Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
Python задачки
Kanalga Telegram’da o‘tish
Задачки по питону: алгоритмы, регулярные выражения, вопросы с интервью, задачи для Junior Python Developer. По вопросам рекламы: @anothertechrock РКН: https://clck.ru/3R3u5B
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Python задачки analitikasi
Python задачки (@pythonquestions) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 12 110 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 10 382-o'rinni va Rossiya mintaqasida 54 525-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 12 110 obunachiga ega bo‘ldi.
05 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -80 ga, so‘nggi 24 soatda esa -2 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 8.92% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.64% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 081 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 441 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 10 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent void, developer, professional, api, loginpage kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Задачки по питону:
алгоритмы, регулярные выражения, вопросы с интервью, задачи для Junior Python Developer.
По вопросам рекламы: @anothertechrock
РКН: https://clck.ru/3R3u5B”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 07 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.
12 110
Obunachilar
-224 soatlar
-267 kunlar
-8030 kunlar
Postlar arxiv
12 110
Тестирование или QA - это сейчас сила и мощь. За три месяца можно стартануть и начать зарабатывать айтишную зарплату. Но не так все просто, надо постараться и попотеть.
Наши коллеги из "Мира QA" решили немного облегчить новичкам путь и создали "Уютное сообщество тестировщиков" в котором публикуют статьи, которые должен читать и в которых должен разбираться начинающий QA специалист
Подписывайтесь и изучайте: @cozyqa
12 110
Потребность в специалистах по машинному обучению растет с каждым годом. Причем не только в IT, но и в ритейле, маркетинге и многих других сферах. Растут и зарплаты дата-сайентистов. Даже джуниорам работодатели готовы платить от 70 тысяч рублей.
Хотите освоить эту профессию с нуля, но не знаете, с чего начать? Тогда годовая специализация «Machine Learning» от OTUS для вас!
Онлайн-курс состоит из двух ступеней, где вы шаг за шагом научитесь строить модели машинного обучения разной сложности.
🔶 ПОСЛЕДНИЙ ДЕНЬ
Успейте на онлайн-курс специализации «Machine Learning». Вас ждет 12 месяцев харкордной практики на реальных датасетах и полный объем актуальных техник и инструментов, необходимых для работы
🔥 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА
2 выпускных проекта для портфолио, которые помогут вам найти работу.
📌 УСПЕТЬ НА КУРС
12 110
Python meetup online
1. Как мы ускоряли код — Python + numba - Андрей Корчагин, Middle Python Developer Утконос ОНЛАЙН
Я расскажу о том, как добиться сильного ускорения кода минимальным набором дополнительных строк
2. Как вызвать C++ из Python и не стать медленнее - Александр Боргардт, Tech Lead Duckstax
У питонистов есть простое правило: хочешь сделать быстро — пиши нативный код. Это действительно так, когда нативный код пишут опытные разработчики. А вот те, кто только начал погружаться в волшебный мир C/C++ кода могут столкнуться с тем, что их код стал не быстрее, а медленнее. Почему? Подробнее — в моем докладе.
3. RecSys Cookbook: строим рекомендательную систему на Python без глубоких знаний математики - Пётр Ермаков ML Brand Director Yandex
Делаем рекомендательную систему на Python, узнаем какие данные для этого нужно собирать и что быстро из них можно слепить.
➖➖➖
🗓 25 мая, начало в 19:00 мск, Среда
🌐 ОНЛАЙН
✅ Регистрация на мероприятие
12 110
📌 Ждете подходящего момента, чтобы начать осваивать Data Science?
Создайте свою первую модель машинного обучения на открытом интенсиве в OTUS 16-17 мая в 18:00. Занятие проведет Мария Тихонова, Senior Data Scientist в Сбере.
1️⃣ В первый день вы узнаете, что такое машинное обучение, какие задачи решают современные Data Scientists.
2️⃣ Во второй день вы уже примените знания на практике — обучите первую модель машинного обучения определять, что изображено на картинке.
🔥Интенсив бесплатный. Продолжить осваивать навыки, необходимые для трудоустройства в Data Science, вы сможете на онлайн-курсе «Специализация Machine Learning».
Чтобы участвовать, зарегистрируйся на занятие
День 1 - Участвовать
День 2 - Участвовать
12 110
📌 Ждете подходящего момента, чтобы начать осваивать Data Science?
Создайте свою первую модель машинного обучения на открытом интенсиве в OTUS 16-17 мая в 18:00. Занятие проведет Мария Тихонова, Senior Data Scientist в Сбере.
1️⃣ В первый день вы узнаете, что такое машинное обучение, какие задачи решают современные Data Scientists.
2️⃣ Во второй день вы уже примените знания на практике — обучите первую модель машинного обучения определять, что изображено на картинке.
🔥Интенсив бесплатный. Продолжить осваивать навыки, необходимые для трудоустройства в Data Science, вы сможете на онлайн-курсе «Специализация Machine Learning».
Чтобы участвовать, зарегистрируйся на занятие
День 1 - Участвовать
День 2 - Участвовать
12 110
📌 Ждете подходящего момента, чтобы начать осваивать Data Science?
Создайте свою первую модель машинного обучения на открытом интенсиве в OTUS 16-17 мая в 18:00. Занятие проведет Мария Тихонова, Senior Data Scientist в Сбере.
1️⃣ В первый день вы узнаете, что такое машинное обучение, какие задачи решают современные Data Scientists.
2️⃣ Во второй день вы уже примените знания на практике — обучите первую модель машинного обучения определять, что изображено на картинке.
🔥Интенсив бесплатный. Продолжить осваивать навыки, необходимые для трудоустройства в Data Science, вы сможете на онлайн-курсе «Специализация Machine Learning».
Чтобы участвовать, зарегистрируйся на занятие
День 1 - Участвовать
День 2 - Участвовать
