинного обучения.
✔️ Несмотря на наличие небольшой кривой обучения, PyCaret относительно прост в использовании.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
29 208
Что такое Tabula rasa и зачем это Python-разработчикам?
Узнайте на практическом уроке от OTUS, где мы разберем:
- best practices по настройке окружения для разработки свежего питонячьего проекта;
- всевозможные инструменты и автоматизации, которые могут применяться в таком случае;
- ответы на все возникающие вопросы.
🔥 Спикер Станислав Ступников — руководитель отдела разработки одной из крупнейших социальной сети России и опытный преподаватель.
Встречаемся 3 июля в 20:00 мск в преддверии старта курса «Python Developer. Professional». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение!
🔴 Ссылка для регистрации: https://clck.ru/3BLpFf
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 117774661857629 208
⚙️ Seaborn для визуализации данных
ℹ️ Аналогично Matplotlib, Seaborn – это библиотека, которая была создана для построения графиков и визуализации данных. По сути, эта библиотека была основана на самой Matplotlib, хотя она также включает в себя некоторые структуры данных Pandas.
🗣️ Seaborn имеет высокоуровневый интерфейс с огромным количеством функций, которые позволяют пользователям создавать не просто точные, но и информативные статистические графики.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
29 208
⚙️ Matplotlib для визуализации данных
ℹ️ Matplotlib – это расширение SciPy, и оно было создано для визуализации данных в силу того, того, что она используется для создания диаграмм и графиков. Matplotlib может работать со сложными моделями данных, которые выводит Pandas, и со структурами данных, которые создает NumPy.
🗣️ У Matplotlib есть ограничение – она может создавать только 2D-графики.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
29 208
❓Зачем аналитику изучать Python и с чего начать?
Python — один из самых популярных языков программирования, который используется во многих сферах, в том числе для анализа данных. Ждем вас на открытом практическом уроке «Основы Python» от OTUS, где вы вместе с опытным экспертом:
- рассмотрите синтаксис Python;
- разберете его основы;
- узнаете про инструменты анализа данных, с которыми работают аналитики.
Встречаемся 20 июня в 20:00 мск в преддверии старта курса «Python для аналитики». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение и консультацию от менеджеров OTUS!
👉 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить бесплатный урок: https://otus.pw/qu0p/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
29 208
⚙️ TensorFlow Learn для глубокого обучения
ℹ️ TensorFlow – это библиотека с открытым исходным кодом, которая первоначально была разработана исследователями из Google.
🗣️ Ее специализация - дифференцируемое программирование, но основная цель ее создания – это машинное и глубокое обучение, а также другие рабочие нагрузки в прогнозной и статистической аналитике.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
29 208
⚙️ Sci-Kit Learn для разработки алгоритмов машинного обучения
ℹ️ Sci-Kit Learn основан на Numpy и SciPy и прежде был известен как Sklearn. Это бесплатная библиотека Python, и она очень часто воспринимается как расширение библиотеки SciPy. Sci-Kit Learn была создана специально с целью разработки алгоритмов машинного обучения и моделирования данных.
🗣️ Для многих Sci-Kit Learn – это одна из лучших библиотек Python, а все из-за ее последовательного, простого и интуитивно понятного интерфейса.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
29 208
⚙️ Asyncio для работы с асинхронным кодом
ℹ️ Разработчики Python по всему миру используют библиотеку asyncio для написания параллельного кода с помощью синтаксиса
async/await.
🗣️ Библиотека asyncio больше всего подходит для кода, который связан с вводом-выводом, а также для высокоуровневого структурированного сетевого кода.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻29 208
⚙️ concurrent.futures для одновременного выполнения операций
ℹ️ Эта библиотека предназначена для одновременного выполнения операций, как в многопоточности.
➡️ Я отправляю 100 запросов GET на URL-адрес и получаю ответ. Процесс медленный и утомительный, так как интерпретатор ждёт, пока не вернется каждый запрос, и это то, что вы получаете, когда используете циклы.
✔️ Гораздо разумнее использовать параллелизм и задействовать все ядра на вашем компьютере. Библиотека concurrent.futures позволяет это сделать.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
29 208
⚙️ concurrent.futures для одновременного выполнения операций
ℹ️ Эта библиотека предназначена для одновременного выполнения операций, как в многопоточности.
➡️ Я отправляю 100 запросов GET на URL-адрес и получаю ответ. Процесс медленный и утомительный, так как интерпретатор ждёт, пока не вернется каждый запрос, и это то, что вы получаете, когда используете циклы.
✔️ Гораздо разумнее использовать параллелизм и задействовать все ядра на вашем компьютере. Библиотека concurrent.futures позволяет это сделать.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
