Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
Python/ django
Kanalga Telegram’da o‘tish
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Python/ django analitikasi
Python/ django (@pythonl) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 59 990 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 205-o'rinni va Rossiya mintaqasida 10 243-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 59 990 obunachiga ega bo‘ldi.
12 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -567 ga, so‘nggi 24 soatda esa -11 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.01% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.19% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 4 203 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 913 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 22 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent github, claude, контекст, архитектура, api kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“по всем вопросам @haarrp
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fmxm...”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 13 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
59 990
Obunachilar
-1124 soatlar
-1197 kunlar
-56730 kunlar
Postlar arxiv
59 983
59 983
💀PentestGPT
A GPT-empowered penetration testing tool
Python инструмент для пентестинга на основе ChatGPT.
🖥 Github
@pythonl
59 983
🎞 VLog: Video as a Long Document
Transform Video as a Document with ChatGPT, CLIP, BLIP2, GRIT, Whisper, LangChain.
Проект на Python, алгоритм принимает длинное видео, мы превращаем его в документ, содержащий визуальную и звуковую информацию. Отправив этот документ в ChatGPT, мы можем общаться по видео!
🖥 Github
@pythonl
59 983
59 983
59 983
🔥 Хардкорный тест для Go-разработчиков!
💻 Ответьте на 20 вопросов за 30 минут и проверьте, готовы ли вы к обучению на онлайн-курсе «Golang Developer. Professional» от OTUS. Сейчас Go становится все востребованнее, благодаря своей производительности, масштабируемости и экосистеме.
После 5 месяцев обучения вы сможете:
— Писать production-ready код, многопоточные и конкурентные программы.
— Понимать синтаксис и внутреннее устройство языка Go.
— Разворачивать микросервисы с помощью docker.
— Создавать свои микросервисы на Go.
Также вас ждет прокачка навыков на реальных коммерческих кейсах и под руководством экспертов в этой области. Возможна рассрочка.
👉 Пройти вступительный тест — https://otus.pw/gOgU/
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru
59 983
🖥 Segment and Track Anything (SAM-Track)
An open-source project dedicated to tracking and segmenting any objects in videos, either automatically or interactively. The primary algorithms utilized include the Segment Anything Model (SAM) for key-frame segmentation and Associating Objects with Transformers (AOT) for efficient tracking and propagation purposes.
Проект с открытым исходным кодом для отслеживания и сегментации любых объектов в видео. Основные используемые алгоритмы включают Segment Anything Model (SAM) для сегментации по ключевым кадрам и Associating Objects with Transformers (AOT) для эффективного отслеживания объектов.
🖥 Github
@pythonl
59 983
Начните знакомство с Python на бесплатном буткемпе! Это удобный мини-курс для тех, кто хочет узнать о разных направлениях Python-разработки: вы на практике познакомитесь с задачами разработчиков и поймёте, ваша ли это профессия. Научитесь создавать полезные приложения для заработка или решения личных задач. Для 200 первых участников буткемп доступен бесплатно: https://epic.st/ViPAF
Кому будет полезен буткемп:
— тем, кто хочет попасть в IT, но сомневается, что им подойдёт эта сфера;
— тем, кто уже знает основы Python и хочет дополнить базовые знания крутой практикой;
— тем, кто хочет карьерных перемен и развития в новой профессии.
Спикер — Анастасия Борнева. Руководитель направления по исследованию данных в Сбере. Опыт в программировании более 12 лет. С 2018 года — эксперт по автоматизации процессов с помощью искусственного интеллекта в Сбере.
Что будете делать:
— разберёте базовый синтаксис языка;
— создадите бота для Telegram, который умеет переводить голос в текст;
— сделаете бота умнее: «научите» его обрабатывать фотографии;
— узнаете, как парсить сайты — собирать информацию с веб-страниц в удобные таблицы;
— напишете сайт с помощью инструмента Flask.
В финале буткемпа вас ждёт прямой эфир, где вы сможете обсудить практические работы и задать вопросы спикеру.
Все участники получат в подарок полезные материалы с чек-листами, гайдами, скринкастами и другими бонусами.
Участвуйте в буткемпе уже сейчас!
59 983
59 983
Создание рекомендательных систем — один из ключевых навыков для специалистов в области DS/ML/DL.
Как быстро сделать рекомендательную систему для текстов? Узнайте на открытом уроке в OTUS 26 апреля в 20:00 мск.
На занятии мы:
🔹 Узнаем, как быстро сделать рекомендательную систему для текстов.
🔹 Поговорим об автоматизированной транскрибации с помощью современных нейросетевых моделей.
🔹 Рассмотрим задачу NER (поиска именованных сущностей) и поиска текстов.
Вы узнаете, как переводить звук в текст, как делать текст короче, искать похожие по смыслу и тематике тексты.
Спикер — Александр Брут-Бурляко, преподаватель-практик, DS-инженер в СБЕР Neurolab. Продолжить изучать рекомендательные системы возможно на курсе, доступном в рассрочку.
Перед мероприятием нужно пройти вступительный тест 👉 https://otus.pw/pbCA/
Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru
59 983
🖥 Prompt Generator API
Простой API генератор промтов для Stable Diffusion / Midjourney / Dall-e на основе Python
API принимает первоначальную подсказку из нескольких слов и генерирует расширенную и подробную подсказку.Языковая модель обучена на 2 470 000 описательных подсказок Stable Diffusion
🖥 Github
@pythonl
59 983
+1Prettymaps
Небольшой набор функций Python для построения красивых карт на основе данных OpenStreetMap. Основан на библиотеках osmnx, matplotlib и shapely.
https://github.com/marceloprates/prettymaps
@pythol
59 983
Параллельное и асинхронное программирование развязывают руки разработчикам и усиливают их скиллы: помогают выдерживать нагрузки и писать эффективный код, не теряя скорости разработки — ни один крупный проект не обходится без них. Для тех, кто решил изучить принципы асинхронности в Яндекс Практикуме есть курс «Асинхронное программирование на Python». Курс подойдет вам, если:
• у вас есть опыт написания кода на Python;
• вы знакомы с принципами ООП и умеете их применять;
• вы умеете работать с консолью и Git, настраивать рабочее окружение;
• вы понимаете работу БД и SQL, знакомы с HTTP и REST.
На всех этапах вас будут сопровождать опытные разработчики: мы не дадим просесть по учёбе и поможем выкроить время на образование. Вы будете практиковаться на реальных кейсах и положите в портфолио работающие проекты. А карьерные консультации подготовят вас к разговору о повышении или помогут с поиском новой работы.
Записаться на курс можно здесь: https://practicum.yandex.ru/async-python/59 983
59 983
🖥 Teenage-AGI
This python project uses OpenAI and Pinecone to Give memory to an AI agent and also allows it to "think" before making an action (outputting text)
Этот проект на python использует OpenAI и Pinecone для предоставления памяти агенту ИИ, а также позволяет ему "думать" перед выполнением действия (вывод текста).
🖥 GitHub
@pythonl
59 983
🤖 Twitch-Chat-Bot
Twitch bots that send chat messages.
Проект представляющий собой программу на Python, которую можно использовать для отправки сообщений в чат канала Twitch.
git clone https://github.com/Kichi779/Twitch-Chat-Bot chatbot
cd chatbot
pip install -r requirements.txt (Or you can click on install.bat file)
🖥 GitHub
@pythonl59 983
Как изучить Python бесплатно и самостоятельно? Как стать сеньором или перейти из бэкенда в Data Science? Какие лайфхаки и инструменты помогают писать код продуктивнее?
Ответы на эти вопросы — в канале «Люди и код». Команда канала беседует с опытными и начинающими разработчиками и программистами, находит интересные и неожиданные темы и помогает влюбиться в IT. Не без юмора, конечно ;)
Наши любимые материалы:
1. Как изучить Python самостоятельно и бесплатно?
2. Он вам не петухон: почему энтерпрайзу не обойтись без Python и что не так с Java и C#.
3. Правила жизни Гвидо ван Россума.
4. Почему Python идеален как первый язык для бэкендера и второй для фронтендера?
Подписывайтесь на канал «Люди и код»: @skillbox_media_code
59 983
59 983
Раньше дизайнерами могли стать только отдельные творческие личности. Сейчас эта профессия доступна каждому:
— Нейросети могут взять на себя создание графических шедевров
— Есть десятки направлений в дизайне и можно подобрать подходящее именно вам
— На рынке постоянная нехватка дизайнеров
— Работа из любой точки мира
Как без опыта стать востребованным дизайнером?
Регистрируйтесь на бесплатный интенсив GeekBrains и узнайте в деталях, как обучиться дизайну и гарантированно получить работу.
БОНУС при регистрации:
Групповая карьерная консультация с HR Business Partner GeekBrains
⚠️ Прямой эфир с экспертом уже завтра в 12:00 МСК
59 983
