¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Простой Python | Программирование
Canal cerrado
Заявки принимаются автоматически. Лучший образовательный канал по Python. По всем вопросам: @dimaa_dimaa (реклама) Ссылка на канал: https://t.me/+T1i5nO0m_h01ZDky . РКН: https://vk.cc/cJ5box Помощь:https://telega.in/c/+T1i5nO0m_h01ZDky
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Простой Python | Программирование
El canal Простой Python | Программирование en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 131 377 suscriptores, ocupando la posición 899 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 3 847 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 131 377 suscriptores.
Según los últimos datos del 09 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -2 678, y en las últimas 24 horas de -117, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 4.50%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.82% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 5 908 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 398 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 35.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como модуль, itertools, gigachat, math, decimal.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Заявки принимаются автоматически.
Лучший образовательный канал по Python.
По всем вопросам: @dimaa_dimaa (реклама)
Ссылка на канал: https://t.me/+T1i5nO0m_h01ZDky
.
РКН: https://vk.cc/cJ5box
Помощь:https://telega.in/c/+T1i5nO0m_h01ZDky”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 10 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.
131 377
Suscriptores
-11724 horas
-5847 días
-2 67830 días
Archivo de publicaciones
MongoDB: Поиск на совпадение в тексте
Делимся циклом видео, благодаря которому ты научишься пользоваться MongoDB. В этот раз автор рассказывает, какой функционал поможет тебе искать данные. В качестве примера продемонстрирован поиск на совпадение в тексте.
👀Смотреть видео
#видео
Уже разбираетесь в Python, но хотите большего? Тогда вам на PiterPy 2025
🗓️16–17 мая
📍 Питер + онлайн
PiterPy — конференция для всех, кто использует Python в работе. Здесь собираются бэкенд-разработчики, тестировщики, DevOps, дата- и ML-инженеры и аналитики, а также тимлиды.
Перед вами выступят спикеры из Яндекса, Т-Банка, Точки, Авито, Ozon и других известных компаний. Вас ждет два дня докладов про бэкенд и архитектуру, библиотеки и инструменты, практики разработки и Core Python, а еще мастер-класс по программированию роботов.
А вот что с билетами:
→ Дают скидку 15% на билет для частных лиц по промокоду
PITON;
→ Есть билет для студентов и преподавателей вузов — в два раза дешевле персонального;
→ Можно попросить руководство приобрести вам корпоративный билет.
Бонус: в соседних залах пройдет ML-конференция IML. Участники PiterPy смогут послушать доклады IML бесплатно.
За подробностями и билетами
Дерево решений: Часть 2
Алгоритм деления работает по принципу максимизации чистоты внутри подмножеств. В классификации чаще всего используется Gini impurity или энтропия: они показывают, насколько хорошо разделились классы после сплита. В регрессии — снижение дисперсии (variance reduction). На каждом шаге дерево перебирает все признаки и находит такое условие, которое максимально эффективно делит выборку на две группы с минимальной “грязью”.
Однако у данного алгоритма есть некоторые недостатки. Деревья легко переобучаются, особенно если не ограничивать глубину. Они могут давать нестабильные результаты при небольшом изменении данных (особенно одиночные деревья). Чтобы побороть эти минусы, придумали ансамбли — такие как Random Forest и Gradient Boosting, где используется много деревьев сразу, и это даёт намного более стабильный и мощный результат.
💻Ссылка на первую часть
#практика
+5
👩💻 Docker — лучший канал для ускоренного обучения DevOps.
С помощью инфографики, наглядных визуализаций и коротких обучающих видео вам будут доступны все ключевые концепции работы с Docker и методики DevOps.
Прокачать скиллы: t.me/DevopsDocker
Генерация двухмерной полигональной карты
В данной статье автор рассматривает задачу процедурной генерации двухмерной полигональной карты. Рассматривается решение и ключевые использованные принципы.
👉Читать статью
#статьи
FastAPI: Аннотации и валидация
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься пользоваться FastAPI библиотекой. В этот раз ты освоишь класс аннотаций. Он позволяет быстро добавлять валидацию к URL-адресам.
👀Смотреть видео
#видео
Дерево решений: Часть 1
Дерево решений — это модель, которая принимает решения, двигаясь по ветвям дерева от корня к листьям. На каждом узле происходит проверка: например, «если возраст > 30 — идём направо, иначе налево». Так шаг за шагом дерево делит данные на подгруппы, пока не придёт к финальному решению: в регрессии — числовое значение, в классификации — метка класса.
Модель выглядит почти как блок-схема, и ты можешь буквально прочитать, почему она приняла то или иное решение. В Python всё это делается через sklearn.tree.DecisionTreeClassifier или DecisionTreeRegressor.
Параметр max_depth — это ограничение на глубину дерева. Без него дерево может продолжать делиться, пока не переобучится подчистую. Всегда важно следить за глубиной, количеством листьев (max_leaf_nodes) и минимальным числом объектов в узле (min_samples_split) — это всё способы контроля переобучения.
#практика
Принимаете оплату в криптовалюте?
Если ещё нет, самое время задуматься. Крипта — это быстрые международные платежи, низкие комиссии и отсутствие банковских ограничений. География не имеет значения — клиенты со всего мира могут оплачивать ваши товары и услуги в Bitcoin, USDT, Ethereum и других криптовалютах.
Как всё это настроить? Heleket — простое и удобное решение для бизнеса: минимальная комиссия (от 0,4%), авто-конвертация в стейблкоины, мгновенные выплаты и лёгкая интеграция через API или готовые плагины.
Подробности здесь: Heleket
OpenSearch как сервис
OpenSearch — это инструмент для быстрого поиска и аналитики данных.Он помогает искать, фильтровать и анализировать большие объемы информации. Например, логи, товары в интернет-магазине или данные с веб-сайта. В данной статье автор рассказывает, как развернуть кластеры OpenSearch за несколько минут и начать с ней работать в Python.
👉Читать статью
#статьи
Разработка DHCP-сервера
DHCP (Dynamic Host Configuration Protocol) — это протокол, который автоматически раздаёт IP-адреса устройствам в сети. Когда компьютер или телефон подключается к Wi-Fi, ему нужен IP-адрес, чтобы общаться с другими устройствами. Вместо того чтобы вручную настраивать адреса, DHCP-сервер автоматически выдаёт их. Благодаря данной статье ты узнаешь, как создать собственный DHCP-сервер на Python.
👉Читать статью
#статьи
23 апреля Магнит OMNI приглашает на Infrastructure MeetUp!
На этом мероприятии DevOps-инженеры, платформенные инженеры, системные администраторы и разработчики обсудят, как создать инфраструктуру, устойчивую к сбоям.
🔸В программе:
Доклады и дискуссии с участием специалистов из Магнит OMNI, Лаборатории Касперского, Авито, Cloud.ru и других компаний.
Спикеры расскажут про устройство инфраструктуры бизнес-сервисов и вспомогательных компонентов, обеспечение отказоустойчивости, развитие Observability в условиях распределенной инфраструктуры, а также использование протоколов, помогающих в нештатных ситуациях.
🔸Что будет?
— Разбор болей и кейсов, которые реально работают
— Розыгрыш призов (крутейший мерч!)
— Панельная дискуссия о том, как повышать устойчивость сервисов
— Живой нетворкинг
Митап пройдет в гибридном формате:
🔵Офлайн в московском офисе Магнита
🔵 Онлайн
🔸 23 апреля, в 17:30.
Не упустите возможность узнать новое и пообщаться с профессионалами!
Подробности и регистрация — по ссылке.
ElasticNet
Минус Lasso в том, что если признаки сильно скоррелированы между собой, она может случайно “выбрать” только один из них и проигнорировать остальные, даже если они тоже информативны. В таких случаях часто используют ElasticNet — это гибрид L1 и L2.
Параметр l1_ratio регулирует баланс между L1 и L2. 0.0 — чистый Ridge. 1.0 — чистый Lasso. 0.5 — пополам.
#практика
Надоела теория? В Сбере сразу практика! 🚀
Образовательные программы Сбера и ведущих вузов страны — это когда ты учишься и сразу пробуешь себя в реальных задачах:
🔧 работаешь с технологиями, которые используют миллионы,
🤖 создаёшь AI-сервисы,
🤝 делаешь проекты вместе с крутыми экспертами из индустрии!
Что тебя ждёт:
📚 Обучение от практиков из Сбера
💡 Проектные школы, хакатоны и кейсы из реального бизнеса
🚪 Возможность быстрее попасть в команду Сбера
🧪 Поддержка твоих исследований и идей
Если хочешь учиться и сразу строить карьеру — тебе сюда! 🎯
Посмотреть программы бакалавриата и магистратуры можно здесь 👈
MongoDB: Объединение запросов
Делимся циклом видео, благодаря которому ты научишься пользоваться MongoDB. В этот раз автор рассказывает, как объединять запросы. В этом тебе поможет Bulk Write.
👀Смотреть видео
#видео
FastAPI VS Litestar
В данной статье автор сравнивает два фреймворка для микросервисов: FastAPI и Litestar. Ты узнаешь о плюсах и минусах каждого. Также продемонстрировано сравнение производительности и примеры валидации.
👉Читать статью
#статьи
📱 Как ИИ меняет индустрию iGaming?
ИИ уже давно перестал быть просто трендом — он активно трансформирует индустрию азартных игр. Автоматизация процессов, улучшение пользовательского опыта и создание персонализированных стратегий для игроков — вот лишь несколько примеров того, как ИИ меняет правила игры.
🔵 Хочешь узнать, как ИИ может повысить твой успех в iGaming? Подписывайся на Owner 1win и будь в центре событий!
На канале ты найдешь:
⏺ Анализ применения ИИ в iGaming: как технологии меняют процессы и делают игры умнее.
⏺ Экспертные прогнозы о будущем индустрии с учетом ИИ.
⏺ Советы по внедрению ИИ в стратегии и улучшению пользовательского опыта.
🔗Присоединяйся к Owner 1win и будь на волне iGaming трендов!😍
NumPy: concatenate
Функция numpy.concatenate() используется для объединения массивов вдоль существующих осей. Это позволяет объединять несколько массивов NumPy в один массив. Мы передаем последовательность массивов, которые хотим объединить, в функцию concatenate() вместе с осью. Если ось не передана явно, она принимается за 0.
#практика #numpy
