Python вопросы с собеседований
رفتن به کانال در 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
نمایش بیشتر
شبکه:📈 تحلیل کانال تلگرام Python вопросы с собеседований
کانال Python вопросы с собеседований (@python_job_interview) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 24 822 مشترک است و جایگاه 5 258 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 26 472 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 24 822 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 25 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -44 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 0 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.01% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.76% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 1 492 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 684 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 6 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند github, api, собеседование, git, docker تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“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”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 28 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.
24 822
مشترکین
اطلاعاتی وجود ندارد24 ساعت
+637 روز
-4430 روز
آرشیو پست ها
🔥 Огромный репозиторий, который фильтрует и собирает лучшие инструменты для веб-разработки на Python!
🔐 Лицензия: CC-BY-SA-4.0
🖥 Github
@python_job_interview
⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
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!
🌟 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
+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 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
+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
👩💻 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
👩💻 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
👩💻 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
"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-4.0
🖥 Github
@python_job_interview
Repost from Python вопросы с собеседований
👩💻 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
