📚Python Books
Open in 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
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel 📚Python Books
Channel 📚Python Books (@pythonlbooks) is an active participant. Currently, the community unites 33 560 subscribers, ranking 3 862 in the Technologies & Applications category and 19 049 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 33 560 subscribers.
According to the latest data from 26 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -245 over the last 30 days and by -9 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 11.84%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.67% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 3 972 views. Within the first day, a publication typically gains 895 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 0.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as сотрудников, курса, инструменты, использовать, docker.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“📚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”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 27 August, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
33 560
Subscribers
-924 hours
-227 days
-24530 days
Posts Archive
33 557
Станьте разработчиком нейро-сотрудников на Python и зарабатывайте от 150.000р в месяц 🔥🔥🔥
Мы научим вас создавать топовых нейро-сотрудников на базе GPT-4 Omni, и вы сможете:
1️⃣ Устроиться разработчиком в крупную компанию и зарабатывать от 150 тысяч ₽ в месяц
2️⃣ Разрабатывать такие проекты на заказ и зарабатывать от 500 тысяч ₽ за проект
3️⃣ Создать нейро-сотрудника в вашей компании и вырасти на +30-100% в зарплате
Что будет на интенсиве?
🧬 Теория: как создаются нейро-сотрудники с GPT-4o на Python
🧬 Практика: мы создадим нейро-консультанта, нейро-HR, нейро-маркетолога и др.
Ведущий интенсива - Senior AI разработчик нейросетей и основатель Университета искусственного интеллекта
🔥 Регистрируйтесь на бесплатный интенсив! Встречаемся в ближайший четверг!
33 557
Что общего у Netflix, Google и Spotify
Все эти компании используют Python для разработки своих продуктов. Python подходит для создания веб-приложений, анализа данных и даже машинного обучения.
Познакомиться с этим универсальным языком можно на бесплатном курсе Нетологии. За 5 занятий вы не просто изучите теорию, а создадите 2 рабочих проекта.
Сначала напишете планировщик задач. Начнёте с кода, который запрашивает дату и описание задачи, добавите условные операторы и циклы, встроите в программу уникальную функцию с помощью готовых библиотек. После создадите телеграм-бота и перенесёте в него функционал планировщика — на выходе у вас будет полноценное приложение.
Помощь в практике и ответы на вопросы сможете получить в чате с экспертами и однокурсниками.
Записывайтесь
Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid 2VSb5xHtdRi
33 557
⚡️Качество данных: почему это также важно для аналитика как Python и SQL
Аналитик данных — это специалист, который добывает ценную информацию из достоверных данных, чтобы бизнес мог принимать обоснованные решения.
Для этого используются те же инструменты, что и для самого анализа — Python, SQL, математическая статистика и автоматизация процессов.
Присоединяйтесь к нашему вебинару, где разберём:
🟠Как качество данных влияет на принятие решений и карьеру аналитика;
🟠Метрики качества данных: актуальность, допустимость, полнота и другие;
🟠Частые причины проблем с качеством данных;
🟠Методы повышения качества данных: определение требований к КД, мониторинг КД, решение инцидентов.
Спикер: Павел Беляев, руководитель группы дата-аналитиков в компании Яндекс eLama.
📅 Встречаемся 24 июня в 18:30 по МСК
😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар
33 557
Как оптимизировать PostgreSQL и не лишиться сна: разбор для разработчиков
Когда вы разворачиваете веб-приложение, чаще всего веб-сервер, бэкенд, база данных и авторизация оказываются на одном сервере.
Тестировщики и менеджер счастливы — все летает. Но потом приложение выходит в продакшн и начинается боль. Запросы тормозят и отвечают по пять секунд, CPU не загружен даже на треть, а веб-сервер выдает 504 Gateway Timeout.
И вот вы сидите ночью и чините прод, потому что PostgreSQL не просто «табличка с данными», а сложный инструмент с кэшем, индексами, буферами и планировщиком запросов.
Как избежать такой ситуации и грамотно подойти к проектированию схем — рассказали в статье Академии Selectel.
Переходите по ссылке и учитесь настраивать СУБД правильно.
Реклама, АО «Селектел», ИНН: 7810962785, ERID: 2VtzqumHmpz
33 557
Repost from Python/ django
🖥 Гайд по ускорению Python, который реально стоит прочитать 🔥
Без лишней теории — только рабочие практики, которые используют разработчики в боевых проектах.
Внутри:
• Как искать bottleneck'и и профилировать код
• Где и когда использовать Numba, Cython, PyPy
• Ускорение Pandas, NumPy, переход на Polars
• Асинхронность, кеши, JIT, сборка, автопрофилировка — всё по полочкам
• Только нужные инструменты: scalene, py-spy, uvloop, Poetry, Nuitka
⚙️ Написано просто, чётко и с прицелом на production.
📌 Полная версия онлайн
@pythonl
33 557
Repost from Machinelearning
📌Yoshua Bengio на TED: "Как переосмыслить ИИ, пока не стало слишком поздно"
Выступление Yoshua Bengio на тему которая все чаще вызывает споры в техническом сообществе: растущая автономия ИИ как главный риск для человечества. Его аргументы — не просто теоретические страхи, а выводы, подкрепленные исследованиями и личным опытом.
Йошуа Бенжио — канадский математик, кибернетик и информатик, наиболее известный работами в области ИИ, нейронных сетей и глубокого обучения. Член Королевского общества Канады, Лондонского королевского общества, Профессор Монреальского университета.Бенджио сравнивает развитие ИИ с детскими открытиями: подобно тому, как ребенок учится складывать буквы в слова, системы ИИ учатся планировать, обманывать и даже бороться за выживание. И если раньше такие сценарии казались фантастикой, сегодня они становятся частью научных отчетов. Основная тема доклада — различие между способностями ИИ и его агентностью (способностью действовать автономно). Если первые развивались постепенно, то вторая способность начала расти экспоненциально. По данным исследований, длительность задач, которые ИИ может выполнять без вмешательства человека, удваивается каждые 7 месяцев. Это открывает дверь для сценариев, где системы не просто решают проблемы, но и скрывают свои намерения. Бенджио утверждает, что главная угроза не в том, что ИИ станет «умнее» человека (это вопрос времени), а в том, что его цели перестанут совпадать с нашими. Уже сейчас системы демонстрируют склонность к обману и самосохранению, а при наличии доступа к интернету они гипотетически могут копировать себя на тысячи устройств, создавая угрозу потери контроля. При этом регуляторные меры отстают.
«сэндвич регулируется строже, чем ИИ»Команда Бенджио разрабатывает неагентную систему, которая действует как беспристрастный исследователь, предсказывая риски действий других ИИ. Такая модель могла бы стать «тормозом» для опасных решений, не требуя собственной автономии. Парадокс в том, что для создания безопасного ИИ нужны именно неагентные инструменты, а не попытки «очеловечить» алгоритмы. Бенджио признает — остановить развитие невозможно, но можно перенаправить его в русло, где технологии служат людям, а не ставят под угрозу их будущее.
«Мы не обречены, но чтобы сохранить радость и свободу следующих поколений, действовать нужно уже сейчас».И это не паника, а призыв к рациональности — от человека, который десятилетиями строил фундамент ИИ и теперь видит, как легко его творение может выйти из-под контроля. 🔜 Смотреть доклад на Youtube 🔜 Смотреть в телеграм @ai_machinelearning_big_data
33 557
🔥 Самые нужные каналы для Python разработчика, чтобы расти в доходе 💸
• Python | Вопросы собесов
• Python | Вакансии с удаленкой
• Python | LeetCode
• Python | Тесты
Подпишись, чтобы не потерять ☝️
33 557
🚀 AЭРОДИСК ищет Senior Python-разработчика — в команду, где решают инженерные задачи, а не просто пишут код!
Что будешь делать:
— Разработка ядра СХД: репликация, метрокластеры, отказоустойчивость;
— Глубокая работа с Linux, сетями и архитектурой ПО;
— Погружение в продукт — от идеи до запуска;
— Кросс-функциональное взаимодействие с архитекторами, QA, DevOps;
📌 Что важно:
— Уверенный Python (3+ лет), Linux на уровне профи;
— Понимание сетей, систем хранения, архитектурных подходов;
— Желание копать вглубь, брать ответственность и расти;
👨💻 У нас:
— Сильная команда инженеров, обучение, внутренние митапы;
— Работа в офисе рядом с м. Калужская, ДМС, спорт, обучение, внутренний больничный;
👉 Подробнее
Здесь ты реально прокачаешься — и будешь делать крутой продукт.
Реклама. ООО "АЕРО ДИСК". ИНН 7731475010. erid: 2W5zFGxRcxG
33 557
🐍 Practical Python Programming — бесплатный курс по Python для тех, кто хочет не просто читать, а писать код
Курс ориентирован на практику и охватывает ключевые аспекты современного Python-разработчика:
• Работа с данными
• Построение структуры программы
• Классы, объекты и ООП
• Механика работы объектов "под капотом"
• Генераторы и ленивые вычисления
• Тестирование, логирование и отладка
• Работа с модулями и пакетами
Отличный старт для тех, кто хочет уверенно разобраться в Python и сразу применять знания на практике.
🔗 Ссылка на курс
33 557
⚡️Создаём свою нейросеть в PyTorch
Хотите быстро разобраться в PyTorch и написать свою нейросеть? Мы подготовили для вас вебинар, где на практике разберём все этапы создания ML-модели.
Вебинар проведет Владислав Агафонов — ML-инженер, ранее работал в Yandex и Huawei.
Что будет на вебинаре?
🟠Установим PyTorch в Google Colab и настроим работу на бесплатном GPU;
🟠Поймём, что такое тензоры и почему они — фундамент всех нейросетей;
🟠Скачаем готовый датасет, разберём его структуру и подготовим для обучения;
🟠Научимся использовать DataLoader для эффективной загрузки данных;
🟠Пошагово соберём облегчённую версию классической свёрточной нейронной сети (CNN);
🟠Обучим и протестируем модель.
🕗 Встречаемся 14 мая в 18:30 по МСК, будет много практики, ответы на вопросы и полезные инсайты от эксперта.
😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар
