📚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

شبکه:Machinelearning روسيا19 180 فناوری و برنامه‌ها4 034...

📈 تحلیل کانال تلگرام 📚Python Books

کانال 📚Python Books (@pythonlbooks) بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 34 037 مشترک است و جایگاه 4 034 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 19 180 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 34 037 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 09 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -167 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 3 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 8.99% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً N/A% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 3 059 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 0 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 10 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.

34 037

مشترکین

+324 ساعت

-347 روز

-16730 روز

3 059

نمایش های پست

اطلاعاتی وجود ندارد24 ساعت

اطلاعاتی وجود ندارد48 ساعت

8.99%

نرخ مشارکت

اطلاعاتی وجود ندارد

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

34 037

Python Crash Course: 5 Fundamental Skills to Learn (2020) @pythonlbooks

34 037

Flask Web Development: Developing Web Applications with Python @pythonlbooks

34 037

Deep Learning from Scratch: Building with Python from First Principles - 2020 @pythonlbooks

34 037

Machine Learning Simplified - 2020 Book @pythonlbooks

34 037

Python. unittest Book @pythonlbooks

34 037

Deep Learning with Applications Using Python - 2018 Book @pythonlbooks

34 037

🔥Готовы ли вы к обучению на продвинутом онлайн-курсе «DevOps практики и инструменты» от OTUS и инженеров Express42? Пройдите тест и узнайте сейчас: https://otus.pw/Arn1/ — Чему научат? Инструментам и конкретным приемам для реализации следующих практик: Infrastructure as Code(IaC), CI/CD, непрерывный сбор метрик (мониторинг и логирование) и др. 📌Хотите протестировать учебный процесс заранее? Сделайте это 17 ноября на бесплатном демо-уроке «Приключения с Terraform и Ansible»: https://otus.pw/7kK0/ — Посмотрим, сколько сил и энергии нужно приложить, чтобы выполнить типовые задачи по созданию виртуальных машин в разных облаках: AWS, GCE и, конечно же, Яндекс.Облако. Поделится своей экспертизой преподаватель-практик Лев Николаев (инженер и тренер в Express 42). Регистрируйтесь сейчас — напомним в день вебинара!

34 037

Python Programming: The Complete Crash Course for Beginners (2020) Book @pythonlbooks

34 037

Create GUI Applications with Python & Qt5 Book @pythonlbooks

34 037

Docker for Developers (2020) @pythonlbooks

34 037

🧮 Практические навыки в математике — основное требование к Middle-специалистам в Data science. Именно они получают интересные задачи и высокие зарплаты — в среднем 190 тыс. рублей по данным из открытых источников на октябрь 2020. OTUS подготовили серию демо-уроков в рамках практических курсов "Math for Data Science": 📌12.11 — «Отображения, их матрица и диагонализация»: https://otus.pw/TPLn/ • Вспомним важную математическую концепцию: отображения • сосредоточимся на линейных отображениях: определим их, научимся задавать при помощи матриц • поговорим о том, зачем эти матрицы диалогализировать. 📌18.11 — «СЛАУ, обращение матриц, определитель»: https://otus.pw/cs40/ • будем работать с системами линейных алгебраических уравнений • Внимание будет уделяться решению через обращение матрицы системы уравнений, а также условиям и реализации на Python 📌23.11 — «Классификация данных с помощью регрессионных моделей»: https://otus.pw/RENf/ • Разберем, как оцененная регрессионная модель позволяет классифицировать данные. • Узнаем все о преимуществах и недостатках, а также разберем возможные пути улучшения регрессионных моделей. 👤 Поделятся своей экспертизой Сергей Жестков (преподаватель МФТИ), Виктор Легкоступ (Научный сотрудник предприятия ВПК) и Пётр Лукьянченко (преподаватель ВШЭ, Team Lead Analytics). Обучение не для новичков, поэтому на входе требуется пройти вступительный тест. Проходите тестирование, открывайте доступ к демо-урокам и присоединяйтесь!

34 037

Learn Python by Building Data Science Applications - 2019 @pythonlbooks

34 037

Advanced Guide to Python 3 Programming (2019) @pythonlbooks

34 037

Python for Graph and Network Analysis @pythonlbooks

34 037

Mastering MongoDB 4.x (2019) Book @pythonlbooks

34 037

Fundamentals of Python: Data Structures, Second Edition Book @pythonlbooks

34 037

Python Crash Course, 2nd Edition: A Hands-On, Project-Based Introduction to Programming Book @pythonlbooks

34 037

Django Tutorial-Build a Travel Blog with GoormIDE and Bootstrap 4 @Django_pythonl

34 037

Learn Python Programming - 2019 Github @pythonlbooks

34 037

Python. Экспресс-курс. 3-е изд Book @pythonlbooks