📚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 072 التكنولوجيات والتطبيقات3 871...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام 📚Python Books

تُعد قناة 📚Python Books (@pythonlbooks) لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 33 525 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 871 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 19 072 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 33 525 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 30 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -218، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -15، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.55‎%. 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 2 196 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 31 أغسطس, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

33 525

المشتركون

-1524 ساعات

-757 أيام

-21830 أيام

2 196

عرض المشاهدات

~ 85924 ساعات

~ 1 11448 ساعات

6.55%

معدل المشاركة

لا توجد بيانات

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

33 523

Разбираем, чем отличается версионирование в ML-разработке по коду от версионирования по коду и состоянию. Ситуация: вы работаете над проектом, например занимаетесь ML-прототипированием или анализом данных. По ходу работы в системе сохраняется код, и вы спокойно продолжаете, не боясь что-то упустить из виду. Но в конце недели понимаете, что где-то свернули не туда. Вы откатываетесь на несколько шагов назад по коду, и все бы ничего, но вычисления ведь придется делать заново. Это главный недостаток версионирования по коду. Версионирование по коду и состоянию отличается тем, что во время работы сохраняется не только сам код, но и состояние вычислений. То есть состояние = код + вывод + переменные. Это значит, что если вы откатитесь назад, то получите не только прежний код, но и значения переменных. Вам не придется заново запускать вычисления, терять время и ресурсы. Попробуйте версионирование по коду и состоянию в Yandex DataSphere, где каждому новому пользователю доступны бесплатные ресурсы на ML-разработку: 👉 https://clck.ru/TkuJa

33 523

Introducing Python, 2nd ed. @pythonlbooks

33 523

A Python Data_Analyst’s Toolkit Learn Python @pythonlbooks

33 523

Algorithmic Trading Methods: Applications Using Advanced Statistics, Optimization, and Machine Learning Techniques (2020) @pythonlbooks

33 523

Hands-On Exploratory Data Analysis with Python Book @pythonlbooks

33 523

Обучаете нейронки и работаете с Big Data? Тогда у Яндекса для вас есть DataSphere — новая облачная среда для ML-разработки и анализа данных 🔥Почему ее стоит попробовать: ⏳ Не нужно торопиться из-за временных ограничений, ноутбуки там никуда не пропадают. 💸 Стартовый грант на 3 000 ₽ каждому новому пользователю. Его хватит, например, на 50+ часов вычислений с GPU. 🧾 Когда грант закончится — Pay as you Go — платите только за вычисления. 🖥 Отлично знакомый многим из нас интерфейс Jupyter Notebook и документация на русском. ☁️ Бессерверные технологии, благодаря которым ML становится значительно дешевле всего, что было раньше. ✅ Есть NVIDIA V100 в конфигурациях с одной и четырьмя картами, и можно бесшовно переключаться c CPU на GPU без потери прогресса. В DataSphere можно работать одному и в командах, использовать для работы, учебы и личных проектов! 👉Начните бесплатно по ссылке: https://clck.ru/Tfynd Любые вопросы задавайте ребятам в официальном чате DataSphere — продуктовая команда проекта оперативно там отвечает: https://t.me/yandex_datasphere

33 523

Building Machine Learning Pipelines. Automating Model Life Cycles with TensorFlow Book @pythonlbooks

33 523

Python for Probability Statist Book @pythonlbooks

33 523

Data Mining for Business Analytics: Concepts, Techniques and Applications in Python Github @pythonlbooks

33 523

Python Data Analysis for Newbies: Numpy/pandas/matplotlib/scikit-learn/keras Github @pythonlbooks

33 523

Mastering Python for Networking and Security (2021) @pythonlbooks

33 523

Artificial Intelligence, IOT and machine Learning : AI programs using Python A Beginners book Book @pythonlbooks

33 523

Machine Learning for Time Series Forecasting with Python (2020) Book @pythonlbooks

33 523

Python® Notes for Professionals book Book @pythonlbooks

33 523

The Statistics and Calculus with Python Workshop (2020) @pythonlbooks

33 523

Python: Cheatsheet @pythonlbooks

33 523

Django for APIs @pythonlbooks

33 523

Dive Into Algorithms: A Pythonic Adventure for the Intrepid Beginner (2021) @pythonlbooks

33 523

Threat Modeling Python Web Apps Written With Flask And Django @pythonlbooks

33 523

Testing In Python: Robust Testing For Professionals @pythonlbooks