Не попадись на ботовода! Telemetrio знаходить і позначає такі канали мітками 👉 Хочеш бачити мітку, оформляй підписку

📚Python Books

Відкрити 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

Сітка:Machinelearning Росія19 227 Технології та додатки4 021...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу 📚Python Books

Канал 📚Python Books (@pythonlbooks) є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 33 252 підписників, посідаючи 4 021 місце в категорії Технології та додатки та 19 227 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 33 252 підписників.

За останніми даними від 30 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -114, а за останні 24 години на -9, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 8.92%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.59% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 967 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 860 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 0.
Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як сотрудников, курса, инструменты, использовать, docker.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“📚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”

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 31 жовтня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.

33 252

Підписники

-924 години

-707 днів

-11430 днів

2 967

Перегляди допису

~ 86024 години

~ 1 10248 годин

8.92%

Коефіцієнт залучення

Немає даних

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

33 247

Starting Out with Python Book @pythonlbooks

33 247

Салют! Семейство виртуальных ассистентов Салют и компания Just AI ищут разработчиков чат-ботов, голосовых и других виртуальных помощников и предлагают им возможности платформы Сбера. 1. Открыта возможность переноса в ассистентов Салют навыков чат-ботов, созданных на платформе JAICP или с помощью конструктора Aimylogic. Детали по ссылке https://clck.ru/TsXMU 2. Доступен эмулятор для тестирования навыков на поверхностях платформы Сбера (умные устройства и мобильные приложения). 3. Есть возможность подключить оплату на любом шаге сценария. 4. Доступ к аудитории экосистемы Сбера. А ещё каждый квартал команда Сбера определяет лучшие приложения, разработанные для каталога SmartMarket и дарит их авторам по 2,5 млн рублей. Узнай подробности по ссылке: https://clck.ru/Tty9o

33 247

Network Programming with Go (2021) @Golang_google

33 247

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

33 247

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

33 247

Data Analytics and Python Programming 2 Bundle Manuscript @pythonlbooks

33 247

Learn Programming in Python with Cody Jackson @pythonlbooks

33 247

🔥 Глубокое обучение с подкреплением на Python @machinelearning_ru

33 247

Learn Python in One Day and Learn It Well @pythonlbooks

33 247

Learn Python in One Day and Learn It Well @pythonlbooks

33 247

Elementary Math for Computer Science with Python @pythonlbooks

33 247

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

33 247

Transformers for Natural Language Processing (2021) @pythonlbooks

33 247

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

33 247

Introducing Python, 2nd ed. @pythonlbooks

33 247

A Python Data_Analyst’s Toolkit Learn Python @pythonlbooks

33 247

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

33 247

Hands-On Exploratory Data Analysis with Python Book @pythonlbooks

33 247

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

33 247

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