ar
Feedback
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 24 966 مشتركاً، محتلاً المرتبة 5 488 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 26 804 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 24 966 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 05 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -153، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -5، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.12‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.05‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 527 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 762 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 8.
  • 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 07 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

24 966
المشتركون
-524 ساعات
-437 أيام
-15330 أيام
أرشيف المشاركات
👩‍💻 Учебник по работе с потоками в Python: от базового до продвинутого! 🌟 Изучите потоки Python от базовых до продвинутых
👩‍💻 Учебник по работе с потоками в Python: от базового до продвинутого! 🌟 Изучите потоки Python от базовых до продвинутых концепций, включая параллелизм, многопоточность, создание потоков, синхронизацию и сравнение скорости с многопоточностью и многопроцессорностью! 🕞 Продолжительность: 13:17 🔗 Ссылка: *клик* @python_job_interview

⚡️ Крутая шпаргалка по Python для data science. Огромное количество тем: — Установка Python и базовые операции; — Типы данных
+4
⚡️ Крутая шпаргалка по Python для data science. Огромное количество тем: — Установка Python и базовые операции; — Типы данных и преобразования: строки, числа, логика; — Списки: индексация, методы, вложенные списки; — NumPy: создание массивов, операции, математика; — Pandas: работа с данными, индексация, слияние, группировка; — Регулярные выражения (re): работа со строками; — Jupyter Notebook: основные команды и управление ячейками; — Обработка NaN: очистка и заполнение данных; — Работа с файлами: загрузка и сохранение данных; — Многомерные массивы и их манипуляция. В хорошем качестве здесь.

🔥 Крайне полезный репозиторий, который содержит кучу практических руководств по многим языкам программирования, в том числе
🔥 Крайне полезный репозиторий, который содержит кучу практических руководств по многим языкам программирования, в том числе и Python! 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @python_job_interview

🔍 Подготовка к собеседованию по Deep Learning! 🌟 Этот комплексный курс содержит 50 наиболее распространенных вопросов с под
🔍 Подготовка к собеседованию по Deep Learning! 🌟 Этот комплексный курс содержит 50 наиболее распространенных вопросов с подробными объяснениями для каждого! 🔗 Ссылка: *клик* #deeplearning #machinelearning @machinelearning_interview

🔍 Подготовка к собеседованию по Deep Learning! 🌟 Этот комплексный курс содержит 50 наиболее распространенных вопросов с под
🔍 Подготовка к собеседованию по Deep Learning! 🌟 Этот комплексный курс содержит 50 наиболее распространенных вопросов с подробными объяснениями для каждого! 🔗 Ссылка: *клик* #deeplearning #machinelearning @machinelearning_interview

👩‍💻 Эта статья объясняет концепцию рекурсии, описывая, как функция может вызывать саму себя для решения сложных задач путем
👩‍💻 Эта статья объясняет концепцию рекурсии, описывая, как функция может вызывать саму себя для решения сложных задач путем деления их на более простые подзадачи. 🌟 В статье разбираются примеры, такие как вычисление факториала и проверка палиндрома, а также обсуждаются важные аспекты рекурсии — базовый и рекурсивный случаи, и объясняется, почему важно избегать переполнения стека вызовов. Статья помогает понять, когда рекурсия является оптимальным решением. 🔗 Ссылка: *клик* @python_job_interview

⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data C++ t.me/cpluspluc Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Хакинг: t.me/linuxkalii Devops: t.me/DevOPSitsec АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml Javascript: t.me/javascriptv C#: t.me/csharp_ci Java: t.me/javatg Базы данных: t.me/sqlhub Python собеседования: t.me/python_job_interview Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Docker: t.me/DevopsDocker Golang: t.me/golang_interview React: t.me/react_tg Rust: t.me/rust_code ИИ: t.me/vistehno PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Frontend: t.me/front Big Data: t.me/bigdatai Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview МАТЕМАТИКА: t.me/data_math Kubernets: t.me/kubernetc Разработка игр: https://t.me/gamedev 💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers 🧠ИИ: t.me/vistehno 🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses 📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

👩‍💻 Scrapegraph AI — это инструмент для интеллектуального веб-скрейпинга на Python, который использует машинное обучение и
👩‍💻 Scrapegraph AI — это инструмент для интеллектуального веб-скрейпинга на Python, который использует машинное обучение и графовые структуры для структурирования и анализа данных из интернета. 🌟 Scrapegraph AI оптимизирует процесс извлечения данных, распознает шаблоны и связи между данными, что делает его полезным для задач, требующих обработки больших объёмов информации, таких как анализ рыночных данных и мониторинг контента. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @python_job_interview

🐍Хотите освоить Python и работать в IT? На курсе Python Developer. Basic вы изучите один из самых востребованных языков прог
🐍Хотите освоить Python и работать в IT? На курсе Python Developer. Basic вы изучите один из самых востребованных языков программирования с нуля! 🚪Python открывает двери в мир веб-разработки, машинного обучения, data science и создания приложений. Наш курс подготовит вас к позиции junior-разработчика, а практические занятия с FastAPI и Django позволят создавать реальные проекты уже в процессе обучения. 🧹Вы научитесь писать чистый и понятный код, работать с базами данных и инструментами DevOps. Умения, которые высоко ценятся ведущими компаниями, теперь в вашем портфолио! 😎Успейте записаться на курс и получите скидку до 15%! Начните карьеру в IT и станьте частью команды разработчиков с уверенными навыками на Python. #реклама О рекламодателе

👩‍💻 Изучение Python: 5 проектов для начинающих! 🌟 Начало вашего пути в программировании на Python может показаться сложным
👩‍💻 Изучение Python: 5 проектов для начинающих! 🌟 Начало вашего пути в программировании на Python может показаться сложным, но лучший способ обучения — это практика. Мы рассмотрим пять постепенно усложняющихся проектов, которые проведут вас от новичка до более продвинутых уровней понимания. В ходе этих проектов будут рассмотрены и непосредственно применены такие основополагающие концепции, как операторы печати, обработка ввода, условные операторы, циклы, функции и многое другое! 🕞 Продолжительность: 2:51:08 🔗 Ссылка: *клик* @python_job_interview

Repost from Machinelearning
✔️ Stability AI выпустила модели ControlNet для Stable Diffusion 3.5 Large. Stability AI представила 3 модели ControlNet: Blu
✔️ Stability AI выпустила модели ControlNet для Stable Diffusion 3.5 Large. Stability AI представила 3 модели ControlNet: Blur, Canny и Depth, которые расширяют возможности Stable Diffusion 3.5 Large. Модели доступны для коммерческого и некоммерческого использования под лицензией Stability AI Community License.. Модель Blur предназначена для апскейла изображений до разрешений 8K и 16K. Canny использует карты границ для структурирования генерируемых изображений. Модель Depth использует карты глубины, созданные DepthFM, для управления композицией изображения. ControlNet для Stable Diffusion 3.5 Large уже доступны на Hugging Face и поддерживаются в Comfy UI. stability.ai ✔️ IMAX внедряет ИИ для расширения охвата оригинального контента. Канадская компания, известная своими огромными кинотеатрами и иммерсивными впечатлениями от просмотра фильмов, объявила о партнерстве со стартапом Camb.ai, базирующимся в Дубае, для использования его моделей речевого ИИ для перевода оригинального контента. Camb.ai предлагает свою модель Boli для перевода речи в текст и Mars для эмуляции речи. Модели доступны через платформу DubStudio, которая поддерживает 140 языков, включая малые языковые группы. IMAX начнет внедрять переводы на основе ИИ поэтапно, начиная с языков с большим объемом данных. techcrunch.com ✔️ Anthropic добавила функцию пользовательских стилей в Claude AI. Новая функция Claude - стиль ответов чат-бота. Обновление доступно для всех пользователей Claude AI и даёт возможность настроить стиль общения или выбрать один из предустановленных вариантов, чтобы быстро изменить тон и уровень детализации. Пользователям предлагается три предустановленных стиля: формальный для «четкого и отточенного» текста, краткий для более коротких и прямых ответов, и пояснительный для образовательных ответов. Пользователи Claude могут создавать собственные стили, загрузив примеры текстов, отражающих их предпочтительный способ общения. theverge.com ✔️ Google запустила платформу Health AI Developer Foundations (HAI-DEF) для разработки ИИ в здравоохранении. Health AI Developer Foundations (HAI-DEF) - публичный ресурс, который должен помочь разработчикам в создании и внедрении моделей ИИ для здравоохранения. HAI-DEF предоставляет разработчикам модели, обучающие блокноты Colab и подробную документацию для поддержки каждого этапа разработки ИИ, от исследований до коммерциализации. В HAI-DEF входят 3 специализированные модели для медицинской визуализации: CXR Foundation для рентгеновских снимков грудной клетки, Derm Foundation для изображений кожи и Path Foundation для цифровой патологии. developers.google.com ✔️ Cursor получил обновление с автономными агентами. Cursor выпустила обновление 0,43, которое обеспечивает частичную автоматизацию написания кода с помощью ИИ-агентов, способных самостоятельно перемещаться по контекстам и выполнять операции в терминале. Обновление позволяет ИИ-агентам реагировать на сообщения об ошибках и принимать автономные решения для устранения проблем. В демонстрации, опубликованной в X, Cursor создает полноценное веб-приложение секундомера с использованием HTML, CSS и JavaScript, включая запуск веб-сервера, все это с помощью одной текстовой подсказки. Cursor остается бесплатным для загрузки и работает с GPT-4, Claude 3.5 Sonnet и Llama, как локально, так и через API. Платная подписка Pro за 20 долларов в месяц открывает доступ к дополнительным функциям, включая новых ИИ-агентов. changelog.cursor.sh @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

❓ Что делает [::-1] ? ❗️ Ответ: [::-1] используется для изменения порядка массива или последовательности на обратный. 🔍 Например:
import array as arr
My_Array=arr.array('i',[1,2,3,4,5])
My_Array[::-1]
Вывод : array('i', [5, 4, 3, 2, 1]) 🌟 [::-1] перепечатывает обратную копию упорядоченных структур данных, таких как массив или список. Исходный массив или список остается неизменным. @python_job_interview

👩‍💻 Pexpect — это библиотека для Python, предназначенная для автоматизации взаимодействия с приложениями через терминал! 🌟
👩‍💻 Pexpect — это библиотека для Python, предназначенная для автоматизации взаимодействия с приложениями через терминал! 🌟 Она предоставляет инструменты для управления дочерними процессами, отправки команд и ожидания определённых ответов, используя концепцию "ожидания" (expect). Это особенно полезно для скриптов, которые должны взаимодействовать с утилитами командной строки, такими как ssh, ftp, scp, telnet, или для автоматизации тестирования в терминале. 🔍 Основные возможности: 🌟 Поддержка регулярных выражений для поиска ожидаемых выходных данных. 🌟 Асинхронная работа (в Python 3.4+). 🌟 Управление вводом-выводом и создание псевдотерминалов (pty), что позволяет эмулировать пользовательский ввод! 🔐 Лицензия: ISC 🖥 Github @python_job_interview

Доводилось ли вам наблюдать полярное сияние? 💫 Кажется, пришло время создать специального Telegram-бота и увидеть этот потря
Доводилось ли вам наблюдать полярное сияние? 💫   Кажется, пришло время создать специального Telegram-бота и увидеть этот потрясающий феномен. Чтобы было проще, мы подготовили новый материал в Академии Selectel.   Из него вы узнаете: ♦️ как устроены и почему возникают полярные сияния, ♦️ как автоматизировать оценку состояния магнитосферы Земли с помощью нескольких строк кода на Python, ♦️ как завернуть скрипт в Telegram-бота, чтобы получать готовый и понятный прогноз по нажатию кнопки в смартфоне, ♦️ как задеплоить бота в облако, чтобы он работал постоянно.   Все подробности — в Академии Selectel  ➡️ https://slc.tl/n2whp Реклама, АО «Селектел», ИНН: 7810962785, ERID: 2VtzqxmEqbd

👩‍💻 Пять концепций Python, которые вы обязаны знать! 💡 В этом видео автор охватывает пять основных концепций Python, котор
👩‍💻 Пять концепций Python, которые вы обязаны знать! 💡 В этом видео автор охватывает пять основных концепций Python, которые начинающие и продвинутые программисты часто неправильно понимают или с которыми делают ошибки. Эти концепции крайне важны для понимания при чтении чужого кода и написании собственного 🕞 Продолжительность: 19:59 🔗 Ссылка: *клик* @python_job_interview

👩‍💻 5 способов развернуть list в Python! @python_job_interview
👩‍💻 5 способов развернуть list в Python! @python_job_interview

📹 3blue1brown представил самую короткую и понятную лекцию о нейросетях! В новом выпуске он рассказывает о механизме внимания и трансформерах. Лекция стала еще более сжатой и увлекательной! Идеально подходит для абсолютных новичков и даже для тех, кто далек от техники. Автор уложился всего в 9 минут, чтобы доступно объяснить ключевые аспекты работы нейросети с помощью яркой графики и простых примеров. 📌 Оригинал

👩‍💻 Как использовать объектно-ориентированное программирование в Python – ключевые концепции ООП и вопросы для собеседовани
👩‍💻 Как использовать объектно-ориентированное программирование в Python – ключевые концепции ООП и вопросы для собеседования для начинающих! 💡 ООП — это важная концепция, которую должен усвоить каждый разработчик, особенно при подготовке к собеседованиям. Она помогает организовать код в модульные и повторно используемые разделы, что упрощает разработку, обслуживание и масштабирование приложений! 🔗 Ссылка: *клик* @python_job_interview