es
Feedback

¡No caigas en manos de tramposos! Telemetrio encuentra y marca estos canales 👉 Si quieres ver la etiqueta, suscríbete

Python вопросы с собеседований

Python вопросы с собеседований

Ir al canal en 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

Mostrar más

📈 Análisis del canal de Telegram Python вопросы с собеседований

El canal Python вопросы с собеседований (@python_job_interview) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 24 951 suscriptores, ocupando la posición 5 319 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 26 101 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 951 suscriptores.

Según los últimos datos del 29 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 82, y en las últimas 24 horas de -2, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.86%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.02% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 462 visualizaciones. En el primer día suele acumular 753 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 7.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como github, api, собеседование, git, docker.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“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”

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 30 octubre, 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.

24 951
Suscriptores
-224 horas
-237 días
+8230 días
Archivo de publicaciones
🎲 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 издание — Книга по ООП в Python от David Ham — Python 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

👩‍💻 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

👩‍💻 algorithms — полезный репозиторий с коллекцией алгоритмов, реализованных на языке Python! 🌟 Он охватывает широкий спек
👩‍💻 algorithms — полезный репозиторий с коллекцией алгоритмов, реализованных на языке Python! 🌟 Он охватывает широкий спектр алгоритмических тем, включая сортировку, поиск, работу с графами, структуры данных, динамическое программирование, криптографию и многое другое. Основной целью репозитория является предоставление образовательного ресурса для изучения алгоритмов и улучшения навыков программирования. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @python_job_interview

⚡️ Тензорное разложении и его применении в машинном обучении. Урок 4 📌 Видео 📌 Урок 1 / Урок2 / Урок3 📌 Colab