📚Python Books
Открыть в 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
Больше
Сеть:📈 Аналитический обзор Telegram-канала 📚Python Books
Канал 📚Python Books (@pythonlbooks) является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 33 560 подписчиков, занимая 3 862 место в категории Технологии и приложения и 19 049 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 33 560 подписчиков.
Согласно последним данным от 26 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -245, а за последние 24 часа — -9, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 11.84%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.67% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 972 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 895 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 0.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как сотрудников, курса, инструменты, использовать, docker.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“📚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”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 27 августа, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
33 560
Подписчики
-924 часа
-227 дней
-24530 день
Архив постов
33 555
Кодишь? Тогда тебе сюда 🚀
Канал Истовый инженер — твой личный гид в мире технологий. Здесь только полезные материалы: от Python до Go, от алгоритмов до архитектуры.
Хардкорные туториалы, лайфхаки для разработчиков и фишки, которые сэкономят тебе часы работы. Ты же не хочешь отставать, правда? 💻🔥
Подписывайся, чтобы быть в тренде и прокачивать скилы каждый день @ultimate_engineer
33 555
+4
🎁 Дарим доступ к курсам и замечательную литературу для подготовки к собесу и !
На этот раз мы разыграем целых 3 места на наших курсах и коллекцию очень полезных книг для подготовки к собеседованию.
Условия участия максимально простые:
🔸 подписаться на Machine Learning
🔸 подписаться на Поступашки
Победители рандомно получат доступы к курсам или одну из этих великолепных книг:
— 40 алгоритмов, которые должен знать каждый программист на Python
— Машинное обучение. Подготовка к сложному интервью
— Путь инженера-программиста: развитие навыков для успешной карьеры
— Математика для Data Science
— Как быть успешным в Data Science.
— Грокаем алгоритмы искусcтвенного интеллекта
Итоги подведем 19 апреля в 19:00 при помощи бота, который рандомно выберет победителя. Всем удачи ❤️
33 555
Освойте основной инструмент работы аналитика
Аналитику часто приходится обрабатывать огромные массивы информации, чтобы реально что-то «увидеть» в данных.
Это можно долго и тяжело делать с помощью Excel, чуть легче с помощью SQL. А в Pandas это можно сделать за несколько строк кода.
Отсюда и вытекает важность Pandas для аналитика - этот инструмент банально очень сильно делает жизнь проще и приятней, а работу - эффективней.
Научиться работать с Pandas на реальных задачах бизнеса можно на бесплатном курсе от Simulative.
За неделю обучения вы:
🟠 Освоите Pandas с нуля до продвинутых функций: сложная агрегация, оконные функции и т.д.
🟠 Научитесь решать реальные аналитические задачи: проводить многомерный ABC-анализ, XYZ-анализ, рассчитывать динамику продаж и т.д.
🟠 Сделаете собственный проект, который сможете добавить в портфолио: реальный кейс автоматизации обработки финансовой отчетности от крупной региональной аптечной сети
Начать учиться Pandas
33 555
Probability, Random Processes, and Statistical Analysis Applications to Communications, Signal Processing, Queueing Theory and Mathematical Finance
📕 Book
@pythonlbooks
33 555
🤔 Основы математики в Machine Learning / Deep Learning
🗓 6 марта приглашаем вас на прямой эфир, где мы подробно разберем ряд Тейлора, собственные векторы и другие ключевые понятия в ML.
(ссылка)
🌟 Спикер: *Мария Горденко* – Старший преподаватель ФКН НИУ ВШЭ, НИТУ МИСИС, аспирант департамента анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ, а также преподаватель на курсе Алгоритмы и структуры данных в proglib academy.
Место работы: Инженер-программист, ведущий эксперт НИУ ВШЭ, цифровой ассистент и цифровой консультант НИУ ВШЭ.
😮 На вебинаре вы узнаете:
🔵 Теорию вероятностей: обсудим случайные величины, вероятность, математическое ожидание и дисперсию.
🔵 Линейную алгебру: изучим векторы, матрицы, собственные векторы и собственные значения.
🔵 Математический анализ: разберем производные и разложение функций в ряд Тейлора.
🔵 Практику: применим полученные знания на реальных кейсах из области Machine Learning и Deep Learning.
🎯 Почему это важно?
Понимание математических основ помогает глубже разобраться в работающих под капотом алгоритмах ML/DL и эффективно применять их на практике.
👉 Присоединяйтесь к нам и совершенствуйте свои навыки в машинном обучении!
📌 Регистрация по ссылке: https://proglib.io/w/fe260c46
Реклама. ИП Дрёмов Артём Сергеевич, ИНН 771391651571. Erid 2VtzqvwgKH8
33 555
⚡️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
💼 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
33 555
🖥 Это — серия учебных материалов, посвященных использованию Python в научных и численных вычислениях!
🌟 Эти лекции охватывают широкий спектр тем, начиная с основ языка Python и заканчивая продвинутыми инструментами и техниками, такими как NumPy, SciPy и визуализация данных. Каждая глава рассчитана на 1–2 часа изучения, что позволяет постепенно повышать уровень знаний от начального до экспертного.
🔗 Ссылка: *клик*
@pythonlbooks
33 555
Евгений Разинков – преподаватель ML в Казанском университете с многолетним стажем, руководитель собственной команды ML-инженеров и автор популярного канала по машинному обучению на YouTube
приглашает вас в свою AI-школу.
Особенности:
• теория и практика
• акцент на самостоятельную реализацию архитектур с нуля
• полное понимание того, что происходит внутри нейронной сети
• архитектуры от сверточных нейронных сетей до трансформеров и языковых моделей.
Регулярные живые QA-сессии, дружное комьюнити, а также компетишены, где можно будет посоревноваться (в командах и поодиночке) в решении ML задач.
От вас: владение Python и знание основ классического ML (регрессия, классификация, градиентный спуск).
Если классический ML не знаете - есть базовые курсы по ML.
7 месяцев, 4 курса:
• AI: от основ до языковых моделей
• Math for AI - необходимый математический бэкграунд
• MLOps - всё про жизненный цикл модели, логирование, версионирование, docker
• Decision making in AI - управление AI-проектом и стратегия
В рамках Capstone Project вы с нуля реализуете и обучите небольшую языковую модель для генерации простых историй, а также выведете ее в продакшн.
Полная стоимость за 7 месяцев (все 4 курса):
• 112 000 рублей (единоразово)
или
• 17 000 рублей в месяц
Если материалы вам не понравятся, мы вернем деньги за текущий оплаченный месяц (и последующие при единоразовой оплате)!
Старт уже 17 февраля, скорее регистрируйтесь здесь!
Еще больше подробностей о курсе ищите в видео и на странице с отзывами участников.
Кстати, теоретические видео курса AI: от основ до трансформеров находятся в открытом доступе на канале Евгения!
ООО «Лаборатория Евгения Разинкова», ИНН: 5043088023, erid: 2VtzqxKcuC1
33 555
Что можно создать с помощью Python? Сервис знакомств, чат-бота с ИИ, систему по поиску данных — почти всё что угодно. Именно за универсальность и простоту разработки компании и профессионалы любят Python.
Как освоить этот язык программирования, рассказывают на расширенном курсе Нетологии «Python-разработчик».
На нём вы:
- Освоите все инструменты и технологии, необходимые для работы.
- Научитесь разрабатывать веб-приложения и API, работать с базами данных, настраивать сервера и тестировать код.
- Поработаете с фреймворками Flask и Django и узнаете, как разрабатывать backend веб-приложения.
- Добавите в портфолио 22 проекта, поработаете над реальными кейсами и примете участие в хакатоне.
После курса вы сможете стать крепким backend-разработчиком и попасть на стажировку в «Самолёт». А если вдруг решите сменить направление, Python станет надёжной базой для аналитики и машинного обучения.
Оставьте заявку на обучение со скидкой 45% и сэкономьте 10 000 ₽ по промокоду PRINT(45). Построить карьеру в IT
Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid 2VSb5wF2N6c
33 555
🎥 Почему Открытые школы Т1 — больше, чем просто ИТ-интенсив?
Отвечают эксперты! Программа помогает прокачать навыки, получить уникальный опыт и бустануть карьеру аналитиков и разработчиков платформ данных (DWH).
💡 Что тебя ждёт?
🔹Гибкий онлайн-формат.
🔹Бесплатное обучение: уникальные знания и прикладные навыки.
🔹Поддержка преподавателей и комьюнити экспертов.
🔹Возможность начать карьеру в ИТ-холдинге Т1 с современным техстеком и крутыми бонусами: ДМС, удаленка и крутые офисы, обучение и многое другое.
🔹Современный техстек и уникальный рыночный опыт: лучшие выпускники смогут присоединиться к проекту по созданию новой технологической платформы данных в банковской сфере.
✨ Узнай больше о программе и подавай заявку до 10 февраля!
Реклама. Информация о рекламодателе
33 555
"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
33 555
Repost from Data Science
🧑🍳 New Cookbook guide: How to use the Usage API and Cost API to monitor your OpenAI usage
📚 Book
@datascienceiot
