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
الشبكة:📈 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 24 822 مشتركاً، محتلاً المرتبة 5 258 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 26 472 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 24 822 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 25 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -44، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 0، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.01%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.76% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 492 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 684 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 6.
- 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 29 أغسطس, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
24 822
المشتركون
لا توجد بيانات24 ساعات
+637 أيام
-4430 أيام
أرشيف المشاركات
🔥 Огромный репозиторий, который фильтрует и собирает лучшие инструменты для веб-разработки на Python!
🔐 Лицензия: CC-BY-SA-4.0
🖥 Github
@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
Data Science: 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_google
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
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat
💼 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
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!
🌟 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
+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 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
+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
👩💻 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
👩💻 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
👩💻 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
"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-4.0
🖥 Github
@python_job_interview
Repost from Python вопросы с собеседований
👩💻 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
