en
Feedback
📚Python Books

📚Python Books

Open in 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

Show more

📈 Analytical overview of Telegram channel 📚Python Books

Channel 📚Python Books (@pythonlbooks) is an active participant. Currently, the community unites 34 032 subscribers, ranking 4 039 in the Technologies & Applications category and 19 181 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 34 032 subscribers.

According to the latest data from 08 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -164 over the last 30 days and by -7 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 8.67%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects N/A% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 2 950 views. Within the first day, a publication typically gains 0 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 - @haarrp @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 09 June, 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.

34 032
Subscribers
-724 hours
-467 days
-16430 days
Posts Archive
Effective Python 59 Specific Ways to Write Better Python Book @pythonlbooks
Effective Python 59 Specific Ways to Write Better Python Book @pythonlbooks

Python. Визуализация данных. Matplotlib. Seaborn. Mayavi Абдрахманов М. И. (2020) @pythonlbooks

Data Analytics and Python Programming 2 Bundle Manuscript @pythonlbooks

Learn Programming in Python with Cody Jackson @pythonlbooks

🔥 Глубокое обучение с подкреплением на Python @machinelearning_ru

Learn Python in One Day and Learn It Well @pythonlbooks

Learn Python in One Day and Learn It Well @pythonlbooks

Elementary Math for Computer Science with Python @pythonlbooks

Practical Deep Learning: A Python-Based Introduction (2021) @pythonlbooks

Transformers for Natural Language Processing (2021) @pythonlbooks

Разбираем, чем отличается версионирование в ML-разработке по коду от версионирования по коду и состоянию. Ситуация: вы работаете над проектом, например занимаетесь ML-прототипированием или анализом данных. По ходу работы в системе сохраняется код, и вы спокойно продолжаете, не боясь что-то упустить из виду. Но в конце недели понимаете, что где-то свернули не туда. Вы откатываетесь на несколько шагов назад по коду, и все бы ничего, но вычисления ведь придется делать заново. Это главный недостаток версионирования по коду. Версионирование по коду и состоянию отличается тем, что во время работы сохраняется не только сам код, но и состояние вычислений. То есть состояние = код + вывод + переменные. Это значит, что если вы откатитесь назад, то получите не только прежний код, но и значения переменных. Вам не придется заново запускать вычисления, терять время и ресурсы. Попробуйте версионирование по коду и состоянию в Yandex DataSphere, где каждому новому пользователю доступны бесплатные ресурсы на ML-разработку: 👉 https://clck.ru/TkuJa

Introducing Python, 2nd ed. @pythonlbooks

A Python Data_Analyst’s Toolkit Learn Python @pythonlbooks

Algorithmic Trading Methods: Applications Using Advanced Statistics, Optimization, and Machine Learning Techniques (2020) @pythonlbooks

Hands-On Exploratory Data Analysis with Python Book @pythonlbooks
Hands-On Exploratory Data Analysis with Python Book @pythonlbooks

Обучаете нейронки и работаете с Big Data? Тогда у Яндекса для вас есть DataSphere — новая облачная среда для ML-разработки и анализа данных 🔥Почему ее стоит попробовать: ⏳ Не нужно торопиться из-за временных ограничений, ноутбуки там никуда не пропадают. 💸 Стартовый грант на 3 000 ₽ каждому новому пользователю. Его хватит, например, на 50+ часов вычислений с GPU. 🧾 Когда грант закончится — Pay as you Go — платите только за вычисления. 🖥 Отлично знакомый многим из нас интерфейс Jupyter Notebook и документация на русском. ☁️ Бессерверные технологии, благодаря которым ML становится значительно дешевле всего, что было раньше. ✅ Есть NVIDIA V100 в конфигурациях с одной и четырьмя картами, и можно бесшовно переключаться c CPU на GPU без потери прогресса. В DataSphere можно работать одному и в командах, использовать для работы, учебы и личных проектов! 👉Начните бесплатно по ссылке: https://clck.ru/Tfynd Любые вопросы задавайте ребятам в официальном чате DataSphere — продуктовая команда проекта оперативно там отвечает: https://t.me/yandex_datasphere

Building Machine Learning Pipelines. Automating Model Life Cycles with TensorFlow Book @pythonlbooks
Building Machine Learning Pipelines. Automating Model Life Cycles with TensorFlow Book @pythonlbooks

Python for Probability Statist Book @pythonlbooks
Python for Probability Statist Book @pythonlbooks

Data Mining for Business Analytics: Concepts, Techniques and Applications in Python Github @pythonlbooks
Data Mining for Business Analytics: Concepts, Techniques and Applications in Python Github @pythonlbooks

Python Data Analysis for Newbies: Numpy/pandas/matplotlib/scikit-learn/keras Github @pythonlbooks
Python Data Analysis for Newbies: Numpy/pandas/matplotlib/scikit-learn/keras Github @pythonlbooks

📚Python Books - Statistics & analytics of Telegram channel @pythonlbooks