لا تقع ضحية للمخادعين! تيليمتريو يكتشف ويُميّز هذه القنوات 👉 إذا كنت تريد رؤية العلامة، اشترك

📚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 211 التكنولوجيات والتطبيقات4 016...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام 📚Python Books

تُعد قناة 📚Python Books (@pythonlbooks) لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 33 240 مشتركاً، محتلاً المرتبة 4 016 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 19 211 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 33 240 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 31 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -126، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -12، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 9.18‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.71‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 3 051 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 900 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 نوفمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

33 240

المشتركون

-1224 ساعات

-747 أيام

-12630 أيام

3 051

عرض المشاهدات

~ 90024 ساعات

~ 1 10248 ساعات

9.18%

معدل المشاركة

لا توجد بيانات

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

33 240

Advanced Python Development (2020) @pythonlbooks

33 240

Clean Python: Elegant Coding in Python @pythonlbooks

33 240

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

33 240

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

33 240

Flask Web Development: Developing Web Applications with Python @pythonlbooks

33 240

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

33 240

Machine Learning Simplified - 2020 Book @pythonlbooks

33 240

Python. unittest Book @pythonlbooks

33 240

Deep Learning with Applications Using Python - 2018 Book @pythonlbooks

33 240

🔥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!

33 240

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

33 240

Create GUI Applications with Python & Qt5 Book @pythonlbooks

33 240

Docker for Developers (2020) @pythonlbooks

33 240

🧮 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!

33 240

Learn Python by Building Data Science Applications - 2019 @pythonlbooks

33 240

Advanced Guide to Python 3 Programming (2019) @pythonlbooks

33 240

Python for Graph and Network Analysis @pythonlbooks

33 240

Mastering MongoDB 4.x (2019) Book @pythonlbooks

33 240

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

33 240

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