Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Python Learning
Открыть в 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
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python Learning
Канал Python Learning (@python_per_month) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 29 210 подписчиков, занимая 4 687 место в категории Технологии и приложения и 22 616 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 29 210 подписчиков.
Согласно последним данным от 08 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -229, а за последние 24 часа — -12, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.17%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает N/A% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 094 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 0 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 8.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как learning, строка, модуль, собеседование, zip.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“№ 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”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 09 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.
29 210
Подписчики
-1224 часа
-607 дней
-22930 день
Архив постов
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 👩💻
