اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Простой Python | Программирование
کانال بسته
Заявки принимаются автоматически. Лучший образовательный канал по Python. По всем вопросам: @kesh_keshh (реклама) Ссылка на канал: https://t.me/+T1i5nO0m_h01ZDky . РКН: https://vk.cc/cJ5box Помощь:https://telega.in/c/+T1i5nO0m_h01ZDky
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Простой Python | Программирование
کانال Простой Python | Программирование در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 129 691 مشترک است و جایگاه 912 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 3 900 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 129 691 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 25 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -2 787 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -73 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 4.81% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.90% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 6 247 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 2 469 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 29 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند модуль, itertools, gigachat, math, decimal تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Заявки принимаются автоматически.
Лучший образовательный канал по Python.
По всем вопросам: @kesh_keshh (реклама)
Ссылка на канал: https://t.me/+T1i5nO0m_h01ZDky
.
РКН: https://vk.cc/cJ5box
Помощь:https://telega.in/c/+T1i5nO0m_h01ZDky”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 26 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.
129 691
مشترکین
-7324 ساعت
-7967 روز
-2 78730 روز
آرشیو پست ها
Очередь collections.deque
Делимся видео, где автор демонстрирует реализацию двухсторонней очереди с помощью класса deque модуля collections на языке Python. Рассматриваются основные методы очереди и примеры создания очередей типа FIFO и LIFO.
👀Смотреть видео
#видео
math.asin
Метод math.asin() возвращает арксинус числа. Параметр, передаваемый в math.asin(), должен лежать в диапазоне от -1 до 1. Обрати внимание, math.asin(1) вернет значение PI/2, а math.asin(-1) вернет значение - PI/2.
#практика
Преуспеть в IT просто — получаешь оффер, отдаешь все задачи ChatGPT и фармишь шестизначные суммы. Так выглядит успех для тех, кто разбирается в нейронках.
Главное тут — изучить уникальные авторские гайды по ИИ. Вот как этот, например. Там ребята доступным языком объяснили, как начать, какую работу можно отдать нейронке и почему с этим справится даже новичок.
Зарегистрироваться на бесплатный курс и получить гайд можно по ссылке.
Автопостинг ВК
Благодаря данной статье ты узнаешь, как с помощью Python можно создать скрипт для ВК. Он будет использоваться для публикации постов в различные группы. Продемонстрирована логика работы, а также код скрипта.
👉Читать статью
#статьи
Алгоритм кластеризации Ллойда
Продолжаем делиться циклом видео про машинное обучение. В этот раз ты узнаешь, как работает алгоритм кластеризации Ллойда (K-средних, K-means). Продемонстрирована реализация этого алгоритма на Python.
👀Смотреть видео
#видео
random.choice
random.choice() — это метод модуля random в Python. Он генерирует один случайный элемент из указанной последовательности, такой как список, кортеж, диапазон, строка и т. д. Это одна из наиболее полезных функций для генерации случайных чисел из последовательности.
#практика
31 июля стартует бесплатный курс-симулятор Нетологии «Аналитика данных: первые шаги в Python».
На курсе вы сможете погрузиться в профессию аналитика данных и попробуете решить 3 практических кейса с помощью Python. На программе вы узнаете:
• кто такой аналитик данных и какие ещё профессии есть в аналитике,
• какие бывают данные, как их собирают и обрабатывают,
• почему аналитики используют Python и какой у него базовый синтаксис,
• как можно использовать готовые решения на Python — библиотеку Pandas,
• какие есть нюансы в аналитике при формировании гипотез и проведении исследований,
• как можно визуализировать данные с помощью Python.
Курс ведёт Константин Башевой, аналитик-разработчик из Яндекса с 18-летним опытом в аналитике.
Записаться на курс можно уже сейчас → https://netolo.gy/bR7L
Реклама. ООО «Нетология» LatgC1GWU
Материалы для погружения в Flask
Делимся статьей, где автор собрал полезные материалы и инструменты для погружения в Flask. Благодаря ним у начинающих не возникнут трудностей в работе с данным фреймворком.
👉Читать статью
#статьи #flask
Метрические регрессионные методы
Продолжаем делиться циклом видео про машинное обучение. В этот раз автор рассказывает про решение регрессионных задач с позиции метрических методов (через функцию расстояния и функции ядра). Формула ядерного сглаживания Надарая-Ватсона.
👀Смотреть видео
#видео
Преуспеть в на рабочем месте просто — получаешь оффер, отдаешь все задачи ChatGPT и фармишь шестизначные суммы. Так выглядит успех для тех, кто разбирается в нейронках.
Главное тут — изучить уникальный вводный курс по дообучению ChatGPT. Там ребята доступным языком объяснили, как создать 9 нейро-сотрудников и почему с этим справится даже новичок всего за 5 уроков.
Зарегистрироваться на бесплатный курс и получить гайд можно по ссылке.
math.isfinite
Метод math.isfinite() проверяет, является ли число конечным или нет. Этот метод возвращает True, если указанное число является конечным числом, в противном случае он возвращает False.
#практика
🎁 Приглашаем на бесплатный урок курса «Python Developer»
📅 Когда: 27.07.23 в 20:00 мск
Тема: Декораторы в Python: инструменты начинающего разработчика для улучшения кода!
На занятии:
- Познакомитесь с декораторами: что такое декораторы, как они помогают упростить модификацию существующих функций, научитесь использовать встроенные декораторы и создавать свои;
- Разберем работу декораторов: проведем подробный разбор того, как работают декораторы в Python, узнаете, как создавать и применять простые декораторы и декораторы с дополнительными аргументами.
- Разберем создание декораторов: научимся создавать свои декораторы, которые позволят добавлять дополнительную функциональность к функциям.
👉 Чтобы попасть на урок и получить запись вебинара нужно зарегистрироваться https://otus.pw/uxQK/
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: 2RanynKHhvY
Simba
Делимся статьей, где автор рассказывает про Simba. Это симулятор динамики частиц на Python. Используется библиотека Numba для проведения параллельных расчетов на видеокарте.
👉Читать статью
#статьи
Сокращение размерности признакового пространства
Продолжаем делиться циклом видео про машинное обучение. В этот раз автор рассказывает про устранение линейно зависимых признаков с помощью метода главных компонент (PCA – principal component analysis). Отличие и общность такого подхода от L2-регуляризатора.
👀Смотреть видео
#видео
math.floor
Метод math.floor() при необходимости округляет число до ближайшего целого числа в меньшую сторону и возвращает результат. Чтобы округлить число в большую сторону до ближайшего целого, используй метод math.ceil().
#практика
Flask Vulnerable Web Application
Flask Vulnerable Web Application – это лабораторная среда, созданная для людей, которые хотят улучшить себя в области веб-тестирования. Делимся статьей, благодаря которой ты познакомишься с FVWA.
👉Читать статью
#статьи #flask
Реализация метода опорных векторов
Продолжаем делиться циклом видео про машинное обучение. В этот раз автор рассказывает про условие Каруша-Куна-Таккера с поиском седловой точки функции Лагранжа, как вариант решения оптимизационной задачи метода опорных векторов. Продемонстрирована реализация SVM с помощью библиотеки Scikit-Learn на Python.
👀Смотреть видео
#видео
Кто такой ML-инженер и чем отличается от дата-сайентиста?
Чтобы узнать и глубже погрузиться в тему машинного обучения (ML), приходите на бесплатный онлайн-практикум 25 и 26 июля в 18:00 мск.
На практикуме вы:
— познакомитесь с профессиями в сфере ML: Data Engineer, Data Scientist, Machine Learning Engineer;
— изучите циклы работы с большими данными — от сбора до итогового решения в бизнесе;
— построите и обучите ML-модели на Python.
Если хотите попробовать себя в новой сфере, записывайтесь на практикум: https://go.skillfactory.ru/8T598w
Реклама, ООО "Скилфэктори", ИНН: 9702009530
erid: Kra23pQY6
math.fabs
Метод math.fabs() возвращает абсолютное значение числа в виде числа с плавающей запятой. Абсолют обозначает неотрицательное число. Это удаляет отрицательный знак значения, если он есть. В отличие от Python abs(), этот метод всегда преобразует значение в значение с плавающей запятой.
#практика
Декодирование сигналов точного времени
Благодаря данной статье ты узнаешь, как можно получать и декодировать в реальном времени сигнал точного времени из интернета. Для этого тебе не понадобятся специальные устройства, достаточного компьютера с интернет-соединением.
👉Читать статью
#статьи
