Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Простой Python | Программирование
Закритий канал
Заявки принимаются автоматически. Лучший образовательный канал по Python. По всем вопросам: @dimaa_dimaa (реклама) Ссылка на канал: https://t.me/+T1i5nO0m_h01ZDky . РКН: https://vk.cc/cJ5box Помощь:https://telega.in/c/+T1i5nO0m_h01ZDky
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Простой Python | Программирование
Канал Простой Python | Программирование у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 131 377 підписників, посідаючи 899 місце в категорії Технології та додатки та 3 847 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 131 377 підписників.
За останніми даними від 09 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -2 678, а за останні 24 години на -117, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 4.50%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.82% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 5 908 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 398 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 35.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як модуль, itertools, gigachat, math, decimal.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Заявки принимаются автоматически.
Лучший образовательный канал по Python.
По всем вопросам: @dimaa_dimaa (реклама)
Ссылка на канал: https://t.me/+T1i5nO0m_h01ZDky
.
РКН: https://vk.cc/cJ5box
Помощь:https://telega.in/c/+T1i5nO0m_h01ZDky”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 10 червня, 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.
131 377
Підписники
-11724 години
-5847 днів
-2 67830 день
Архів дописів
Система поиска похожих изображений
Сделаем простую систему поиска похожих изображений. Сделаем ее без использования ИИ: для определения схожести мы будем переводить изображения в числовые векторы признаков, а векторы сравнивать с помощью расстояния.
Логика кода проста. Сначала мы превращаем все изображения базы в векторы. Затем извлекаются признаки из запроса. Вычисляем сходство между запросом и базой и в результате выводим топ-N наиболее похожих изображений.
При желании можно улучшить код. Например, вместо простых цветов взять признаки через нейросеть, или выделить отдельные признаки для поиска по цвету, текстуре, объемам.
#практика
Go и Python: Что лучше для веб-скрейпинга?
И Go, и Python могут использоваться для веб-скрейпинга, но у каждого свои плюсы и минусы. Благодаря данной статье ты узнаешь о преимуществах каждого из языков, чтобы сделать оптимальный выбор для своего следующего проекта.
👉Читать статью
#статьи
FastAPI: Разработка веб-проекта
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься пользоваться FastAPI библиотекой. В этот раз ты добавишь внешнее оформление для FastAPI-проекта.
👀Смотреть видео
#видео
Симуляция частиц с Pygame
С помощью Pygame можно создать простую, но очень эффектную 2D-игру-симуляцию песка. Игрок будет сыпать песчинки мышкой, а частицы под действием гравитации будут падать вниз.
При желании ты можешь улучшить проект: добавить воду и огонь, реализовать эффекты ветра и многое другое.
#практика
⚡️Собираем и автоматизируем анализ данных в Airflow с оповещениями в Telegram
Проведем вебинар, где вместе с Александром Дарьиным развернем пайплан в Airflow на датасетах Kaggle и алертах в Telegram. Александр — старший аналитик данных в СберТройка.
Что будем делать на вебинаре:
🟠 Выберем данные — заглянем в огромный каталог Kaggle (450+ тысяч наборов данных);
🟠Настроим автоматическую загрузку — покажем, как это делается в Airflow;
🟠Исследуем данные — простыми методами проверим их качество и построим наглядные графики;
🟠Соберем весь процесс в один пайплайн — чтобы все работало само, без ручного вмешательства;
🟠Добавим уведомления в Telegram — если в данных что-то пошло не так, бот сразу вас предупредит.
Этот вебинар поможет вам автоматизировать работу с данными, масштабировать процесс, избегать ошибок и освободить время для сложных задач, что актуально как новичку, так и опытному специалисту.
🕗 Встречаемся 29 апреля в 18:30 по МСК, как всегда, ответим на все вопросы в прямом эфире.
😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар
Современные реализации бустинга
Хотя sklearn вполне неплох для обучения, в проде чаще используют специализированные библиотеки, заточенные под бустинг.
Например, XGBoost. Он очень быстрый, поддерживает регуляризацию, отложенное построение деревьев, а также раннюю остановку.
LightGBM работает еще быстрее, идеально подходит для очень больших данных. CatBoost же супер дружелюбен к категориальным признакам, даже не нужно кодировать вручную. Присутствует поддержка GPU.
#практика
Сделай из себя куклу прямо в телеграм!
Хайповую функцию добавили в крутейший нейробот.
Бот может сделать тебя в стиле гибли, в стиле лего или в любом другом, каком пожелаешь!
Заходи и жми кнопку «🔥Фотки от ЧатГПТ»: запустить бот
Работа с Selenium: Часть 10
Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про Selenium. В результате ты научишься работать с формами, проходить аутентификацию на различных сайтах и многое другое.
👀Смотреть видео
#видео
Инструменты для работы с графикой
В данной подборке автор рассказывает про шесть лучших инструментов для работы с графикой. Они выделяются от остальных инструментов своими функциями, активностью сообщества и фишками.
👉Читать статью
#статьи
Как сделать свой RAG?
Представь, что у тебя есть умный робот, который умеет отвечать на вопросы. Но чтобы давать самые точные ответы, он сначала ищет информацию в книгах или интернете, а потом формирует ответ.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это метод, который делает нейросетевой текстовый генератор (например, GPT) умнее и точнее за счёт поиска информации внешних источников перед генерацией ответа. Благодаря данной статье ты узнаешь, как создать собственный RAG.
👉Читать статью
#статьи
🔥 Как определиться с делом своей жизни, когда ты только заканчиваешь школу?
Эту проблему необязательно решать в одиночку – существует проверенный способ разобраться в себе и своём призвании. Поговорим о нём на вебинаре!
⭐️ Во время стрима разберём 4 сценария, которые помогут тебе выбрать своё будущее – и покажем, как они работают в реальности. Как понять себя, подсветить свои сильные стороны, и какие решения точно не стоит принимать вслепую.
Вебинар проводит Институт iSpring, где каждый абитуриент проходит глубокую профориентацию прежде, чем принять решение о поступлении.
Когда: 29 апреля, 19:00 (МСК)
Спикеры:
— Дмитрий Лукашов, экс-директор по маркетингу Skillbox
— и секретный гость из ИТ, хорошо знающий рынок и его потребности
✅ Участие бесплатное
УЗНАТЬ ПОДРОБНЕЕ
Реклама АНО ВО «РУМТ»
ИНН 1215144727
erid: 2SDnjcK2v7F
FastAPI: Работа с базой данных
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься пользоваться FastAPI библиотекой. В этот раз ты установишь SQLAlchemy и настроишь работу с базой данных.
👀Смотреть видео
#видео
Как заговорить с сетевиками на одном языке? 👍
Эксперты одного из ведущих провайдеров IT-инфраструктуры Selectel подготовили бесплатный курс «Погружение в компьютерные сети».
Всего за час вы сможете разобраться в принципах работы сетей, освоить ключевые термины и на конкретных примерах освоить две основные модели.
Курс будет интересен как джунам, так и более опытным разработчикам.
➡️ Убедитесь в этом, начав обучение в Академии Selectel
Реклама. АО «Селектел», ИНН 7810962785, ERID: 2Vtzqwf5F5k
Random Forest
Random Forest — это не одно дерево, а сразу много. Каждый “деревце” в лесу обучается на случайной части данных и с использованием случайного поднабора признаков. Когда нужно предсказать класс или значение, все деревья голосуют, и побеждает большинство (в классификации) или усреднённый ответ (в регрессии). В результате снижается переобучение по сравнению с одиночным деревом, а сама модель меньше зависит от случайных шумов.
Сначала из обучающей выборки с помощью бутстрэпа выбирается случайная подвыборка (с возвращением). Для каждого дерева берётся случайный набор признаков. Все деревья предсказывают, и итоговый ответ — это агрегация: большинство голосов в классификации или среднее значение в регрессии.
Обрати внимание на пример. n_estimators определяет, сколько деревьев. max_depth — максимальная глубина каждого дерева. random_state — фиксируем сид, чтобы результат был воспроизводим. Можно добавлять class_weight='balanced', если классы несбалансированы.
#практика
Flask: Использование JavaScript
Продолжаем делиться циклом статей, благодаря которому ты научишься пользоваться Flask. В этот раз автор демонстрирует создание всплывающего окна при наведении курсора мыши на ник пользователя.
👉Читать статью
#статьи #flask
😮 Добавлена новая база слитых курсов на 800ГБ:
Python:
https://t.me/+NGzFxvZXoWY4YzJi
Программирование:
https://t.me/+7iLDOaOPIPxjNGEy
Графика и дизайн:
https://t.me/+dWCyu5OOWHU5Y2Uy
Frontend и Web:
https://t.me/+IhR1IL7GI203Yjg6
