اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
📚Python Books
رفتن به کانال در 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
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام 📚Python Books
کانال 📚Python Books (@pythonlbooks) بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 33 929 مشترک است و جایگاه 4 021 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 19 145 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 33 929 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 23 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -215 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -15 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 14.21% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً N/A% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 0 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 0 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 0 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند сотрудников, курса, инструменты, использовать, docker تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“📚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”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 24 ژوئن, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
33 929
مشترکین
-1524 ساعت
-397 روز
-21530 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
ژوئن '26
ژوئن '26
+51
در 2 کانالها
مه '26
+63
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+20
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '26
+49
در 2 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+275
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+485
در 2 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+434
در 1 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+521
در 5 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+293
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+619
در 2 کانالها
Get PRO
اوت '25
+1 070
در 1 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+1 143
در 1 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+539
در 1 کانالها
Get PRO
مه '25
+534
در 3 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+716
در 1 کانالها
Get PRO
مارس '25
+646
در 14 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+776
در 2 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+1 073
در 16 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+653
در 5 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+1 221
در 1 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+1 895
در 5 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+731
در 2 کانالها
Get PRO
اوت '24
+679
در 2 کانالها
Get PRO
ژوئیه '24
+776
در 4 کانالها
Get PRO
ژوئن '24
+870
در 6 کانالها
Get PRO
مه '24
+862
در 40 کانالها
Get PRO
آوریل '24
+618
در 43 کانالها
Get PRO
مارس '24
+721
در 21 کانالها
Get PRO
فوریه '24
+930
در 4 کانالها
Get PRO
ژانویه '24
+900
در 44 کانالها
Get PRO
دسامبر '23
+760
در 40 کانالها
Get PRO
نوامبر '23
+395
در 7 کانالها
Get PRO
اکتبر '23
+598
در 19 کانالها
Get PRO
سپتامبر '23
+844
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '23
+899
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '23
+675
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '23
+1 051
در 0 کانالها
Get PRO
مه '23
+1 617
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '23
+269
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '23
+438
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '23
+375
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '23
+390
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '22
+247
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '22
+408
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '22
+439
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '22
+414
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '22
+314
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '22
+337
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '22
+440
در 0 کانالها
Get PRO
مه '22
+1 583
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '22
+470
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '22
+1 846
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '22
+273
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '22
+325
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '21
+417
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '21
+698
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '21
+299
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '21
+498
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '21
+323
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '21
+537
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '21
+332
در 0 کانالها
Get PRO
مه '21
+332
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '21
+351
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '21
+325
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '21
+264
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '21
+431
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '20
+4 178
در 0 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 24 ژوئن | +5 | |||
| 23 ژوئن | +3 | |||
| 22 ژوئن | +2 | |||
| 21 ژوئن | 0 | |||
| 20 ژوئن | +3 | |||
| 19 ژوئن | +3 | |||
| 18 ژوئن | +2 | |||
| 17 ژوئن | +3 | |||
| 16 ژوئن | 0 | |||
| 15 ژوئن | +2 | |||
| 14 ژوئن | +3 | |||
| 13 ژوئن | 0 | |||
| 12 ژوئن | 0 | |||
| 11 ژوئن | 0 | |||
| 10 ژوئن | +5 | |||
| 09 ژوئن | +5 | |||
| 08 ژوئن | 0 | |||
| 07 ژوئن | +1 | |||
| 06 ژوئن | +1 | |||
| 05 ژوئن | +5 | |||
| 04 ژوئن | +1 | |||
| 03 ژوئن | +1 | |||
| 02 ژوئن | +1 | |||
| 01 ژوئن | +5 |
پستهای کانال
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 |
