Простой Python | Программирование
Kanalga Telegram’da o‘tish
Заявки принимаются автоматически. Лучший образовательный канал по Python. По всем вопросам: @kesh_keshh (реклама) Ссылка на канал: https://t.me/+T1i5nO0m_h01ZDky . РКН: https://vk.cc/cJ5box Помощь:https://telega.in/c/+T1i5nO0m_h01ZDky
Ko'proq ko'rsatish
Tarmoq:📈 Telegram kanali Простой Python | Программирование analitikasi
Простой Python | Программирование (@python_piton_javascript) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 126 537 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 912-o'rinni va Rossiya mintaqasida 3 957-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 126 537 obunachiga ega bo‘ldi.
18 Sentabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -1 578 ga, so‘nggi 24 soatda esa -18 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 4.28% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 1.91% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 5 417 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 2 411 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 125 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent модуль, itertools, gigachat, math, decimal kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Заявки принимаются автоматически.
Лучший образовательный канал по Python.
По всем вопросам: @kesh_keshh (реклама)
Ссылка на канал: https://t.me/+T1i5nO0m_h01ZDky
.
РКН: https://vk.cc/cJ5box
Помощь:https://telega.in/c/+T1i5nO0m_h01ZDky”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 19 Sentabr, 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.
126 537
Obunachilar
-1824 soatlar
-3157 kun
-1 57830 kun
Postlar arxiv
Создание полноценного ИИ-помощника
Благодаря данной статье ты узнаешь, как можно создать настоящего ИИ-помощника всего за один час. Делается это с помощью LangGraph и MCP.
👉Читать статью
#статьи
Нейросети на PyTorch: Классы nn.Linear и nn.Module
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз автор рассказывает, как работают полносвязные слои с помощью nn.Linear. Также продемонстрировано определение нейронной сети с использованием класса nn.Module.
👀Смотреть видео
#видео
AI-Флешкарточки
Флешкарточки — один из самых эффективных способов запоминать информацию. Данное приложение позволяет тренировать память с помощью умных карточек. Если ты ошибался в вопросе хотя бы дважды, AI переформулирует его. В результате накапливается статистика. Обрати внимание, нужно еще создать файл .env с ключом OpenAI.
#практика
👩💻 Всем программистам посвящается!
Вот 17 авторских обучающих IT каналов по самым востребованным областям программирования:
Выбирай своё направление:
👩💻 Python — t.me/python_ready
🤔 InfoSec & Хакинг — t.me/hacking_ready
🖥 SQL & Базы Данных — t.me/sql_ready
🤖 Нейросети — t.me/neuro_ready
👩💻 C/C++ — https://t.me/cpp_ready
👩💻 C# & Unity — t.me/csharp_ready
👩💻 Java — t.me/java_ready
👩💻 Linux — t.me/linux_ready
📖 IT Книги — t.me/books_ready
👩💻 Frontend — t.me/frontend_ready
📱 JavaScript — t.me/javascript_ready
👩💻 Backend — t.me/backend_ready
📱 GitHub & Git — t.me/github_ready
👩💻 Весь IT — t.me/it_ready
👩💻 Bash & Shell — t.me/bash_ready
🖼️ DevOps — t.me/devops_ready
🖥 Design — t.me/design_ready
📌 Гайды, шпаргалки, задачи, ресурсы и фишки для каждого языка программирования!
Как превратить YouTube-видео в полноценную статью?
Благодаря данной статье ты узнаешь, как можно легко скачать аудио из YouTube-видео и транскрибировать его. Также оно быстро редактируется под любой удобный для тебя формат.
👉Читать статью
#статьи
Хотите встроить RAG? Тогда нужно учесть все нюансы заранее
RAG-сценарии выглядят красиво на демках. LangChain + GPT + немного эмбеддингов — и вот он, «умный бот».
Но когда дело доходит до продакшна, начинается... логистика. Где хранить векторы? Как искать быстро? А как обновлять? А фильтрация?
14 августа Яндекс делится своим стеком:
— YDB с векторным индексом
— фильтрация по колонкам прямо в SQL
— реальные данные
Если вы уже обожглись на этой теме, то вебинар может сэкономить вам пару месяцев жизни.
Matplotlib: Цвета и стили графиков
Существует несколько способов задания цвета вручную. Это можно сделать как по имени, так и по hex-коду. Библиотека поддерживает около 140 стандартных цветовых имен. Также существуют различные системы цветовых карт – colormaps. Они делятся на три типа: последовательные (viridis, plasma), дивергентные (coolwarm, seismic) и качественные (tab10, Set2).
Кроме этого, в matplotlib есть предустановленные темы. Они позволяют сделать все графики в едином стиле. Самые популярные – ggplot, seaborn, fiverthirtyeight.
#практика
Оптимизация работы с REST API
Пагинация — это разбиение большого набора данных (например, списка товаров, пользователей или сообщений) на небольшие части для удобного отображения и обработки. В данной статье автор рассказывает, как пагинация помогает оптимизировать работу в связке с REST API.
👉Читать статью
#статьи
Pandas: Использование map и apply
Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про работу с Pandas. В этот раз рассматриваются два часто используемых метода – map и apply.
👀Смотреть видео
#видео
Matplotlib: Аннотации, стрелки и текст
В этот раз научимся добавлять аннотации, стрелки и пояснения к графикам.
Текст добавляется с помощью ax.text(). Этот текст просто размещается на графике в заданной точке. Для добавления стрелки с пояснением используется ax.annotate(). Ты указываешь точку для отрисовки стрелки, а также координаты текста. При желании ты можешь изменять размер текста (fontsize), цвет текста или стрелки (color), вид стрелки (arrowstyle) и многое другое.
#практика
Нейросети на PyTorch: Оптимизаторы
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз автор демонстрирует реализацию алгоритма стохастического градиентного спуска.
👀Смотреть видео
#видео
print("Программирование — В С Ё!")
Основные алгоритмы сортировки
В данной статье автор разбирает два основных алгоритма сортировки: быстрая и слиянием. Ты узнаешь, в чем их отличие и как эффективно использовать и тот, и другой алгоритм.
👉Читать статью
#статьи
Станьте бэкендером с дипломом МФТИ
Бэкенд-программисты отвечают за скрытую часть IT-продукта. Пользователю сложно оценить их вклад в разработку, зато с этим отлично справляется рынок — у бэкендеров одни из самых высоких зарплат в сфере.
В онлайн-магистратуре Нетологии и МФТИ «Разработка IT-продукта» готовят востребованных бэкенд-разработчиков. Это глубокая программа с акцентом на практику: семинары, кейсы партнёров, хакатоны и 5+ проектов для портфолио. А ещё, никаких поездок к первой паре — все занятия проходят онлайн.
Вы научитесь:
-разрабатывать бэкенд часть веб-приложений на Python, Java и Go;
-строить функциональный API;
-синхронизировать работу веб-приложения с базами данных.
МФТИ — ведущий технический вуз России. Формат дипломной работы здесь можно выбрать самостоятельно: научное исследование, корпоративный или собственный стартап. Если выбираете путь предпринимателя — университет поддержит вас грантами, стипендиями и консультациями.
Выпускники получат государственный диплом и все льготы очного обучения.
В этом году доступна грантовая программа МФТИ, с помощью которой вы можете учиться бесплатно в онлайн-магистратуре от одного до трех семестров. Размер скидки зависит от ваших достижений, объема грантового фонда и решения грантовой комиссии. Распределение грантового фонда пройдет в начале 2026 года после завершения первого семестра обучения.
🔗 Оставить заявку: https://netolo.gy/eit0
Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125. Erid:2VSb5yykfR3
Matplotlib: Несколько графиков на одной фигуре
Есть различные способы построения нескольких графиков на одной фигуре. Самый быстрый – subplot. Однако он плохо масштабируется. Лучше всего использовать subplots. Обрати внимание на синтаксис. fig – вся фигура. axs – массив Axes графиков. Доступ к каждому графику осуществляется по axs[row, col].
#практика
❓ Как перейти в Data Science
Не секрет, что сфера Data Science сейчас переживает настоящий бум. За последние 10 лет число вакансий выросло в 30 раз, а медианная зарплата стартует от 200 000 ₽ в месяц (у senior-специалистов она легко превышает 500 000 ₽ в месяц).
В связи с этим многие представители смежных профессий задумываются о переходе в Data Science, но задаются вопросами:
🤔 Подходит ли мне эта сфера?
🤔 Какую специализацию внутри наук о данных выбрать?
🤔 С чего начать карьерный переход?
Если вы тоже об этом задумываетесь, предлагаем вам пройти небольшой тест от методологов магистерской программы МФТИ «Науки о данных».
Ответьте на 6 вопросов о вашем опыте и интересах и получите персональную рекомендацию:
👉 Какая специализация внутри Data Science вам подходит.
👉 Как построить карьерный переход в эту профессию.
➡️ Пройти тест ⬅️
