uk
Feedback
Python Learning

Python Learning

Відкрити 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

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python Learning

Канал Python Learning (@python_per_month) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 28 452 підписників, посідаючи 4 585 місце в категорії Технології та додатки та 22 671 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 28 452 підписників.

За останніми даними від 29 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -250, а за останні 24 години на -6, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.40%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.25% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 106 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 925 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 8.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як learning, строка, модуль, собеседование, zip.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
№ 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

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 30 серпня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.

28 452
Підписники
-624 години
-377 днів
-25030 день
Архів дописів
⚙️ 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