ar
Feedback

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

Python вопросы с собеседований

Python вопросы с собеседований

الذهاب إلى القناة على Telegram

Вопросы с собеседований по Python @workakkk - админ @machinelearning_interview - вопросы с собесдований по Ml @pro_python_code - Python @data_analysis_ml - анализ данных на Python @itchannels_telegram - 🔥 главное в ит РКН: clck.ru/3FmrFd

إظهار المزيد

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python вопросы с собеседований

تُعد قناة Python вопросы с собеседований (@python_job_interview) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 24 951 مشتركاً، محتلاً المرتبة 5 319 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 26 101 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 24 951 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 29 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 82، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -2، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 5.86‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.02‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 462 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 753 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 7.
  • الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل github, api, собеседование, git, docker.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Вопросы с собеседований по Python @workakkk - админ @machinelearning_interview - вопросы с собесдований по Ml @pro_python_code - Python @data_analysis_ml - анализ данных на Python @itchannels_telegram - 🔥 главное в ит РКН: clck.ru/3FmrFd”

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 30 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

24 951
المشتركون
-224 ساعات
-237 أيام
+8230 أيام
أرشيف المشاركات
🎲 Вероятностные модели и функции потерь. Машинное обучение полный курс. Урок 8 - Видео - Урок 1 / Урок2 / Урок3 / Урок4 / Урок5 / - Урок6/ Урок7 - Colab -Полный курс @python_job_interview #ml #math #mlmath #probability #машинноеобучение

❓ Что выведет этот код? @python_job_interview
❓ Что выведет этот код? @python_job_interview

Разбираем тестовое задание в Альфа Банк на позицию Junior Аналитика данных Чтобы найти работу, мало пройти курс и сделать кла
Разбираем тестовое задание в Альфа Банк на позицию Junior Аналитика данных Чтобы найти работу, мало пройти курс и сделать классное резюме. На практике, чтобы выделиться на собеседовании, нужно понимать, что лежит под капотом каждого инструмента, а не следовать конкретному заученному алгоритму. Чтобы попрактиковаться в этом, приходите на бесплатный вебинар, где будем разбирать реальное тестовое задание, которое дают аналитикам в Альфа Банке. Что будем делать на вебинаре: • Напишем сложные SQL-запросы для банковских данных; • Вспомним, как правильно использовать оконные функции; • Узнаем, как создавать разметку, из чего она состоит и для чего она нужна; • На реальных данных проведем когортный анализ и сделаем выводы; • Расскажем, как доставать инсайты из данных. Вебинар проведет Денис Иванов, ведущий продуктовый аналитик 🕗Встречаемся 14 января в 19:00 Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

👩‍💻 Python Fire — библиотека для автоматической генерации интерфейсов командной строки (CLI) из любых объектов Python! 🌟 Э
👩‍💻 Python Fire — библиотека для автоматической генерации интерфейсов командной строки (CLI) из любых объектов Python! 🌟 Это упрощает создание и использование CLI для функций, классов и других объектов, позволяя легко интегрировать Python-код с командной строкой. Python Fire также облегчает разработку, отладку и взаимодействие с Python-программами через терминал, предоставляя простой способ выполнения команд и работы с различными типами данных через командную строку. 🔐 Лицензия: Apache-2.0 🖥 Github @python_job_interview

ФИЗМАТ - топовый канал про Физику, Математику и ИТ. С помощью картинок и шортcов даже новички разберутся в сложных концепциях
+5
ФИЗМАТ - топовый канал про Физику, Математику и ИТ. С помощью картинок и шортcов даже новички разберутся в сложных концепциях и формулах. Присоединяйтесь: t.me/fizmat

👩‍💻 django-storages — Python-библиотека для интеграции различных облачных и внешних хранилищ с Django! 🌟 Она предоставляет
👩‍💻 django-storages — Python-библиотека для интеграции различных облачных и внешних хранилищ с Django! 🌟 Она предоставляет простой и универсальный интерфейс для работы с файлами, позволяя сохранять и извлекать их из различных хранилищ, таких как Amazon S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage и других. Эта библиотека полезна для разработки приложений, которые требуют надежного и масштабируемого хранения файлов. 🔐 Лицензия: BSD-3-Clause 🖥 Github @python_job_interview

📚 Поднимаем ставки, мы запустили еще 1 крупнейший розыгрыш для вас Мы разыграем еще 3 места на наших курсах и типовую литера
+5
📚 Поднимаем ставки, мы запустили еще 1 крупнейший розыгрыш для вас Мы разыграем еще 3 места на наших курсах и типовую литературу для обучения. Условия просты: • подписаться на t.me/sqlhub • подписаться на http://t.me/postypashki_old Победители рандомно получат доступы к курсам или одну из книг, которые перечислены ниже: — MySQL по максимуму. 4-е издание — Книга по ООП в Python от David Ham — Python для сложных задач: наука о данных. 2-е межд. изд. — Скрапинг веб-сайтов с помощью Python | Митчелл Райан — Прикладные структуры данных и алгоритмы. Прокачиваем навыки | Джей Венгроу — Обработка данных на Python. Data Wrangling и Data Quality Итоги подведем 10 февраля при помощи бота, который рандомно выберет победителя. Всем удачи ❤️ • подписаться на t.me/sqlhub • подписаться на http://t.me/postypashki_old #Конкурс #новыгод

🔍 Таблица, отображающая скорость выполнения рзных методов сортировки при различных сценариях! @python-job_interview
🔍 Таблица, отображающая скорость выполнения рзных методов сортировки при различных сценариях! @python-job_interview

👩‍💻 category_encoders — набор инструментов для кодирования категориальных признаков, совместимых с библиотекой scikit-learn
👩‍💻 category_encoders — набор инструментов для кодирования категориальных признаков, совместимых с библиотекой scikit-learn! 🌟 Это полезно для подготовки данных перед их обработкой моделями машинного обучения, которые работают только с числовыми значениями. 🌟 Библиотека включает различные методы кодирования, такие как One-Hot Encoding, Ordinal Encoding, Target Encoding и другие. Она подходит для работы с категориальными данными в задачах классификации и регрессии, обеспечивая гибкость и простоту интеграции с пайплайнами scikit-learn. 🔐 Лицензия: BSD-3-Clause 🖥 Github @python_job_interview

👩‍💻 Простое объяснение работы с list в Python! @python_job_interview
👩‍💻 Простое объяснение работы с list в Python! @python_job_interview

👩‍💻 Flexx — это фреймворк для создания графических интерфейсов на чистом Python с использованием веб-технологий! 💡 Он позв
👩‍💻 Flexx — это фреймворк для создания графических интерфейсов на чистом Python с использованием веб-технологий! 💡 Он позволяет разработчикам создавать приложения, которые работают как на настольных компьютерах, так и в браузерах. Основная идея Flexx — это использование Python для описания логики интерфейса, при этом взаимодействие с пользователем реализуется через HTML, CSS и JavaScript, сгенерированные автоматически. 🌟 Ключевая особенность фреймворка — возможность создавать приложения с использованием декларативного подхода. Flexx поддерживает функционально-реактивное программирование (FRP) и предоставляет инструменты для управления состоянием и событийной моделью. Это делает его подходящим выбором для приложений, где требуется динамическое взаимодействие и высокая интерактивность. 🔐 Лицензия: BSD-2-Clause 🖥 Github @python_job_interview

👩‍💻 Простой совет для улучшения вашего Python кода! @python_job_interview
👩‍💻 Простой совет для улучшения вашего Python кода! @python_job_interview

👩‍💻 xarray — это библиотека на Python, предназначенная для работы с многомерными массивами данных (например, временные ряды
👩‍💻 xarray — это библиотека на Python, предназначенная для работы с многомерными массивами данных (например, временные ряды или геопространственные данные) с использованием метаданных! 🌟 Она расширяет функциональность библиотек NumPy и Pandas, добавляя поддержку метаданных, таких как имена измерений, координаты и атрибуты, что упрощает анализ научных и инженерных данных. 💡 Xarray активно используется в научных исследованиях, особенно для обработки климатических, океанографических и спутниковых данных. Библиотека поддерживает интеграцию с другими инструментами для распределённых вычислений, такими как Dask, позволяя обрабатывать большие наборы данных на основе кластеров. NASA также поддерживает развитие xarray для анализа данных, связанных с их миссиями! 🔐 Лицензия: Apache-2.0 🖥 Github @python_job_interview

Как найти девушку используя питон

"Поступашки — ШАД, Стажировки и Магистратура", - лучше гайд в мире образования и карьеры. Канал ведут преподаватели Яндекса, ВШЭ и ШАД. Внутри: 🔺Слив вопросов с собеса в Яндекс 🔺Как бесплатно вкатиться в айти 🔺Подборка топовых магистратур по Data Science ...и еще море полезнейшего контента. Я жалею, что не нашел этот канал раньше. Подписывайтесь, потом сами себе спасибо скажете: ⬇️ @postypashki_old

🔥 Огромный репозиторий, который фильтрует и собирает лучшие инструменты для веб-разработки на Python! 🔐 Лицензия: CC-BY-SA-
🔥 Огромный репозиторий, который фильтрует и собирает лучшие инструменты для веб-разработки на Python! 🔐 Лицензия: CC-BY-SA-4.0 🖥 Github @python_job_interview

👩‍💻 questionary — библиотека для Python, которая предоставляет простой и удобный способ создавать интерактивные текстовые интерфейсы в командной строке! Эта библиотека подходит для создания диалогов с пользователем, например, для выбора из списка, ввода текста или подтверждения. 🔍 Основные возможности Questionary: 🌟 Разнообразие типов вопросов: Ввод текста, Выбор одного варианта из списка, Выбор нескольких вариантов, Подтверждение, Ввод пароля, Слайдер! 🌟 Поддержка настроек: Можно кастомизировать внешний вид и поведение вопросов, есть возможность задать предустановленные значения по умолчанию. 🌟 Интуитивный и минималистичный API. 🌟 Поддержка ANSI-цветов: Возможность стилизовать вопросы для более выразительного отображения. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @python_job_interview

👩‍💻 questionary — библиотека для Python, которая предоставляет простой и удобный способ создавать интерактивные текстовые интерфейсы в командной строке! Эта библиотека подходит для создания диалогов с пользователем, например, для выбора из списка, ввода текста или подтверждения. 🔍 Основные возможности Questionary: 🌟 Разнообразие типов вопросов: Ввод текста, Выбор одного варианта из списка, Выбор нескольких вариантов, Подтверждение, Ввод пароля, Слайдер! 🌟 Поддержка настроек: Можно кастомизировать внешний вид и поведение вопросов, есть возможность задать предустановленные значения по умолчанию. 🌟 Интуитивный и минималистичный API. 🌟 Поддержка ANSI-цветов: Возможность стилизовать вопросы для более выразительного отображения. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @python_job_interview

👩‍💻 algorithms — полезный репозиторий с коллекцией алгоритмов, реализованных на языке Python! 🌟 Он охватывает широкий спек
👩‍💻 algorithms — полезный репозиторий с коллекцией алгоритмов, реализованных на языке Python! 🌟 Он охватывает широкий спектр алгоритмических тем, включая сортировку, поиск, работу с графами, структуры данных, динамическое программирование, криптографию и многое другое. Основной целью репозитория является предоставление образовательного ресурса для изучения алгоритмов и улучшения навыков программирования. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @python_job_interview

⚡️ Тензорное разложении и его применении в машинном обучении. Урок 4 📌 Видео 📌 Урок 1 / Урок2 / Урок3 📌 Colab