Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Библиотека Python разработчика | Книги по питону
Відкрити в Telegram
Погружение в CPython и архитектуру. Разбираем неочевидное поведение (GIL, Memory), Best Practices (SOLID, DDD) и тонкости Django/FastAPI. Решаем задачи с подвохом и оптимизируем алгоритмы. 🐍 По всем вопросам @evgenycarter РКН clck.ru/3Ko7Hq
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Библиотека Python разработчика | Книги по питону
Канал Библиотека Python разработчика | Книги по питону (@bookpython) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 18 295 підписників, посідаючи 7 338 місце в категорії Технології та додатки та 36 879 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 18 295 підписників.
За останніми даними від 15 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -82, а за останні 24 години на -6, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.44%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.67% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 996 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 488 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 2.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як numbers, yield, модуль, none, декоратор.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Погружение в CPython и архитектуру. Разбираем неочевидное поведение (GIL, Memory), Best Practices (SOLID, DDD) и тонкости Django/FastAPI. Решаем задачи с подвохом и оптимизируем алгоритмы. 🐍
По всем вопросам @evgenycarter
РКН clck.ru/3Ko7Hq”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 16 червня, 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.
18 295
Підписники
-624 години
-177 днів
-8230 день
Архів дописів
Автоматизация рутинных задач с помощью Python
(практическое руководство для начинающих)
Эл Свейгарт (2017)
Если вам когда-либо приходилось тратить часы на переименование файлов или обновление сотен ячеек электронных таблиц, то вы знаете, что такое рутинная работа. А что если поручить компьютеру выполнять такую работу вместо вас?
Книга научит вас использовать Python для написания программ, способных в считанные минуты сделать то, на что раньше у вас уходили часы ручного труда, причем никакого опыта программирования от вас не требуется. Как только вы овладеете основами программирования, вы сможете создавать программы на языке Python, которые будут без труда выполнять в автоматическом режиме различные полезные задачи.
Learn to Program with Python 3: A Step-by-Step Guide to Programming
Irv Kalb (2018)
Move from zero knowledge of programming to comfortably writing small to medium-sized programs in Python. Fully updated for Python 3, with code and examples throughout, the book explains Python coding with an accessible, step-by-step approach designed to bring you comfortably into the world of software development.
Хочешь попасть в IT? Участвуй в интенсиве по Data Science и познакомься с основами анализа данных и технологиями машинного обучения.
Ссылка для бесплатной регистрации: 🔜 https://clc.to/DPC1VA.
✔ Ты узнаешь, какие инструменты и алгоритмы используют специалисты.
✔ Познакомишься с основами языка программирования Python.
✔ Научишься грамотно выгружать и визуализировать данные.
✔ Создашь модель машинного обучения, предсказывающую курс доллара.
✔ Узнаешь, как оценивать качество модели.
💣 Попробуй себя в роли специалиста по Data Science на мастер-классах от гуру в сфере машинного обучения Михаила Овчинникова и убедись, что эта профессия вполне доступна!
Hands-On Unsupervised Learning Using Python: How to Build Applied Machine Learning Solutions from Unlabeled Data
Ankur A Patel (2019)
Many industry experts consider unsupervised learning the next frontier in artificial intelligence, one that may hold the key to general artificial intelligence. Since the majority of the world's data is unlabeled, conventional supervised learning cannot be applied. Unsupervised learning, on the other hand, can be applied to unlabeled datasets to discover meaningful patterns buried deep in the data, patterns that may be near impossible for humans to uncover.
Python Data Analytics: With Pandas, NumPy, and Matplotlib
Fabio Nelli (2018)
Explore the latest Python tools and techniques to help you tackle the world of data acquisition and analysis. You'll review scientific computing with NumPy, visualization with matplotlib, and machine learning with scikit-learn.
Сделай шаг к профессии программиста — создай собственный продукт на Python!
Регистрируйся на бесплатный интенсив от Skillbox:
👉 https://clc.to/aWN1RQ
💻 Освоишь азы программирования на Python.
💻 Поработаешь с сетью.
💻 Создашь интерфейс мессенджера.
⭐️ Спикер интенсива — Никита Левашов, технический директор в Lia.
🎁 Если войдёшь в тройку авторов с лучшими проектами, выиграешь сертификат на 30 000 рублей для поступления на любой онлайн-курс в Skillbox!
Data Science and Analytics with Python
Jesus Rogel-Salazar (2017)
Data Science and Analytics with Python is designed for practitioners in data science and data analytics in both academic and business environments. The aim is to present the reader with the main concepts used in data science using tools developed in Python, such as SciKit-learn, Pandas, Numpy, and others. The use of Python is of particular interest, given its recent popularity in the data science community. The book can be used by seasoned programmers and newcomers alike.
Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных
Дэви Силен, Арно Мейсман (2017)
Data Science - это совокупность понятий и методов, позволяющих придать смысл и понятный вид огромным объемам данных. Каждая из глав этой книги посвящена одному из самых интересных аспектов анализа и обработки данных. Вы начнете с теоретических основ, затем перейдете к алгоритмам машинного обучения, работе с огромными массивами данных, NoSQL, потоковым данным, глубокому анализу текстов и визуализации информации. В многочисленных практических примерах использованы сценарии Python. Обработка и анализ данных - одна из самых горячих областей IT, где постоянно требуются разработчики, которым по плечу проекты любого уровня, от социальных сетей до обучаемых систем. Надеемся, книга станет отправной точкой для вашего путешествия в увлекательный мир Data Science.
29 июля пройдет бесплатный вебинар «Python для начинающих: когда Excel уже недостаточно» от Ильи Братенькова, консультанта Big4 и программиста с многолетним опытом. На вебинаре вы сможете потренироваться на реальных задачах из сферы анализа данных, а также узнаете:
— Как быстро обрабатывать большие массивы данных с помощью Python.
— Как быстро и красиво визуализировать данные с помощью библиотеки Seaborn.
— Как избавиться от ошибок и лишних символов в базах данных, используя библиотеку Pandas.
— Какие преимущества есть у Python по сравнению с Excel и как ими пользоваться.
Успейте зарегистрироваться на вебинар до 29 июля включительно: https://vk.cc/axuGU3
Pandas 1.x Cookbook: Practical recipes for scientific computing, time series analysis, and exploratory data analysis using Python
Matt Harrison, Theodore Petrou (2020)
Подборка телеграм каналов для разработчиков 🎯
Программирование {BookFlow}
Публикуют лекции и книги по программированию, видеоуроки, доклады с IT конференций.
@bookflow
Системный администратор
Все для системного администратора: библиотека электронных книг, полезные статьи, мануалы.
@i_odmin
Хакер {Hacker}
Канал о кибербезопасности: защита, кодинг, новости, интервью, безопасность в сети.
@thehaking
Frontend разработчик
Библиотека электронных книг и статей для frontend разработчиков.
@frontend_1
Библиотека Java разработчика
Книги по программированию на Java.
@BookJava
Я Математик
Публикуем книги по математике, видео, задачи с собеседований и олимпиад.
@Pomatematike
Библиотека программиста
Очень большая база книги по программированию.
@proglb
Книги для программистов
Книги по программированию, библиотека электронных книг для разработчиков.
@bfbook
Английский с нуля🇬🇧
Учите английский язык самостоятельно и бесплатно.
@UchuEnglish
Progjob
Работа для программистов, IT специалистов. Бесплатная публикация.
@progjob
ITumor | программисты шутят
Шутки и мемы о программистах, про разработчиков
@itumor
Сообщество Дизайнеров🎨
Максимально полезные статьи для дизайнеров
@ux_web
CPA и арбитраж трафика
Канал про бабло из интернета. CPA, SMM, SEO, арбитраж трафика, соцсети
@partnerochkin
Ключи для НОД 32 / Касперский / Windows
Свежие ключи для ESET бесплатно
@kluchi_dlya_nod32
Mastering Python Networking: Your one-stop solution to using Python for network automation, programmability, and DevOps
Eric Chou (2020)
Networks in your infrastructure set the foundation for how your application can be deployed, maintained, and serviced. Python is the ideal language for network engineers to explore tools that were previously available to systems engineers and application developers. In Mastering Python Networking, Third edition, you'll embark on a Python-based journey to transition from traditional network engineers to network developers ready for the next-generation of networks.
Пройдите вступительный тест из 20 вопросов на одном из самых популярных языков программирования в мире - Python. Лишь 30% из всех желающих проходят вступительное тестирование. Если сможете сдать — пройдёте на продвинутый курс для разработчиков: https://otus.pw/khmh/
Learn TensorFlow 2.0: Implement Machine Learning And Deep Learning Models With Python
Pramod Singh, Avinash Manure (2020)
Learn how to use TensorFlow 2.0 to build machine learning and deep learning models with complete examples.
The book begins with introducing TensorFlow 2.0 framework and the major changes from its last release. Next, it focuses on building Supervised Machine Learning models using TensorFlow 2.0. It also demonstrates how to build models using customer estimators. Further, it explains how to use TensorFlow 2.0 API to build machine learning and deep learning models for image classification using the standard as well as custom parameters.
You'll review sequence predictions, saving, serving, deploying, and standardized datasets, and then deploy these models to production. All the code presented in the book will be available in the form of executable scripts at Github which allows you to try out the examples and extend them in interesting ways.
Интеграция CRM с телефонией — это множество мелочей, за которые вам скажут спасибо, а еще она облегчат работу ИТ-шника.
Лишь пара примеров.
Спрашивают доступы на прослушку? Запрашивают выгрузку – звонков?
Добавь эти данные в CRM пусть смотрят все сами 😊
Просят определитель номера? Сотрудники мечтают, вот бы просто посмотреть в CRM на имя клиента — и сразу с ним соединиться?
Вы маг ИТ — вы можете сделать и это. Почти. Кликнуть по имени клиента коллегам все же придется. А всплывающая карточка при входящем звонке будет появляться сама. 😉
Опять кто-то прослушал звонок генерального? Нужно ограничить доступ к записям звонков VIP-клиентов? - Включите в виртуальной АТС защиту разговоров руководителя и дополните настройки ограничением доступа в CRM.
Интегрируйте вашу CRM c облачной телефонией MANGO OFFICE - CRM станет мощнее, а вы избавитесь от множества рутинных задач.
Путь Python. Черный пояс по разработке, масштабированию, тестированию и развертыванию
Джульен Данжу (2020)
«Путь Python» позволяет отточить ваши профессиональные навыки и узнать как можно больше о возможностях самого популярного языка программирования. Эта книга написана для разработчиков и опытных программистов. Вы научитесь писать эффективный код, создавать лучшие программы за минимальное время и избегать распространенных ошибок. Пора познакомиться с многопоточными вычислениями и мемоизацией, получить советы экспертов в области дизайна API и баз данных, а также заглянуть внутрь Python, чтобы расширит понимание языка.
Погрузитесь в профессию Data Scientist!
Посетите бесплатный обучающий интенсив по анализу данных, на котором вы познакомитесь с основами программирования на Python, попрактикуетесь на реальных задачах и оцените, интересно ли вам это направление.
Бесплатная регистрация по ссылке: 👉 https://clc.to/hqmk0A.
💣 Вы поработаете с одним из самых популярных языков программирования и научитесь решать реальные задачи, с которыми сталкивается Data Scientist.
🎁 Все участники, дошедшие до конца интенсива, получат в подарок электронную книгу от издательства «МИФ».
💲 Авторам трёх лучших проектов выдадут сертификаты на 30 000 рублей для обучения в Skillbox!
⚡ Используй отличный шанс начать карьеру в Data Science и стать востребованным специалистом!
TensorFlow для глубокого обучения
Б. Рамсундар, Р. Б. Заде (2019)
Книга знакомит с основами программной библиотеки TensorFlow и принципами глубокого обучения, начиная с нулевого уровня. В книге рассмотрены базовые вычисления в библиотеке TensorFlow, простые обучающиеся системы и их построение, полносвязные глубокие сети, прототипы и превращение прототипов в высококачественные модели, сверхточные нейронные сети и обработка изображений, рекуррентные нейронные сети и наборы естественно-языковых данных, способы обучения с максимизацией подкрепления на примере известных игр, приемы тренинга глубоких сетей с помощью графических и тензорных процессоров.
Знакомство с PyTorch: глубокое обучение при обработке естественного языка
Брайан Макмахан, Делип Рао (2020)
Обработка текстов на естественном языке (Natural Language Processing, NLP) — крайне важная задача в области искусственного интеллекта. Успешная реализация делает возможными такие продукты, как Alexa от Amazon и Google Translate. Эта книга поможет вам изучить PyTorch — библиотеку глубокого обучения для языка Python — один из ведущих инструментов для дата-сайентистов и разработчиков ПО, занимающихся NLP.
Делип Рао и Брайан Макмахан введут вас в курс дел с NLP и алгоритмами глубокого обучения. И покажут, как PyTorch позволяет реализовать приложения, использующие анализ текста.
Applied Machine Learning with Python
Andrea Giussani (2020)
If you are looking for an engaging book, rich in learning features, which will guide you through the field of Machine Learning, this is it. This book is a modern, concise guide of the topic. It focuses on current ensemble and boosting methods, highlighting contemporray techniques such as XGBoost (2016), Shap (2017) and CatBoost (2018), which are considered novel and cutting edge models for dealing with supervised learning methods. The author goes beyond the simple bag-of-words schema in Natural Language Processing, and describes the modern embedding framework, starting from the Word2Vec, in details. Finally the volume is uniquely identified by the book-specific software egeaML, which is a good companion to implement the proposed Machine Learning methodologies in Python.
