ch
Feedback
📚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 33 560 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 3 862,并在 俄罗斯 地区排名第 19 049

📊 受众指标与增长动态

невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 33 560 名订阅者。

根据 26 八月, 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 -245,过去 24 小时变化为 -9,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 11.84%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.67% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 3 972 次浏览,首日通常累积 895 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 27 八月, 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。

33 560
订阅者
-924 小时
-227
-24530
帖子存档
Кодишь? Тогда тебе сюда 🚀 Канал Истовый инженер — твой личный гид в мире технологий. Здесь только полезные материалы: от Pyt
Кодишь? Тогда тебе сюда 🚀 Канал Истовый инженер — твой личный гид в мире технологий. Здесь только полезные материалы: от Python до Go, от алгоритмов до архитектуры. Хардкорные туториалы, лайфхаки для разработчиков и фишки, которые сэкономят тебе часы работы. Ты же не хочешь отставать, правда? 💻🔥 Подписывайся, чтобы быть в тренде и прокачивать скилы каждый день @ultimate_engineer

🎁 Дарим доступ к курсам и замечательную литературу для подготовки к собесу и ! На этот раз мы разыграем целых 3 места на наш
+4
🎁 Дарим доступ к курсам и замечательную литературу для подготовки к собесу и ! На этот раз мы разыграем целых 3 места на наших курсах и коллекцию очень полезных книг для подготовки к собеседованию. Условия участия максимально простые: 🔸 подписаться на Machine Learning 🔸 подписаться на Поступашки Победители рандомно получат доступы к курсам или одну из этих великолепных книг: — 40 алгоритмов, которые должен знать каждый программист на PythonМашинное обучение. Подготовка к сложному интервьюПуть инженера-программиста: развитие навыков для успешной карьеры Математика для Data Science Как быть успешным в Data Science. Грокаем алгоритмы искусcтвенного интеллекта Итоги подведем 19 апреля в 19:00 при помощи бота, который рандомно выберет победителя. Всем удачи ❤️

Repost from Data Science
Attention from Beginners Point of View 📚 Reed @datascienceiot
Attention from Beginners Point of View 📚 Reed @datascienceiot

Освойте основной инструмент работы аналитика Аналитику часто приходится обрабатывать огромные массивы информации, чтобы реаль
Освойте основной инструмент работы аналитика Аналитику часто приходится обрабатывать огромные массивы информации, чтобы реально что-то «увидеть» в данных. Это можно долго и тяжело делать с помощью Excel, чуть легче с помощью SQL. А в Pandas это можно сделать за несколько строк кода. Отсюда и вытекает важность Pandas для аналитика - этот инструмент банально очень сильно делает жизнь проще и приятней, а работу - эффективней. Научиться работать с Pandas на реальных задачах бизнеса можно на бесплатном курсе от Simulative. За неделю обучения вы: 🟠 Освоите Pandas с нуля до продвинутых функций: сложная агрегация, оконные функции и т.д. 🟠 Научитесь решать реальные аналитические задачи: проводить многомерный ABC-анализ, XYZ-анализ, рассчитывать динамику продаж и т.д. 🟠 Сделаете собственный проект, который сможете добавить в портфолио: реальный кейс автоматизации обработки финансовой отчетности от крупной региональной аптечной сети Начать учиться Pandas

🔥 Exercises in Machine Learning 📌 Booking
🔥 Exercises in Machine Learning 📌 Booking

Probability, Random Processes, and Statistical Analysis Applications to Communications, Signal Processing, Queueing Theory an
Probability, Random Processes, and Statistical Analysis Applications to Communications, Signal Processing, Queueing Theory and Mathematical Finance 📕 Book @pythonlbooks

🤔 Основы математики в Machine Learning / Deep Learning 🗓 6 марта приглашаем вас на прямой эфир, где мы подробно разберем ря
🤔 Основы математики в Machine Learning / Deep Learning 🗓 6 марта приглашаем вас на прямой эфир, где мы подробно разберем ряд Тейлора, собственные векторы и другие ключевые понятия в ML. (ссылка) 🌟 Спикер: *Мария Горденко* – Старший преподаватель ФКН НИУ ВШЭ, НИТУ МИСИС, аспирант департамента анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ, а также преподаватель на курсе Алгоритмы и структуры данных в proglib academy. Место работы: Инженер-программист, ведущий эксперт НИУ ВШЭ, цифровой ассистент и цифровой консультант НИУ ВШЭ. 😮 На вебинаре вы узнаете: 🔵 Теорию вероятностей: обсудим случайные величины, вероятность, математическое ожидание и дисперсию. 🔵 Линейную алгебру: изучим векторы, матрицы, собственные векторы и собственные значения. 🔵 Математический анализ: разберем производные и разложение функций в ряд Тейлора. 🔵 Практику: применим полученные знания на реальных кейсах из области Machine Learning и Deep Learning. 🎯 Почему это важно? Понимание математических основ помогает глубже разобраться в работающих под капотом алгоритмах ML/DL и эффективно применять их на практике. 👉 Присоединяйтесь к нам и совершенствуйте свои навыки в машинном обучении! 📌 Регистрация по ссылке: https://proglib.io/w/fe260c46 Реклама. ИП Дрёмов Артём Сергеевич, ИНН 771391651571. Erid 2VtzqvwgKH8

🌏 Pycore ✔ Github @pythonlbooks
🌏 PycoreGithub @pythonlbooks

🖥190 Python projects Projects @pythonlbooks

⚡️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 💼 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

🖥 Это — серия учебных материалов, посвященных использованию Python в научных и численных вычислениях! 🌟 Эти лекции охватыва
🖥 Это — серия учебных материалов, посвященных использованию Python в научных и численных вычислениях! 🌟 Эти лекции охватывают широкий спектр тем, начиная с основ языка Python и заканчивая продвинутыми инструментами и техниками, такими как NumPy, SciPy и визуализация данных. Каждая глава рассчитана на 1–2 часа изучения, что позволяет постепенно повышать уровень знаний от начального до экспертного. 🔗 Ссылка: *клик* @pythonlbooks

Learn python 👉 Book @pythonlbooks
Learn python 👉 Book @pythonlbooks

Евгений Разинков – преподаватель ML в Казанском университете с многолетним стажем, руководитель собственной команды ML-инженеров и автор популярного канала по машинному обучению на YouTube приглашает вас в свою AI-школу. Особенности: • теория и практика • акцент на самостоятельную реализацию архитектур с нуля • полное понимание того, что происходит внутри нейронной сети • архитектуры от сверточных нейронных сетей до трансформеров и языковых моделей. Регулярные живые QA-сессии, дружное комьюнити, а также компетишены, где можно будет посоревноваться (в командах и поодиночке) в решении ML задач. От вас: владение Python и знание основ классического ML (регрессия, классификация, градиентный спуск). Если классический ML не знаете - есть базовые курсы по ML. 7 месяцев, 4 курса: • AI: от основ до языковых моделей • Math for AI - необходимый математический бэкграунд • MLOps - всё про жизненный цикл модели, логирование, версионирование, docker • Decision making in AI - управление AI-проектом и стратегия В рамках Capstone Project вы с нуля реализуете и обучите небольшую языковую модель для генерации простых историй, а также выведете ее в продакшн. Полная стоимость за 7 месяцев (все 4 курса): • 112 000 рублей (единоразово) или • 17 000 рублей в месяц Если материалы вам не понравятся, мы вернем деньги за текущий оплаченный месяц (и последующие при единоразовой оплате)! Старт уже 17 февраля, скорее регистрируйтесь здесь! Еще больше подробностей о курсе ищите в видео и на странице с отзывами участников. Кстати, теоретические видео курса AI: от основ до трансформеров находятся в открытом доступе на канале Евгения! ООО «Лаборатория Евгения Разинкова», ИНН: 5043088023, erid: 2VtzqxKcuC1

Repost from Data Science
Mathematics for Machine Learning 📚 Book @datascienceiot
Mathematics for Machine Learning 📚 Book @datascienceiot

Что можно создать с помощью Python? Сервис знакомств, чат-бота с ИИ, систему по поиску данных — почти всё что угодно. Именно
Что можно создать с помощью Python? Сервис знакомств, чат-бота с ИИ, систему по поиску данных — почти всё что угодно. Именно за универсальность и простоту разработки компании и профессионалы любят Python. Как освоить этот язык программирования, рассказывают на расширенном курсе Нетологии «Python-разработчик». На нём вы: - Освоите все инструменты и технологии, необходимые для работы. - Научитесь разрабатывать веб-приложения и API, работать с базами данных, настраивать сервера и тестировать код. - Поработаете с фреймворками Flask и Django и узнаете, как разрабатывать backend веб-приложения. - Добавите в портфолио 22 проекта, поработаете над реальными кейсами и примете участие в хакатоне. После курса вы сможете стать крепким backend-разработчиком и попасть на стажировку в «Самолёт». А если вдруг решите сменить направление, Python станет надёжной базой для аналитики и машинного обучения. Оставьте заявку на обучение со скидкой 45% и сэкономьте 10 000 ₽ по промокоду PRINT(45). Построить карьеру в IT Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid 2VSb5wF2N6c

An Introduction to Statistical Learning 👉 Book @pythonlbooks
An Introduction to Statistical Learning 👉 Book @pythonlbooks

📚 Linear Algebra for Computer Vision, Robotics, and Machine Learning 👉 Book @pythonlbooks
📚 Linear Algebra for Computer Vision, Robotics, and Machine Learning 👉 Book @pythonlbooks

🎥 Почему Открытые школы Т1 — больше, чем просто ИТ-интенсив? Отвечают эксперты! Программа помогает прокачать навыки, получить уникальный опыт и бустануть карьеру аналитиков и разработчиков платформ данных (DWH). 💡 Что тебя ждёт? 🔹Гибкий онлайн-формат. 🔹Бесплатное обучение: уникальные знания и прикладные навыки. 🔹Поддержка преподавателей и комьюнити экспертов. 🔹Возможность начать карьеру в ИТ-холдинге Т1 с современным техстеком и крутыми бонусами: ДМС, удаленка и крутые офисы, обучение и многое другое. 🔹Современный техстек и уникальный рыночный опыт: лучшие выпускники смогут присоединиться к проекту по созданию новой технологической платформы данных в банковской сфере. ✨ Узнай больше о программе и подавай заявку до 10 февраля! Реклама. Информация о рекламодателе

"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

Repost from Data Science
🧑‍🍳 New Cookbook guide: How to use the Usage API and Cost API to monitor your OpenAI usage 📚 Book @datascienceiot
🧑‍🍳 New Cookbook guide: How to use the Usage API and Cost API to monitor your OpenAI usage 📚 Book @datascienceiot