📚Python Books
Ir al canal en 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
Mostrar más
Red:📈 Análisis del canal de Telegram 📚Python Books
El canal 📚Python Books (@pythonlbooks) es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 33 550 suscriptores, ocupando la posición 3 869 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 19 069 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 33 550 suscriptores.
Según los últimos datos del 27 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -244, y en las últimas 24 horas de -6, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 12.19%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.65% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 091 visualizaciones. En el primer día suele acumular 889 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 0.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como сотрудников, курса, инструменты, использовать, docker.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“📚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”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 28 agosto, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
33 550
Suscriptores
-624 horas
-407 días
-24430 días
Archivo de publicaciones
33 548
⚠️Пройдите тест на углубленные знания в сфере Machine Learning. Professional
🔓 Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на продвинутом курсе «Machine Learning. Professional» от OTUS и его партнера — Сбера
⏰ Время прохождения теста ограничено 30 минут
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ: https://otus.pw/5qcQ/
Курс доступен в рассрочку.
🎁 Пройдете успешно тест, получите доступ к открытым урокам курса.
Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru
33 548
🔥Хотите стать одним из авторов проектов, которые меняют жизнь людей к лучшему в области автоматизации предприятий, медицины, робототехники, виртуальной реальности и других сферах, или стать руководителем отдела Computer Vision в вашей компании? Все это возможно после прохождения обучения на курсе “Компьютерное зрение” в OTUS. Сейчас открыт набор в группу.
Приходите 29 июня в 20:00 мск на открытый урок «PyTorch 2.0», чтобы познакомиться с преподавателем и программой курса, оценить все перспективы, которые откроются перед вами.
На занятии мы также обсудим, что нового принес фреймворк PyTorch 2.0 в сферу компьютерного зрения и глубокого обучения.
📌Вы узнаете:
- Как начать использовать PyTorch для обучения своих нейронных сетей
- Что нового в PyTorch 2.0 и чем он отличается от 1.x
- Как ускорить и оптимизировать свою нейросеть при помощи одной строчки кода
- Как перейти с PyTorch 1.x на 2.0
- Как ускорить трансформеры HuggingFace при помощи PyTorch Transformer API
👉🏻Для участия отправьте заявку https://otus.pw/cTKL/
Кому подходит этот урок:
- Начинающим и опытным специалистам в области компьютерного зрения и глубокого обучения
- Дата сайентистам, которые хотят ускорить инференс своих моделей
- Опытным специалистам, которые еще не перешли на PyTorch 2.0
- Тем, кто хочет познакомиться с фреймворков PyTorch и начать обучать свои нейросети
Нативная интеграция подробная информация о продукте www.otus.ru
33 548
Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learning, Data Science, Алгоритмы, Python. Так же часто публикуются крутые 🔥 вакансии.
👉 Вам сюда: @devsp
А любителям читать статьи в оригинале вот сюда:
👉 @ds_international
Добро пожаловать!
33 548
Вы разработчик с опытом и знакомы с основами Python? На курсе Яндекс Практикума «Мидл Python-разработчик» вы сможете выйти на новый профессиональный уровень и использовать навыки, которые отличают мидла от джуна. Вы начнете думать о проекте, как о единой системе, разрабатывать полноценные веб-сервисы, организовывать инфраструктуру, а ещё:
• углубите знания технологий для бэкенд-разработки на Python;
• разовьёте инженерное мышление;
• сможете брать больше ответственности и решать задачи посложнее;
• разберётесь, как работает бэкенд, DevOps и другие смежные области;
• добавите 7 проектов в портфолио;
• почувствуете себя увереннее в процессах командной разработки.
На всех этапах вас будут сопровождать опытные разработчики: мы не дадим просесть по учёбе и поможем выкроить время на образование. Вы будете практиковаться на реальных кейсах и положите в портфолио работающие проекты. А карьерные консультации подготовят вас к разговору о повышении или помогут с поиском новой работы.
Познакомьтесь с профессией и протестируйте формат бесплатно.
Начать учиться: https://practicum.yandex.ru/middle-python/
33 548
Python meetup (Online)
1. Методы защиты кластера Hadoop в большой ML команде — Мария Изофатова / Мегафон (Мегатех)
Из этого доклада слушатели узнают способы борьбы с уязвимостями кластера hadoop: репартиционирование (проблема мелких файлов), автоочищение таблиц на кластере, настройка конфигурации pyspark, анализ запущенных spark application и внутреннего кода.
2. Feature engineering для пространственных данных — Александр Мещеряков / Сinimex
В этом видео мы обсудим как получить нужные данные и погрузимся в анализ формы объектов, взаимного отношения геометрий и паттернов их расположения.
3. Как мы предсказывали платежи в мобильных играх — Дмитрий Савостьянов / Artifactory
В рамках доклада я расскажу о дизайне системы предсказания платежей в мобильных играх. Акцент будет сделан на Data Engineering, MLOps и мониторинг
➖➖➖
🗓 28 июня, начало в 19:00 мск, Среда
🌐 ОНЛАЙН
🚀 Наш телеграмм канал с анонсами митапов
✅ Регистрация на мероприятие
33 548
Чем больший объем данных используют на проекте, чем выше нагрузка на систему – тем более продвинутый SQL нужен разработчикам. Изучить SQL и свободно использовать его в работе поможет курс Практикума.
После 3 месяцев курса разработчики смогут:
— уверенно пользоваться простыми селектами, джоинами, индексами и оконными функциями;
— отладить запрос, который сгенерирован через ORM;
— составить сложные запросы на нативном SQL;
— применить продвинутый SQL, чтобы писать код для высоконагруженных систем,
— чувствовать себя спокойно на собеседованиях.
Записывайтесь и растите в карьере.
Реклама АНО ДПО "Образовательные технологии Яндекса", ИНН:7704282033, erid:LjN8KD49u
33 548
Хочешь устроиться разработчиком на Python, но не можешь пройти даже на стажировку? Устал от пустых обещаний гарантированного трудоустройства после покупки и прохождения курсов?
Forkway знает, что нужно работодателям сегодня!
Наш AI разобрал десятки тысяч вакансий и выделил 58 навыков, которые позволят тебе пройти по требованиям на 90% junior-позиций.
Подпишись на наш телеграм-канал и получи работу своей мечты раньше других, на тратя своё время на изучение ненужных навыков.
А для тех, кто всё ещё верит в успех от одних только курсов — действующие тимлиды СБЕР и МТС разобрали курс от Skypro «Python-разработчик: новая работа через 10 месяцев»
33 548
Путь Python. Черный пояс по разработке, масштабированию, тестированию и развертыванию
Книга
@pythonlbooks
33 548
Подобрали ТОП-5 каналов по Python:
@pythonturboru - канал называется Turbo Python и в нем собраны лучшие посты из всех остальных телеграм каналов и сайтов по питону. Автор решил не делать уникальный контент, а собирать лучшие вещи которые уже есть в интернете и просто их правильно подавать (топ идея, как нам кажется). Более 70.000 подписчиков.
@pythonbooks - самый большой канал для скачивания книг по Python. Более 40 тыс. подписчиков.
@pythonist_ru - самый серьезный канал с переводами англ. статей, логическими задачами и разборами с собеседований. Вся инфа уникальная + сайт с посещаемостью > 1млн пользователей в год.
@pythonrabota - канал со свежими вакансиями по Python. Автор находит вакансии для Junior и Middle позиций и обязательно есть контакт для связи(телеграм аккаунт) с HR менеджерами по каждой вакансии. ~ 10.000 подписчиков.
@pythonboosttest - более 1000 разных тестов по питону. Начиная от самых легких и заканчивая сложными. В комментариях под тестами, можно посмотреть решения и обоснования решения каждого конкретного теста. Более 9.000 подписчиков
33 548
🔥 Подборка полезных папок с каналами для датасаентисов
Папки, где вы найдете каналы с разбором лучших практик написания кода на Python и Golang до каналов по машинному обучению и нейросетям (папки работают на последних версиях тг).
https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy - Машинное обучение
https://t.me/addlist/8vDUwYRGujRmZjFi - Python
https://t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi - Golang
