📚Python Books

Открыть в 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

Больше

Сеть:Machinelearning Россия19 181 Технологии и приложения4 039...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала 📚Python Books

Канал 📚Python Books (@pythonlbooks) является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 34 032 подписчиков, занимая 4 039 место в категории Технологии и приложения и 19 181 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 34 032 подписчиков.

Согласно последним данным от 08 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -164, а за последние 24 часа — -7, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.67%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает N/A% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 950 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 0 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 - @haarrp @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 09 июня, 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.

34 032

Подписчики

-724 часа

-467 дней

-16430 день

2 950

Просмотры поста

Нет данных24 часа

Нет данных48 часов

8.67%

Коэффициент вовлеченности

Нет данных

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

34 032

Effective Python 59 Specific Ways to Write Better Python Book @pythonlbooks

34 032

Python. Визуализация данных. Matplotlib. Seaborn. Mayavi Абдрахманов М. И. (2020) @pythonlbooks

34 032

Data Analytics and Python Programming 2 Bundle Manuscript @pythonlbooks

34 032

Learn Programming in Python with Cody Jackson @pythonlbooks

34 032

🔥 Глубокое обучение с подкреплением на Python @machinelearning_ru

34 032

Learn Python in One Day and Learn It Well @pythonlbooks

34 032

Learn Python in One Day and Learn It Well @pythonlbooks

34 032

Elementary Math for Computer Science with Python @pythonlbooks

34 032

Practical Deep Learning: A Python-Based Introduction (2021) @pythonlbooks

34 032

Transformers for Natural Language Processing (2021) @pythonlbooks

34 032

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

34 032

Introducing Python, 2nd ed. @pythonlbooks

34 032

A Python Data_Analyst’s Toolkit Learn Python @pythonlbooks

34 032

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

34 032

Hands-On Exploratory Data Analysis with Python Book @pythonlbooks

34 032

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

34 032

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

34 032

Python for Probability Statist Book @pythonlbooks

34 032

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

34 032

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