Python вопросы с собеседований
前往频道在 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
显示更多
网络:📈 Telegram 频道 Python вопросы с собеседований 的分析概览
频道 Python вопросы с собеседований (@python_job_interview) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 24 822 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 5 258，并在 俄罗斯 地区排名第 26 472 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 24 822 名订阅者。
根据 25 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 -44，过去 24 小时变化为 0，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 6.01%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.76% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 1 492 次浏览，首日通常累积 684 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 6。
- 主题关注点： 内容集中在 github, api, собеседование, git, 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：
“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”
凭借高频更新（最新数据采集于 29 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。
24 822
订阅者
无数据24 小时
+637 天
-4430 天
帖子存档
🔥 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
