Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Python задачки
Открыть в Telegram
Задачки по питону: алгоритмы, регулярные выражения, вопросы с интервью, задачи для Junior Python Developer. По вопросам рекламы: @anothertechrock РКН: https://clck.ru/3R3u5B
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python задачки
Канал Python задачки (@pythonquestions) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 12 110 подписчиков, занимая 10 382 место в категории Технологии и приложения и 54 525 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 12 110 подписчиков.
Согласно последним данным от 05 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -80, а за последние 24 часа — -2, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.92%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.64% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 081 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 441 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 10.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как void, developer, professional, api, loginpage.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Задачки по питону:
алгоритмы, регулярные выражения, вопросы с интервью, задачи для Junior Python Developer.
По вопросам рекламы: @anothertechrock
РКН: https://clck.ru/3R3u5B”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 07 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
12 110
Подписчики
-224 часа
-267 дней
-8030 день
Архив постов
12 110
Тестирование или QA - это сейчас сила и мощь. За три месяца можно стартануть и начать зарабатывать айтишную зарплату. Но не так все просто, надо постараться и попотеть.
Наши коллеги из "Мира QA" решили немного облегчить новичкам путь и создали "Уютное сообщество тестировщиков" в котором публикуют статьи, которые должен читать и в которых должен разбираться начинающий QA специалист
Подписывайтесь и изучайте: @cozyqa
12 110
Потребность в специалистах по машинному обучению растет с каждым годом. Причем не только в IT, но и в ритейле, маркетинге и многих других сферах. Растут и зарплаты дата-сайентистов. Даже джуниорам работодатели готовы платить от 70 тысяч рублей.
Хотите освоить эту профессию с нуля, но не знаете, с чего начать? Тогда годовая специализация «Machine Learning» от OTUS для вас!
Онлайн-курс состоит из двух ступеней, где вы шаг за шагом научитесь строить модели машинного обучения разной сложности.
🔶 ПОСЛЕДНИЙ ДЕНЬ
Успейте на онлайн-курс специализации «Machine Learning». Вас ждет 12 месяцев харкордной практики на реальных датасетах и полный объем актуальных техник и инструментов, необходимых для работы
🔥 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА
2 выпускных проекта для портфолио, которые помогут вам найти работу.
📌 УСПЕТЬ НА КУРС
12 110
Python meetup online
1. Как мы ускоряли код — Python + numba - Андрей Корчагин, Middle Python Developer Утконос ОНЛАЙН
Я расскажу о том, как добиться сильного ускорения кода минимальным набором дополнительных строк
2. Как вызвать C++ из Python и не стать медленнее - Александр Боргардт, Tech Lead Duckstax
У питонистов есть простое правило: хочешь сделать быстро — пиши нативный код. Это действительно так, когда нативный код пишут опытные разработчики. А вот те, кто только начал погружаться в волшебный мир C/C++ кода могут столкнуться с тем, что их код стал не быстрее, а медленнее. Почему? Подробнее — в моем докладе.
3. RecSys Cookbook: строим рекомендательную систему на Python без глубоких знаний математики - Пётр Ермаков ML Brand Director Yandex
Делаем рекомендательную систему на Python, узнаем какие данные для этого нужно собирать и что быстро из них можно слепить.
➖➖➖
🗓 25 мая, начало в 19:00 мск, Среда
🌐 ОНЛАЙН
✅ Регистрация на мероприятие
12 110
📌 Ждете подходящего момента, чтобы начать осваивать Data Science?
Создайте свою первую модель машинного обучения на открытом интенсиве в OTUS 16-17 мая в 18:00. Занятие проведет Мария Тихонова, Senior Data Scientist в Сбере.
1️⃣ В первый день вы узнаете, что такое машинное обучение, какие задачи решают современные Data Scientists.
2️⃣ Во второй день вы уже примените знания на практике — обучите первую модель машинного обучения определять, что изображено на картинке.
🔥Интенсив бесплатный. Продолжить осваивать навыки, необходимые для трудоустройства в Data Science, вы сможете на онлайн-курсе «Специализация Machine Learning».
Чтобы участвовать, зарегистрируйся на занятие
День 1 - Участвовать
День 2 - Участвовать
12 110
📌 Ждете подходящего момента, чтобы начать осваивать Data Science?
Создайте свою первую модель машинного обучения на открытом интенсиве в OTUS 16-17 мая в 18:00. Занятие проведет Мария Тихонова, Senior Data Scientist в Сбере.
1️⃣ В первый день вы узнаете, что такое машинное обучение, какие задачи решают современные Data Scientists.
2️⃣ Во второй день вы уже примените знания на практике — обучите первую модель машинного обучения определять, что изображено на картинке.
🔥Интенсив бесплатный. Продолжить осваивать навыки, необходимые для трудоустройства в Data Science, вы сможете на онлайн-курсе «Специализация Machine Learning».
Чтобы участвовать, зарегистрируйся на занятие
День 1 - Участвовать
День 2 - Участвовать
12 110
📌 Ждете подходящего момента, чтобы начать осваивать Data Science?
Создайте свою первую модель машинного обучения на открытом интенсиве в OTUS 16-17 мая в 18:00. Занятие проведет Мария Тихонова, Senior Data Scientist в Сбере.
1️⃣ В первый день вы узнаете, что такое машинное обучение, какие задачи решают современные Data Scientists.
2️⃣ Во второй день вы уже примените знания на практике — обучите первую модель машинного обучения определять, что изображено на картинке.
🔥Интенсив бесплатный. Продолжить осваивать навыки, необходимые для трудоустройства в Data Science, вы сможете на онлайн-курсе «Специализация Machine Learning».
Чтобы участвовать, зарегистрируйся на занятие
День 1 - Участвовать
День 2 - Участвовать
