📚Python Books

الذهاب إلى القناة على Telegram

📚Python библиотека admin - @workakkk @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 070 التكنولوجيات والتطبيقات3 874...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام 📚Python Books

تُعد قناة 📚Python Books (@pythonlbooks) لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 33 537 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 874 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 19 070 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 33 537 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 31 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -205، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 2، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.73‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.56‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 257 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 859 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 - @workakkk @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 01 سبتمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

33 537

المشتركون

+224 ساعات

-527 أيام

-20530 أيام

2 257

عرض المشاهدات

~ 85924 ساعات

~ 1 11448 ساعات

6.73%

معدل المشاركة

لا توجد بيانات

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

33 531

Coding the Arduino: Building Fun Programs, Games, and Electronic Projects Book @pythonlbooks

33 531

Advanced Machine Learning with Python Book @pythonlbooks

33 531

Foundations for Analytics with Python Book @pythonlbooks

33 531

Django 3.0. Практика создания веб-сайтов на Python - 2021 Book @pythonlbooks

33 531

Thoughtful Machine Learning with Python @pythonlbooks

33 531

Pro Machine Learning Algorithms - 2018 @pythonlbooks

33 531

AgroCode 2020 – главный агрокодинг страны от Россельхозбанка. Теперь онлайн! За 40 часов участникам предстоит решить шесть задач от таких компаний, как Accenture, DigitalAgro, Intterra, а также от Центра интеллектуального сельского хозяйства РАН. Призовой фонд — 1,37 млн рублей. Прием заявок — до 3 декабря на сайте https://agro-code.ru/

33 531

Python, PyGame, and Raspberry Pi Game Development - 2019 @pythonlbooks

33 531

Flask: веб-разработка капля за каплей @pythonlbooks

33 531

Advanced Python Development (2020) @pythonlbooks

33 531

Clean Python: Elegant Coding in Python @pythonlbooks

33 531

Introducing MySQL Shell: Administration Made Easy with Python Charles Bell (2019) @pythonlbooks

33 531

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

33 531

Flask Web Development: Developing Web Applications with Python @pythonlbooks

33 531

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

33 531

Machine Learning Simplified - 2020 Book @pythonlbooks

33 531

Python. unittest Book @pythonlbooks

33 531

Deep Learning with Applications Using Python - 2018 Book @pythonlbooks

33 531

🔥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!

33 531

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