en
Feedback
Python вопросы с собеседований

Python вопросы с собеседований

Open in 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

Show more

📈 Analytical overview of Telegram channel Python вопросы с собеседований

Channel Python вопросы с собеседований (@python_job_interview) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 24 822 subscribers, ranking 5 258 in the Technologies & Applications category and 26 472 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 24 822 subscribers.

According to the latest data from 25 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -44 over the last 30 days and by 0 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.01%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.76% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 1 492 views. Within the first day, a publication typically gains 684 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 6.
  • Thematic interests: Content is focused on key topics such as github, api, собеседование, git, docker.

📝 Description and content policy

The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
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

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 28 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.

24 822
Subscribers
No data24 hours
+637 days
-4430 days
Posts Archive
🔥 Огромный репозиторий, который фильтрует и собирает лучшие инструменты для веб-разработки на Python! 🔐 Лицензия: CC-BY-SA-
🔥 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

👩‍💻 Что выведет этот код и почему? @python_job_interview
👩‍💻 Что выведет этот код и почему? @python_job_interview

🎲 Вероятностные модели и функции потерь. Машинное обучение полный курс. Урок 8 - Видео - Урок 1 / Урок2 / Урок3 / Урок4 / Урок5 / - Урок6/ Урок7 - Colab -Полный курс @python_job_interview #ml #math #mlmath #probability #машинноеобучение

❓ Что выведет этот код? @python_job_interview
❓ Что выведет этот код? @python_job_interview

Разбираем тестовое задание в Альфа Банк на позицию Junior Аналитика данных Чтобы найти работу, мало пройти курс и сделать кла
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! 🌟 Э
👩‍💻 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

ФИЗМАТ - топовый канал про Физику, Математику и ИТ. С помощью картинок и шортcов даже новички разберутся в сложных концепциях
+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
👩‍💻 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

📚 Поднимаем ставки, мы запустили еще 1 крупнейший розыгрыш для вас Мы разыграем еще 3 места на наших курсах и типовую литера
+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 изданиеКнига по ООП в Python от David HamPython 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
🔍 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
👩‍💻 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
👩‍💻 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 позв
👩‍💻 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
👩‍💻 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
👩‍💻 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

Как найти девушку используя питон

"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-
🔥 Огромный репозиторий, который фильтрует и собирает лучшие инструменты для веб-разработки на Python! 🔐 Лицензия: CC-BY-SA-4.0 🖥 Github @python_job_interview

👩‍💻 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