ar
Feedback
📚Python Books

📚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

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام 📚Python Books

تُعد قناة 📚Python Books (@pythonlbooks) لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 33 546 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 891 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 19 158 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 33 546 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 01 سبتمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -177، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 18، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.78‎%. 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 2 273 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 02 سبتمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

33 546
المشتركون
+1824 ساعات
-207 أيام
-17730 أيام
أرشيف المشاركات
The Hacker’s Guide to Scaling Python @pythonlbooks

Python Basics: A Self-Teaching Introduction @pythonlbooks

📚Fresh book by Nassim Taleb Statistical Consequences of Fat Tails: Real World Preasymptotics, Epistemology, and Applications https://arxiv.org/abs/2001.10488 @ai_machinelearning_big_data

Designing Machine Learning Systems with Python @datascienceiot

Complex Network Analysis in Python @pythonl

Mastering Machine Learning with Python in Six Steps @datascienceiot

Cloud Native Python @datascienceiot

Dropbox TensorFlow Machine Learning Cook @datascienceiot

Data Structures and Algorithms with Python @datascienceiot

Mastering Python @datascienceiot

Practical Machine Learning with Python @datascienceiot

Tensorflow World Resources @datascienceiot

Learning IPython for Interactive Computing and Data Visualization @datascienceiot

Learning OpenCV 3 Computer Vision with Python @datascienceiot

Natural Language Processing with Python @datascienceiot

Building Machine Learning Systems with Python @datascienceiot

📖 Machine Learning with PySpark With Natural Language Processing and Recommender Systems 2019 @datascienceiot

New book 🔥DEEP LEARNING WITH PYTORCH 2019 @datascienceiot

Reinforcement Learning — (en) @datascienceiot

Data Visualization with Python and JS @datascienceiot