es
Feedback
📚Python Books

📚Python Books

Ir al canal en 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

Mostrar más

📈 Análisis del canal de Telegram 📚Python Books

El canal 📚Python Books (@pythonlbooks) es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 34 032 suscriptores, ocupando la posición 4 039 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 19 181 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 34 032 suscriptores.

Según los últimos datos del 08 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -164, y en las últimas 24 horas de -7, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 8.67%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener N/A% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 950 visualizaciones. En el primer día suele acumular 0 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 - @haarrp @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 09 junio, 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.

34 032
Suscriptores
-724 horas
-467 días
-16430 días
Archivo de publicaciones
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