ch
Feedback

不要被骗子欺骗!Telemetrio 会找到并标记这些频道 👉 如果想查看标记,请订阅

📚Python Books

📚Python Books

前往频道在 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

显示更多

📈 Telegram 频道 📚Python Books 的分析概览

频道 📚Python Books (@pythonlbooks) 是活跃参与者。目前社区聚集了 33 216 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 4 012,并在 俄罗斯 地区排名第 19 202 位。

📊 受众指标与增长动态

自 невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 33 216 名订阅者。

根据 02 十一月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -145,过去 24 小时变化为 -13,整体触达仍然可观。

  • 认证状态: 未认证
  • 互动率 (ER): 平均受众互动率为 10.13%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.77% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 3 366 次浏览,首日通常累积 920 次浏览。
  • 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 0。
  • 主题关注点: 内容集中在 сотрудников, курса, инструменты, использовать, docker 等核心主题上。

📝 描述与内容策略

作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
“📚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”

凭借高频更新(最新数据采集于 03 十一月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。

33 216
订阅者
-1324 小时
-757 天
-14530 天
帖子存档
Numerical Computing with Python @datascienceiot

Applied Deep Learning — Umberto Michelucci (en) 2018 @datascienceiot

Data Analysis From Scratch With Python — P. Morgan (en) @datascienceiot

Introduction to Deep Learning Business Applications for Developers @datascienceiot

Advanced Analytics with Spark @datascienceiot

Big Data Analysis for Bioinformatics and Biomedical Discoveries @datascienceiot

Data Science For Dummies @datascienceiot

Data Mining for Business Analytics @datascienceiot

Introduction to Deep Learning @datascienceiot

A Concise Introduction to Programming in Python, Second Edition @pythonl

Learn Keras for Deep Neural Networks: A Fast-Track Approach to Modern Deep Learning with Python @datascienceiot

Big Data Analytics Made Easy @datascienceiot

Practical Data Science Cookbook @datascienceiot

Data Science with Python and Dask @datascienceiot

📔Practices of the Python Pro @pythonl

Python: Deeper Insights into Machine Learning @datascienceiot

Python for Programmers: with Big Data and Artificial Intelligence Case Studies @datascienceiot

Practical Web Scraping for Data Science: Best Practices and Examples with Python @pythonl

Bayesian Reasoning and Machine Learning @datascienceiot

Natural Language Annotation for Machine Learning @datascienceiot