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 227 التكنولوجيات والتطبيقات4 021...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام 📚Python Books

تُعد قناة 📚Python Books (@pythonlbooks) لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 33 252 مشتركاً، محتلاً المرتبة 4 021 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 19 227 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 33 252 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 30 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -114، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -9، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.92‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.59‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 967 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 860 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 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

33 252

المشتركون

-924 ساعات

-707 أيام

-11430 أيام

2 967

عرض المشاهدات

~ 86024 ساعات

~ 1 10248 ساعات

8.92%

معدل المشاركة

لا توجد بيانات

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

33 247

Starting Out with Python Book @pythonlbooks

33 247

Салют! Семейство виртуальных ассистентов Салют и компания Just AI ищут разработчиков чат-ботов, голосовых и других виртуальных помощников и предлагают им возможности платформы Сбера. 1. Открыта возможность переноса в ассистентов Салют навыков чат-ботов, созданных на платформе JAICP или с помощью конструктора Aimylogic. Детали по ссылке https://clck.ru/TsXMU 2. Доступен эмулятор для тестирования навыков на поверхностях платформы Сбера (умные устройства и мобильные приложения). 3. Есть возможность подключить оплату на любом шаге сценария. 4. Доступ к аудитории экосистемы Сбера. А ещё каждый квартал команда Сбера определяет лучшие приложения, разработанные для каталога SmartMarket и дарит их авторам по 2,5 млн рублей. Узнай подробности по ссылке: https://clck.ru/Tty9o

33 247

Network Programming with Go (2021) @Golang_google

33 247

Effective Python 59 Specific Ways to Write Better Python Book @pythonlbooks

33 247

Python. Визуализация данных. Matplotlib. Seaborn. Mayavi Абдрахманов М. И. (2020) @pythonlbooks

33 247

Data Analytics and Python Programming 2 Bundle Manuscript @pythonlbooks

33 247

Learn Programming in Python with Cody Jackson @pythonlbooks

33 247

🔥 Глубокое обучение с подкреплением на Python @machinelearning_ru

33 247

Learn Python in One Day and Learn It Well @pythonlbooks

33 247

Learn Python in One Day and Learn It Well @pythonlbooks

33 247

Elementary Math for Computer Science with Python @pythonlbooks

33 247

Practical Deep Learning: A Python-Based Introduction (2021) @pythonlbooks

33 247

Transformers for Natural Language Processing (2021) @pythonlbooks

33 247

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

33 247

Introducing Python, 2nd ed. @pythonlbooks

33 247

A Python Data_Analyst’s Toolkit Learn Python @pythonlbooks

33 247

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

33 247

Hands-On Exploratory Data Analysis with Python Book @pythonlbooks

33 247

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

33 247

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