现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
Библиотека Python разработчика | Книги по питону
前往频道在 Telegram
Погружение в CPython и архитектуру. Разбираем неочевидное поведение (GIL, Memory), Best Practices (SOLID, DDD) и тонкости Django/FastAPI. Решаем задачи с подвохом и оптимизируем алгоритмы. 🐍 По всем вопросам @evgenycarter РКН clck.ru/3Ko7Hq
显示更多📈 Telegram 频道 Библиотека Python разработчика | Книги по питону 的分析概览
频道 Библиотека Python разработчика | Книги по питону (@bookpython) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 18 293 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 7 319，并在 俄罗斯 地区排名第 36 867 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 18 293 名订阅者。
根据 18 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 -85，过去 24 小时变化为 1，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 5.28%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.85% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 965 次浏览，首日通常累积 522 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 3。
- 主题关注点： 内容集中在 numbers, yield, модуль, none, декоратор 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：
“Погружение в CPython и архитектуру. Разбираем неочевидное поведение (GIL, Memory), Best Practices (SOLID, DDD) и тонкости Django/FastAPI. Решаем задачи с подвохом и оптимизируем алгоритмы. 🐍
По всем вопросам @evgenycarter
РКН clck.ru/3Ko7Hq”
凭借高频更新（最新数据采集于 19 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。
18 293
订阅者
+124 小时
-207 天
-8530 天
帖子存档
Как стать программистом? Начни с изучения Python на бесплатном интенсиве от разработчика с семилетним опытом.
Подробности по ссылке: 👉 https://clc.to/JWdD8A.
Почему Python — отличный выбор?
✔️ Имеет предельно простой синтаксис.
✔️ На нём нетрудно писать, легко читается.
✔️ Множество доступных сред разработки.
✔️ Востребован на рынке труда.
Воспользуйся шансом изучить перспективную профессию Python-разработчика!
Системный администратор - библиотека электронных книг, полезные статьи, мануалы.
Добро пожаловать в клуб админов!
Всех, кто занимается QA на стеке Python, OTUS приглашает на открытый двухдневный онлайн-интенсив "Создание фреймворка для web ui тестов". Регистрируйтесь сейчас - и получите напоминание: https://otus.pw/0ao1m/
Стартуем 9 декабря в 20.00 (мк)
📌9 и 10 декабря на онлайн-интенсиве вы:
- напишете тест для Web приложения;
- настроите Jenkins для запуска теста;
- посмотрите отчет по своему тесту в Allure.
📌Вы получите: результаты лайфкодинга преподавателя и все материалы, а также домашнее задание для закрепления материала.
Интенсивы проведёт Семён Вяземский руководитель программы и преподаватель профессионального онлайн-курса "Python QA Engineer" (QA Automation Lead в Beeline, Ex - руководитель тестирования в УБРиР). Не упустите возможности задать ему все интересующие вопросы!
🔥Интенсив проходит в рамках набора на онлайн-курс "Python QA Engineer" . Чтобы присоединиться к новой группе с welcome скидкой прямо сейчас, пройдите вступительный тест: https://otus.pw/fhSB/
Digital Signal Processing (DSP) with Python Programming
Maurice Charbit
The parameter estimation and hypothesis testing are the basic tools in statistical inference. These techniques occur in many applications of data processing., and methods of Monte Carlo have become an essential tool to assess performance. For pedagogical purposes the book includes several computational problems and exercices. To prevent students from getting stuck on exercises, detailed corrections are provided.
IT-индустрия является одной из самых прибыльных сфер во всем мире! Выбери свою нишу в программировании! Присоединяйся к бесплатным вебинарам
от онлайн-университета Skillbox.
Регистрация по ссылке: ▶️ https://clc.to/h90iyA
👍 Мастер-классы проведут ведущие специалисты: Павел Гонзалес — OZON, Анастасия Разборщикова — Сбербанк, и многие другие.
👏 Всех участников ждут подарки сразу после регистрации, а трёх победителей квиза — ценные призы: MacBook Air, iPhone 11 или AirPods!
Теория и практика машинного обучения
Воронина В.В. и др.
Учебное пособие рассматривает вопросы, связанные с анализом данных: модели, алгоритмы, методы и их реализацию на языке Python. Особое внимание уделено анализу временных рядов.
С теоретической стороны машинное обучение – дисциплина, находящаяся на пересечении математической статистики, численных методов оптимизации, теории вероятностей, а также дискретного анализа. С помощью ее методов происходит решение задачи извлечения знаний из данных, которой занимается еще только формирующаяся область «Интеллектуальный анализ данных» (DataMining). С практической же стороны машинное обучение нацелено на создание систем, способных адаптироваться к решению различных задач без явного кодирования алгоритма, то есть систем, способных обучаться.
🔥Друзья! OTUS заканчивает набор на курсы ноября и объявляет Чёрную пятницу, на которую вы нам так усердно намекали. Чтоб успеть на курс со скидкой 30% - пройдите вступительный тест (честно - дешевле уже не будет)!
📌Курс «DevOps практики и инструменты» для разработчиков, администраторов и тестировщиков: https://otus.pw/TcsB/
📌Курс «Инфраструктурная платформа на основе Kubernetes» (по промокоду B11F2019W) - разработчикам, администраторам, техлидам: https://otus.pw/Az0y4/
☝🏻60% наших выпускников по итогам обучения получают job offer и/или серьёзно вырастают в зарплате на нынешнем месте. Начните и вы свой путь к очередному level up c максимальной выгодой уже сегодня!
Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python
Бастиан Шарден, Лука Массарон, Альберто Боскетти
Учитесь быстро создавать мощные модели машинного обучения и развертывать крупномасштабные приложения прогнозирования!
С распространением больших данных растет спрос на вычислительную и алгоритмическую эффективность. Книга «Крупномасштабное машинное обучение на языке Python» открывает новую волну алгоритмов машинного обучения, которые удовлетворяют требованиям масштабируемости, а также высокой прогнозной точности. В первую очередь, мы начинаем с семейства алгоритмов машинного обучения, которые считаются масштабируемыми. С этим семейством алгоритмов мы проведем вас через три уровня масштабируемости. Первый уровень посвящен всему, что касается ускорения алгоритмов, которые могут использоваться на настольном компьютере. Мы предоставим советы относительно параллелизации и выделения памяти.
Хочешь освоить профессию будущего? Создай свою первую модель машинного обучения всего за три вечера! Присоединяйся к бесплатному интенсиву!
Ссылка для регистрации: 🔜 https://clc.to/WY_KsA.
На интенсиве ты:
⚙️ познакомишься с основами программирования на Python;
⚙️ получишь базовые знания по Machine Learning;
⚙️ узнаешь, как оценивать качество модели машинного обучения;
⚙️ научишься работать с данными;
⚙️ создашь проект для своего портфолио.
Максимум теории, практики и советов эксперта!
🎁 Создатели трёх лучших проектов выиграют грант на 30 000 рублей для обучения в Skillbox!
Python All-In-One for Dummies
John Shovic, Alan Simpson
Your one-stop resource on all things Python
Thanks to its flexibility, Python has grown to become one of the most popular programming languages in the world. Developers use Python in app development, web development, data science, machine learning, and even in coding education classes.
There's almost no type of project that Python can't make better. From creating apps to building complex websites to sorting big data, Python provides a way to get the work done. Python All-in-One For Dummies offers a starting point for those new to coding by explaining the basics of Python and demonstrating how it’s used in a variety of applications.
🔥Друзья! OTUS заканчивает набор на курсы ноября и объявляет Чёрную пятницу, на которую вы нам так усердно намекали. Чтоб успеть на курс со скидкой 30% - пройдите вступительный тест (честно - дешевле уже не будет)!
📌Курс «Machine learning» для разработчиков и аналитиков, знающих основы Python: https://otus.pw/d7w1/
📌Курс «Web-разработчик на Python» - разработчикам с опытом Python, JavaScript и html/css: https://otus.pw/a8r8/
☝🏻60% наших выпускников по итогам обучения получают job offer и/или серьёзно вырастают в зарплате на нынешнем месте. Начните и вы свой путь к очередному level up c максимальной выгодой уже сегодня!
Python. Экспресс-курс
Наоми Седер
Впервые на русском языке выходит новое издание одной из самых популярных книг издательства Manning.
С помощью этой книги вы можете быстро перейти от основ к управлению и структурам данных, чтобы создавать, тестировать и развертывать полноценные приложения. Наоми Седер рассказывает не только об основных особенностях языка Python, но и его объектно-ориентированных возможностях, которые появились в Python 3. Данное издание учитывает все изменения, которые произошли с языком за последние 5 лет, а последние 5 глав рассказывают о работе с большими данными.
Python 3. Самое необходимое
Н. А. Прохоренок, В. А. Дронов
Описан базовый синтаксис языка Python 3: типы данных, операторы, условия, циклы, регулярные выражения, встроенные функции, объектно-ориентированное программирование, обработка исключений, часто используемые модули стандартной библиотеки и установка дополнительных модулей. Даны основы SQLite, описан интерфейс доступа к базам данных SQLite и MySQL, в том числе посредством ODBC. Рассмотрена работа с изображениями с помощью библиотек Pillow и Wand, получение данных из Интернета и использование архивов различных форматов. Книга содержит более двухсот практических примеров, помогающих начать программировать на языке Python самостоятельно. Весь материал тщательно подобран, хорошо структурирован и компактно изложен, что позволяет использовать книгу как удобный справочник.
Introduction to Deep Learning
Eugene Charniak
This concise, project-driven guide to deep learning takes readers through a series of program-writing tasks that introduce them to the use of deep learning in such areas of artificial intelligence as computer vision, natural-language processing, and reinforcement learning. The author, a longtime artificial intelligence researcher specializing in natural-language processing, covers feed-forward neural nets, convolutional neural nets, word embeddings, recurrent neural nets, sequence-to-sequence learning, deep reinforcement learning, unsupervised models, and other fundamental concepts and techniques. Students and practitioners learn the basics of deep learning by working through programs in Tensorflow, an open-source machine learning framework. “I find I learn computer science material best by sitting down and writing programs,” the author writes, and the book reflects this approach.
Искусственный интеллект с примерами на Python
Джоши П.
Автор начинает с рассмотрения общих концепций искусственного интеллекта, после чего переходит к обсуждению более сложных тем, таких как предельно случайные леса, скрытые марковские модели, генетические алгоритмы, сверточные нейронные сети и др. Вы узнаете о том, как принимать обоснованные решения при выборе необходимых алгоритмов, а также о том, как реализовывать эти алгоритмы на языке Python для достижения наилучших результатов. Если вы хотите создавать многоцелевые приложения для обработки информации, содержащейся в изображениях, тексте, голосовых и других данных, то эта книга станет для вас надежным подспорьем.
Хочешь стать программистом? Начни с изучения Python на бесплатном онлайн-интенсиве!
Все подробности по ссылке ▶️ https://clc.to/uGYWBg.
✔️ Изучишь основы востребованного языка Python.
✔️ Поработаешь с сетью (TCP).
✔️ Создашь интерфейс мессенджера (PyQT).
За три дня ты соберешь готовый проект на Python, который можно будет добавить в своё портфолио.
🎁 За участие получишь подарки от компаний Skillbox и EnglishDom.
Introduction to Modeling and Simulation with MATLAB® and Python
Steven I. Gordon, Brian Guilfoos
Introduction to Modeling and Simulation with MATLAB and Python is intended for students and professionals in science, social science, and engineering that wish to learn the principles of computer modeling, as well as basic programming skills. The book content focuses on meeting a set of basic modeling and simulation competencies that were developed as part of several National Science Foundation grants. Even though computer science students are much more expert programmers, they are not often given the opportunity to see how those skills are being applied to solve complex science and engineering problems and may also not be aware of the libraries used by scientists to create those models.
Друзья, мы в поиске PHP-разработчика. Санкт-Петербург, ЗП 60-90К
Требуемый опыт работы: от 1 года
Мы занимаемся созданием спортивных проектов в Интернете. Сотрудничаем с ведущими российскими спортивными организациями. Разрабатываем решения для наших клиентов, а также развиваем собственные сервисы.
Наши клиенты отмечают наши решения как лучшие на рынке, и мы по праву гордимся реализованными проектами.
В работе мы используем:
PHP 7.2
Yii2 framework
Mysql, Redis
Bitbucket
Vagrant
Wrike как средство управления проектами
Ожидаем от вас:
Знание и опыт работы с PHP 7.*
Владение Yii2
Опыт использования Mysql / PostgreSQL
Умение работать в команде, прислушиваться к мнению других и формулировать свои предложения
Предлагаем:
Уровень оплаты в соответствии с квалификацией
Карьерный рост и профессиональное развитие
Гибкое начало рабочего дня
Работу в молодом и амбициозном коллективе
По всем вопросам, пишите в любое время @daniilmorozov
Загляни за кулисы геймдева и попробуй свои силы в разработке игр. Поможет тебе в этом Михаил Овчинников, программист с 12-летним стажем.
Все подробности по ссылке 🔜 https://clc.to/cXvGkQ.
✨ Познакомишься с основами Unity.
✨ Напишешь игру, где космический корабль стреляет и разбивает метеориты.
✨ Лучшие участники получат сертификат на 30 000 рублей для обучения в Skillbox.
Все участники, сдавшие проект, получат премиум-доступ в мобильное приложение для изучения английского языка от партнёра EnglishDom.
Присоединяйся!
Байесовский анализ на Python
Освальдо Мартин
В книге представлены основные концепции байесовской статистики и ее практическая реализация на языке Python с использованием современной библиотеки вероятностного программирования PyMC3 и новой библиотеки исследовательского анализа байесовских моделей ArviZ.
Полученные знания о вероятностном моделировании позволят вам самостоятельно проектировать и реализовать байесовские модели для собственных задач научной обработки данных.
