اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
📚Python Books
رفتن به کانال در 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
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام 📚Python Books
کانال 📚Python Books (@pythonlbooks) بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 34 039 مشترک است و جایگاه 4 036 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 19 166 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 34 039 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 05 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -153 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -4 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 8.07% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.92% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 748 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 996 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 0 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند сотрудников, курса, инструменты, использовать, docker تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“📚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”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 07 ژوئن, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
34 039
مشترکین
-424 ساعت
-507 روز
-15330 روز
آرشیو پست ها
34 039
Станьте специалистом широкого профиля в работе с данными — научитесь разрабатывать архитектуру данных на курсе Яндекс Практикума.
Выпускники смогут:
◾️ проектировать хранилища и пайплайны;
◾️ использовать инструменты DE: оркестраторы, контейнеры и не только;
◾️ работать со стриминговой обработкой данных и облачными хранилищами;
◾️ создавать хранилища Data Warehouse и Data Lake.
Что будет на учёбе:
— Реальные рабочие задачи и командные проекты.
— Код-ревью и персональные советы от действующих инженеров данных.
— Вебинары и продакшн-опыт от экспертов в инженерии данных.
→ Приходите учиться, если хотите развить свои компетенции или перейти на должность Data Engineer.
34 039
40 алгоритмов, которые должен знать каждый программист на Python
📚 book
@pythonlbooks
34 039
PythonBooksRu - канал для скачивания Python книг на русском языке.
Что в нашем канале:
1. Книги по питону, которые помогут вам пройти собеседование на позицию Python Developer.
2. Все книги на русском языке
3. Все книги можно скачать в 2 клика
4. Всё, никакой другой воды.
Подписывайтесь и качайте книги: @pythonbooksru
34 039
PythonBooksRu - канал для скачивания Python книг на русском языке.
Что в нашем канале:
1. Книги по питону, которые помогут вам пройти собеседование на позицию Python Developer.
2. Все книги на русском языке
3. Все книги можно скачать в 2 клика
4. Всё, никакой другой воды.
Подписывайтесь и качайте книги: @pythonbooksru
34 039
🔥 Двойная выгода: “Основы Python” + “Python для пентестера” со скидкой 20%
До 13 июля приобретите пакет курсов "Основы Python" + "Python для пентестера" всего за 45000р вместо 57000р
Максимальная выгода при максимальной пользе: изучите язык Python во всех его аспектах и используйте его для решения конкретных задач в области информационной безопасности.
Обучающая программа гарантирует комфортную нагрузку и получение необходимого объёма знаний. Наши кураторы на протяжении всего обучения будут проверять ваши решения, подсказывать наиболее оптимальные подходы и помогут вам достичь поставленных целей.
❗️ Спецпредложение доступно до 13 июля. Возможна оплата в рассрочку
📌 Узнать подробнее о курсах:
— Основы Python
— Python для пентестера
34 039
Data Science — обучающий для тех, кто хочет погрузится в волшебный мир Науки о данных!
Ваш ждут гайды, которые сэкономят вам время и задачи, подобранные из реальных практик.
С этим каналом вы пройдете путь от -"гугл, что такое датафрейм", до высокооплачиваемого Аналитика данных.
Это первоисточник всего, что появляется в платных курсах по Data Science.
Стоит подписаться!: @data_analysis_ml
34 039
⚠️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
34 039
🔥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
34 039
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!
34 039
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/
34 039
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
