📚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:Machinelearning Россия19 072 Технологии и приложения3 871...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала 📚Python Books

Канал 📚Python Books (@pythonlbooks) является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 33 525 подписчиков, занимая 3 871 место в категории Технологии и приложения и 19 072 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 33 525 подписчиков.

Согласно последним данным от 30 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -218, а за последние 24 часа — -15, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.55%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.56% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 196 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 859 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 31 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.

33 525

Подписчики

-1524 часа

-757 дней

-21830 день

2 196

Просмотры поста

~ 85924 часа

~ 1 11448 часов

6.55%

Коэффициент вовлеченности

Нет данных

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

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