📚Python Books

الذهاب إلى القناة على Telegram

📚Python библиотека admin - @haarrp @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @programming_books_it - бесплатные it книги @pythonl - 🐍 @ArtificialIntelligencedl - AI @datascienceiot - ml РКН: clck.ru/3FmsTi

إظهار المزيد

الشبكة:Machinelearning روسيا19 180 التكنولوجيات والتطبيقات4 034...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام 📚Python Books

تُعد قناة 📚Python Books (@pythonlbooks) لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 34 037 مشتركاً، محتلاً المرتبة 4 034 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 19 180 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 34 037 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 09 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -167، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 3، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.99‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً N/A‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 3 059 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 0 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 0.
الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل сотрудников, курса, инструменты, использовать, docker.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“📚Python библиотека admin - @haarrp @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @programming_books_it - бесплатные it книги @pythonl - 🐍 @ArtificialIntelligencedl - AI @datascienceiot - ml РКН: clck.ru/3FmsTi”

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 10 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

34 037

المشتركون

+324 ساعات

-347 أيام

-16730 أيام

3 059

عرض المشاهدات

لا توجد بيانات24 ساعات

لا توجد بيانات48 ساعات

8.99%

معدل المشاركة

لا توجد بيانات

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

34 037

Python Crash Course: 5 Fundamental Skills to Learn (2020) @pythonlbooks

34 037

Flask Web Development: Developing Web Applications with Python @pythonlbooks

34 037

Deep Learning from Scratch: Building with Python from First Principles - 2020 @pythonlbooks

34 037

Machine Learning Simplified - 2020 Book @pythonlbooks

34 037

Python. unittest Book @pythonlbooks

34 037

Deep Learning with Applications Using Python - 2018 Book @pythonlbooks

34 037

🔥Готовы ли вы к обучению на продвинутом онлайн-курсе «DevOps практики и инструменты» от OTUS и инженеров Express42? Пройдите тест и узнайте сейчас: https://otus.pw/Arn1/ — Чему научат? Инструментам и конкретным приемам для реализации следующих практик: Infrastructure as Code(IaC), CI/CD, непрерывный сбор метрик (мониторинг и логирование) и др. 📌Хотите протестировать учебный процесс заранее? Сделайте это 17 ноября на бесплатном демо-уроке «Приключения с Terraform и Ansible»: https://otus.pw/7kK0/ — Посмотрим, сколько сил и энергии нужно приложить, чтобы выполнить типовые задачи по созданию виртуальных машин в разных облаках: AWS, GCE и, конечно же, Яндекс.Облако. Поделится своей экспертизой преподаватель-практик Лев Николаев (инженер и тренер в Express 42). Регистрируйтесь сейчас — напомним в день вебинара!

34 037

Python Programming: The Complete Crash Course for Beginners (2020) Book @pythonlbooks

34 037

Create GUI Applications with Python & Qt5 Book @pythonlbooks

34 037

Docker for Developers (2020) @pythonlbooks

34 037

🧮 Практические навыки в математике — основное требование к Middle-специалистам в Data science. Именно они получают интересные задачи и высокие зарплаты — в среднем 190 тыс. рублей по данным из открытых источников на октябрь 2020. OTUS подготовили серию демо-уроков в рамках практических курсов "Math for Data Science": 📌12.11 — «Отображения, их матрица и диагонализация»: https://otus.pw/TPLn/ • Вспомним важную математическую концепцию: отображения • сосредоточимся на линейных отображениях: определим их, научимся задавать при помощи матриц • поговорим о том, зачем эти матрицы диалогализировать. 📌18.11 — «СЛАУ, обращение матриц, определитель»: https://otus.pw/cs40/ • будем работать с системами линейных алгебраических уравнений • Внимание будет уделяться решению через обращение матрицы системы уравнений, а также условиям и реализации на Python 📌23.11 — «Классификация данных с помощью регрессионных моделей»: https://otus.pw/RENf/ • Разберем, как оцененная регрессионная модель позволяет классифицировать данные. • Узнаем все о преимуществах и недостатках, а также разберем возможные пути улучшения регрессионных моделей. 👤 Поделятся своей экспертизой Сергей Жестков (преподаватель МФТИ), Виктор Легкоступ (Научный сотрудник предприятия ВПК) и Пётр Лукьянченко (преподаватель ВШЭ, Team Lead Analytics). Обучение не для новичков, поэтому на входе требуется пройти вступительный тест. Проходите тестирование, открывайте доступ к демо-урокам и присоединяйтесь!

34 037

Learn Python by Building Data Science Applications - 2019 @pythonlbooks

34 037

Advanced Guide to Python 3 Programming (2019) @pythonlbooks

34 037

Python for Graph and Network Analysis @pythonlbooks

34 037

Mastering MongoDB 4.x (2019) Book @pythonlbooks

34 037

Fundamentals of Python: Data Structures, Second Edition Book @pythonlbooks

34 037

Python Crash Course, 2nd Edition: A Hands-On, Project-Based Introduction to Programming Book @pythonlbooks

34 037

Django Tutorial-Build a Travel Blog with GoormIDE and Bootstrap 4 @Django_pythonl

34 037

Learn Python Programming - 2019 Github @pythonlbooks

34 037

Python. Экспресс-курс. 3-е изд Book @pythonlbooks