📚Python Books

رفتن به کانال در 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

نمایش بیشتر

شبکه:Machinelearning روسيا19 072 فناوری و برنامه‌ها3 871...

📈 تحلیل کانال تلگرام 📚Python Books

کانال 📚Python Books (@pythonlbooks) بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 33 525 مشترک است و جایگاه 3 871 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 19 072 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 33 525 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 30 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -218 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -15 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.55% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.56% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 2 196 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 859 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 - @workakkk @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 31 اوت, 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.

33 525

مشترکین

-1524 ساعت

-757 روز

-21830 روز

2 196

نمایش های پست

~ 85924 ساعت

~ 1 11448 ساعت

6.55%

نرخ مشارکت

اطلاعاتی وجود ندارد

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

33 523

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

33 523

Introducing Python, 2nd ed. @pythonlbooks

33 523

A Python Data_Analyst’s Toolkit Learn Python @pythonlbooks

33 523

Algorithmic Trading Methods: Applications Using Advanced Statistics, Optimization, and Machine Learning Techniques (2020) @pythonlbooks

33 523

Hands-On Exploratory Data Analysis with Python Book @pythonlbooks

33 523

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

33 523

Building Machine Learning Pipelines. Automating Model Life Cycles with TensorFlow Book @pythonlbooks

33 523

Python for Probability Statist Book @pythonlbooks

33 523

Data Mining for Business Analytics: Concepts, Techniques and Applications in Python Github @pythonlbooks

33 523

Python Data Analysis for Newbies: Numpy/pandas/matplotlib/scikit-learn/keras Github @pythonlbooks

33 523

Mastering Python for Networking and Security (2021) @pythonlbooks

33 523

Artificial Intelligence, IOT and machine Learning : AI programs using Python A Beginners book Book @pythonlbooks

33 523

Machine Learning for Time Series Forecasting with Python (2020) Book @pythonlbooks

33 523

Python® Notes for Professionals book Book @pythonlbooks

33 523

The Statistics and Calculus with Python Workshop (2020) @pythonlbooks

33 523

Python: Cheatsheet @pythonlbooks

33 523

Django for APIs @pythonlbooks

33 523

Dive Into Algorithms: A Pythonic Adventure for the Intrepid Beginner (2021) @pythonlbooks

33 523

Threat Modeling Python Web Apps Written With Flask And Django @pythonlbooks

33 523

Testing In Python: Robust Testing For Professionals @pythonlbooks