ch
Feedback
📚Python Books

📚Python Books

前往频道在 Telegram

📚Python библиотека admin - @haarrp @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 34 032 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 4 039,并在 俄罗斯 地区排名第 19 181

📊 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 34 032 名订阅者。

根据 08 六月, 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 -164,过去 24 小时变化为 -7,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 8.67%。内容发布后 24 小时内通常能获得 N/A% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 2 950 次浏览,首日通常累积 0 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 - @haarrp @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 09 六月, 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。

34 032
订阅者
-724 小时
-467
-16430
帖子存档
Advanced Python I 📖 Book @programming_books_it
Advanced Python I 📖 Book @programming_books_it

Learning Python 📖 Book @programming_books_it
Learning Python 📖 Book @programming_books_it

🐍Обучающий канал по Python, с множеством классных алгоритмов и квизов - @Python_per_month Каналы по другим языкам программир
🐍Обучающий канал по Python, с множеством классных алгоритмов и квизов - @Python_per_month Каналы по другим языкам программирования ☕️Java - @Java_per_month 🤖C++ - @Learning_pluses А также 📚Лучшие книги для программиста - @Best_IT_books

DATA MINING AND ANALYSIS Fundamental Concepts and Algorithms 📖 Book @pythonlbooks
DATA MINING AND ANALYSIS Fundamental Concepts and Algorithms 📖 Book @pythonlbooks

Python Crash Course 📖 Book @pythonlbooks
Python Crash Course 📖 Book @pythonlbooks

Handout beginner @pythonlbooks

Python Basics: A Practical Introduction to Python 3 📖 Book @pythonlbooks
Python Basics: A Practical Introduction to Python 3 📖 Book @pythonlbooks

Building REST APIs with Flask 📖 Book @pythonlbooks
Building REST APIs with Flask 📖 Book @pythonlbooks

Хотите быть в курсе передовых технологий в IT? 💻 Получите доступ к единой витрине технологий Сбера! На платформе SmartMarket
Хотите быть в курсе передовых технологий в IT? 💻 Получите доступ к единой витрине технологий Сбера! На платформе SmartMarket можно решать любые IT-задачи: от создания приложений для виртуальных ассистентов до организации облачного хранения данных. Python-разработчики могут: — Использовать десятки современных инструментов, например, нейросетевые решения и веб-хостинг; — Подключить к готовому проекту NLP-платформу и распознавание жестов; — Монетизировать бизнес в один клик; — Найти в одном месте документацию, API и спецификации для всех сервисов; — Общаться с сообществом из 2500+ разработчиков, посещать митапы и многое другое! А ещё вы получите бонусы от партнеров Сбера и доступ к аудитории экосистемы в 100 млн клиентов. 👉🏻 Подробности и бесплатная регистрация в SmartMarket Studio здесь.

Making Games with Python & Pygame 📖 Book @pythonlbooks
Making Games with Python & Pygame 📖 Book @pythonlbooks

PYTHON Introduction to the Basics 📖 Book @pythonlbooks
PYTHON Introduction to the Basics 📖 Book @pythonlbooks

Успей зарегистрироваться на митап от SberDevices — о создании приложений для виртуальных ассистентов Салют ⏰ 8 декабря 18:00
Успей зарегистрироваться на митап от SberDevices — о создании приложений для виртуальных ассистентов Салют ⏰ 8 декабря 18:00 | Онлайн На митапе от команды SberDevices вы узнаете все о создании приложений для виртуальных ассистентов Салют и о том, как на этом заработать: — Максим Балян, директор по продукту «Виртуальные ассистенты Салют», расскажет о перспективах ассистентов из семейства Салют и поделится лайфхаками по созданию смартапов. До SberDevices Максим работал в «Яндексе» и участвовал в продуктовом развитии Алисы. — Сергей Кобец, руководитель разработки платформы SmartMarket, объяснит, как изменились самые популярные инструменты для создания смартапов SmartApp Code и Graph и что это даст разработчикам. А еще вы узнаете, как выбрать способ ввода в приложении, как разработчикам могут помочь профессиональные шаблоны и какие новые инструменты монетизации появились на SmartMarket. Участие бесплатное, по предварительной регистрации До встречи на митапе!

Hands-On Web Scraping with Python 📖 Book @pythonlbooks
Hands-On Web Scraping with Python 📖 Book @pythonlbooks

Intel организовал чемпионат по обработке и анализу данных. Главный приз 1 000 000 рублей! c 1 по 17 декабря в рамках чемпионата вам предлагается обучить нейросети с помощью инструментов для анализа информации Intel oneAPI. Автор задачи СберМаркет - один из крупнейших онлайн-сервисов доставки продуктов. Вам предстоит - построить модель, которая предскажет, какие покупки совершит пользователь в следующем месяце. Исторические данные включают в себя информацию о покупках пользователей за последние 4 месяца. Для того чтобы принять участие нужно зарегистрироваться, скачать предложенные датасеты и получить условия задачи Участники соревнований получат доступ к набору программных инструментов для ускорения машинного обучения и анализа данных Intel® oneAPI на облачной платформе ML Space. Затем нужно обучить модель и готовую версию загрузить обратно на платформу для проверки. Победителем станет тот, кто наиболее точно предскажет категории товаров и получит приз – 1 000 000 рублей. Все подробности по ссылке #INTEL #SBERMARKET

Hands-On Explainable AI (XAI) with Python 📖 Book @pythonlbooks
Hands-On Explainable AI (XAI) with Python 📖 Book @pythonlbooks

High Performance Python, Second Edition - 2020 📖 Book @pythonlbooks
High Performance Python, Second Edition - 2020 📖 Book @pythonlbooks

Practical docker with python 📖 Book @pythonlbooks
Practical docker with python 📖 Book @pythonlbooks

Hands-On Q-Learning with Python - 2019 https://t.me/programming_books_it/588 @programming_books_it

Hands-On Gradient Boosting with XGBoost and scikit-learn 📖 Book @pythonlbooks
Hands-On Gradient Boosting with XGBoost and scikit-learn 📖 Book @pythonlbooks