ru
Feedback
Python Learning

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 28 457 подписчиков, занимая 4 585 место в категории Технологии и приложения и 22 671 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 28 457 подписчиков.

Согласно последним данным от 28 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -250, а за последние 24 часа — -4, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.30%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.25% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 079 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 925 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 29 августа, 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.

28 457
Подписчики
-424 часа
-557 дней
-25030 день
Архив постов
⚙️ Fabulous — вывод картинок в консоль ℹ️ Вам не достаточно красивого вывода таблиц в консоль? А как насчёт вывода текста с т
⚙️ Fabulous — вывод картинок в консоль ℹ️ Вам не достаточно красивого вывода таблиц в консоль? А как насчёт вывода текста с тенями или даже картинок? Теперь это возможно! 🗣️ Использовать только в небольших количествах во избежание перелома чувства прекрасного 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

Ответ:
Anonymous voting

⌛ Что будет выведено при выполнении кода? Python Learning 👩‍💻
Что будет выведено при выполнении кода? Python Learning 👩‍💻

⚙️ Temporian для предварительной обработки временных данных ℹ️ Temporian предлагает новую парадигму для работы с временными д
⚙️ Temporian для предварительной обработки временных данных ℹ️ Temporian предлагает новую парадигму для работы с временными данными. Будучи специально разработанными для него, плюс его основные вычисления, выполняемые как высокооптимизированный код C ++, позволяют ему сделать обычные временные операции более безопасными, простыми в написании и намного, намного быстрее в выполнении - с бенчмарками, показывающими ускорение более чем в 100 раз по сравнению с эквивалентным кодом pandas. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

⚙️ Unstructured для предварительной обработки текста ℹ️ Unstructured - это доступная библиотека Python для легкого извлечения
⚙️ Unstructured для предварительной обработки текста ℹ️ Unstructured - это доступная библиотека Python для легкого извлечения текста из документов. Она упрощает очистку текста, обрабатывая все, от удаления маркеров до управления эмодзи и языкового перевода. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

⚙️ Taipy для создания пользовательских интерфейсов ℹ️ Taipy - это библиотека Python, которая позволяет специалистам по обрабо
⚙️ Taipy для создания пользовательских интерфейсов ℹ️ Taipy - это библиотека Python, которая позволяет специалистам по обработке данных создавать увлекательные повествования на основе своих данных. 🗣️ Магия Taipy заключается в его способности привязывать переменные и выражения к состоянию визуальных компонентов в пользовательском интерфейсе. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

⚙️ TorchAudio для обработки аудиосигнала ℹ️ Библиотека машинного обучения для обработки звука и сигналов с помощью PyTorch. �
⚙️ TorchAudio для обработки аудиосигнала ℹ️ Библиотека машинного обучения для обработки звука и сигналов с помощью PyTorch. 🗣️ TorchAudio предоставляет функции ввода-вывода, обработки сигналов и данных, наборы данных, реализации моделей и компоненты приложений. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

🦾 Как превратить веб-разработку на Python в свою суперсилу? ✔️ Освоить фреймворк Django, который упрощает и ускоряет работу
🦾 Как превратить веб-разработку на Python в свою суперсилу? ✔️ Освоить фреймворк Django, который упрощает и ускоряет работу над веб-приложениями со сложной логикой. ✔️ Изучить фронтенд-разработку на Vue.js. ✔️ Научиться реализовывать и поддерживать проекты с рендерингом на стороне сервера, а также работать с API. 🔥 И все это всего за 5 месяцев на онлайн-курсе «Django-разработчик» от OTUS. Под руководством опытных экспертов вы не только изучите лучшие инструменты и практики, но и создадите 3 сильных проекта для портфолио. Старт уже 26 июня! ➡️ Пройдите короткий тест, чтобы получить персональную консультацию менеджера и специальную цену на курс: https://clck.ru/3BUYEB Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

⚙️ NLTK для обработки естественного языка ℹ️ NLTK (Natural Language Toolkit) — один из наиболее популярных инструментов для о
⚙️ NLTK для обработки естественного языка ℹ️ NLTK (Natural Language Toolkit) — один из наиболее популярных инструментов для обработки естественного языка. ✔️ Особенности NLTK: • Поддерживает более 50 языковых наборов данных и обученных языковых моделей. • Предлагает классификацию текста, выделение корней, токенизацию, тегирование, синтаксический анализ. • Функции для анализа настроений или мнения, выраженного во фрагменте текста. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

⚙️ Gensim для извлечения семантических тем ℹ️ Пакет Python с открытым исходным кодом, смоделированный для извлечения семантич
⚙️ Gensim для извлечения семантических тем ℹ️ Пакет Python с открытым исходным кодом, смоделированный для извлечения семантических тем из больших документов и текстов для обработки, анализа и прогнозирования поведения человека с помощью статистических моделей и лингвистических вычислений. 🗣️ Gensim имеет возможность обрабатывать огромные данные, независимо от того, являются ли они необработанными и неструктурированными. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

Начните карьеру в ИТ и бизнесе с помощью программы бакалавриата в Центральном университете! Поступайте на одно из направлений
Начните карьеру в ИТ и бизнесе с помощью программы бакалавриата в Центральном университете! Поступайте на одно из направлений по искусственному интеллекту, разработке и бизнес-аналитике. Пока ждете результаты экзаменов, не теряйте время и попробуйте себя в конкурсе грантов. Преимущества грантов от Центрального университета: -Может покрыть до 100% стоимости обучения; -Выдается на весь период учебы; -Не уменьшится, но может увеличиться за достижения и успехи в учебе. Попробуйте свои силы в конкурсе сейчас, а с 20 июня направляйте документы для поступления по результатам ЕГЭ. Подробная информация про университет, конкурс грантов и обучение здесь. (Зашить ссылку https://apply.centraluniversity.ru/?utm_source=telegram&utm_medium=ntv.fix&utm_campaign=centraluniversity.grants.june&utm_term=Python_per_month erid:2VtzqxDs2Gw Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023

⚙️ Yellowbrick для визуального анализа и диагностики ℹ️ Yellowbrick — набор средств визуального анализа и диагностики, предна
⚙️ Yellowbrick для визуального анализа и диагностики ℹ️ Yellowbrick — набор средств визуального анализа и диагностики, предназначенных для облегчения машинного обучения с помощью scikit-learn. 🗣️ Основной объект API библиотеки Visualizer представляет собой средство оценки scikit-learn, которое учится на данных. «Визуализаторы» изучают данные, создавая визуальное представление рабочего процесса выбора модели. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

Мечтаешь решать задачи компьютерного зрения и зарабатывать от $3000, работая в крупной компании? 👨‍💻👩‍💻 Сегодня компьютерное зрение находит применение в различных отраслях. Специалисты по Python и Machine Learning, освоившие компьютерное зрение, становятся ключевыми игроками в таких сферах как: Медицина: Компьютерное зрение помогает в ранней диагностике рака. Google разработал алгоритм, который определяет признаки раковых опухолей на рентгеновских снимках. Это повышает шансы на успешное лечение. Банковский сектор: В банковском секторе компьютерное зрение помогает в обнаружении мошенничества с помощью систем анализа видеонаблюдения на банкоматах и в отделениях. Машиностроение: Компании применяют системы компьютерного зрения для автоматического обнаружения дефектов на производстве. Ритейл: В ритейле компьютерное зрение помогает анализировать изображения и видео с камер наблюдения на складах и в магазинах. Например, в X5 Retail Group такие системы используют для мониторинга полок и автоматического пополнения запасов. Городское управление: системы компьютерного зрения помогают контролировать дорожное движение и автоматически выявлять нарушения в Москве. Мы проанализировали вакансии компаний 🏢📝 На рынке труда требуются инженеры по компьютерному зрению. Ведущие компании, такие как Центр Робототехники Сбербанка, Sber AI, «Яндекс» и другие, предлагают вакансии. Основные задачи инженеров — разработка и обучение моделей на PyTorch для детекции объектов, семантической сегментации, оценки глубины, объединения сенсорных данных. Кандидатам на эти позиции требуется: Опыт работы с Python и PyTorch.Знание классических и современных алгоритмов компьютерного зрения.Умение работать с инструментами разработки и внедрения (Docker, TensorRT, MLFlow, CI/CD). Способность калибровать и работать с сенсорами. Компании предлагают высокую зарплату, ДМС, корпоративную пенсионную программу, страхование от несчастных случаев, а также рабочие места с лаунж-зонами, кафе и спортзалами. Если вы хотите найти работу мечты, но не хватает навыков и знаний, приходите на открытый урок в рамках курса «Компьютерное зрение» 🎓📚 Присоединяйтесь СЕГОДНЯ, 24 июня, в 20:00 к нашему открытому уроку по сверточным нейронным сетям с Андреем Канашовым! На уроке вы разберетесь в сверточных нейронных сетях: от AlexNet до EfficientNet, и узнаете, как они трансформируют обработку изображений. Для кого этот вебинар будет полезен: Разработчики и специалисты по анализу данных узнают, как применять сверточные нейронные сети для обработки изображений. Специалисты по машинному и глубокому обучению изучат архитектуры CNN от AlexNet до EfficientNet и получат практические советы по обучению нейронных сетей, чтобы достичь высокой точности и эффективности. Спикер: Андрей Канашов, Senior Data Scientist с обширным опытом в машинном обучении и глубоком обучении с использованием нейронных сетей в NLP и CV. 🗓 Дата: 24 июня. СЕГОДНЯ! 🕖 Время: 20:00. [Ссылка на регистрацию] Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

⚙️ DeepFace для распознавания лиц ℹ️ Deepface — легкий фреймворк для распознавания лиц и анализа атрибутов лица (возраст, пол
⚙️ 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 👩‍💻

⚙️ SciKit-Image для обработки изображений ℹ️ SciKit-Image — коллекция алгоритмов для обработки изображений, основанная на Num
⚙️ 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 👩‍💻

⚙️ YOLOv8 для компьютерного зрения ℹ️ YOLOv8 — самый совершенный (на сегодня) и производительный представитель семейства моде
⚙️ 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 👩‍💻

🔥 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.

⚙️ PaddleOCR для оптического распознавания символов ℹ️ PaddleOCR — многоязычные наборы инструментов OCR на основе DL-фреймвор
⚙️ 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 👩‍💻

⚙️ PaddleOCR для оптического распознавания символов ℹ️ PaddleOCR — многоязычные наборы инструментов OCR на основе DL-фреймвор
⚙️ 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 👩‍💻

🦾 Пора изучить фреймворк Django! Забудьте о скучном обучении — на курсе "Django-разработчик" вас ждут настоящие челленджи и
🦾 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 1177746618576