Python книги на русском
Відкрити в Telegram
Книги по Python Всё свежее 2025-2017 года Книги на русском языке. РКН: https://kurl.ru/gBhSd @wienloo @viktorreh @anothertechrock
Показати більше
Сітка:📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python книги на русском
Канал Python книги на русском (@pythonknigiru) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 11 511 підписників, посідаючи 10 754 місце в категорії Технології та додатки та 55 682 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 11 511 підписників.
За останніми даними від 26 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -46, а за останні 24 години на -2, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 18.62%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 6.97% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 143 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 802 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 2.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як программирование, middle, зерокодер, собеседование, deepseek.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Книги по Python
Всё свежее 2025-2017 года
Книги на русском языке.
РКН: https://kurl.ru/gBhSd
@wienloo @viktorreh @anothertechrock”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 27 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.
11 511
Підписники
-224 години
-127 днів
-4630 днів
Архів дописів
11 512
Python для сложных задач
Наука о данных
Автор: Джейк Вандер Плас
Год издания: 2025
#python #ds #ru
Скачать книгу
11 512
Обработка естественного языка.
Python и spaCy на практике
Автор: Васильев Юлий
Год издания: 2021
#python #spacy #ru
Скачать книгу
11 512
🔍Тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Яндекса сегодня вечером
Уже сегодня вечером в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.
Как это будет:
📂 Хачатур, старший разработчик в Яндексе, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Хачатур будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Хачатуру
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot
Реклама.
О рекламодателе.
11 512
Оффер редко приходит сам. Обычно между «без работы» и «оффер получен» стоят десятки откликов, доработок резюме и часов поиска.
Talanto.work помогает пройти этот путь быстрее:
🟠 50 000+ IT-вакансий с разных сайтов
🟠 Telegram-бот с уведомлениями по вашим фильтрам
🟠 Проверка резюме и рекомендации по улучшению
🟠 Проверка соответствия резюме конкретной вакансии
🟠 Генератор персональных сопроводительных писем
А в канале публикуем свежие вакансии, полезные советы по поиску работы и разборы того, почему кандидаты не получают ответы и как увеличить шансы на приглашение.
Подписывайтесь: https://t.me/talantojob
Ищите работу не дольше. Ищите эффективнее.
11 512
Python. Системный
анализ данных, расчеты
и моделирование
Автор: Сунднес Йоаким
Год издания: 2025
#python #ds #ru
Скачать книгу
11 512
📹Вебинар: Выбор между Serverless и Kubernetes для AI-ворклоадов: как определить оптимальную платформу под задачу
На открытом уроке рассмотрим:
• В чем различаются Serverless-подходы и Kubernetes при работе с AI-ворклоадами;
• Какие преимущества и ограничения есть у каждого подхода с точки зрения масштабируемости, стоимости и сложности эксплуатации;
• Какие трейдоффы нужно учитывать при выборе платформы: холодный старт, управление состоянием, поддержка GPU.
После занятия вы будете знать:
• Как сравнивать Serverless и Kubernetes для различных AI-задач;
• Как выбирать платформу оркестрации в зависимости от требований к нагрузке, бюджету и архитектуре решения;
• Как учитывать ключевые технические ограничения при проектировании AI-инфраструктуры.
⚠️ Открытый урок проходит в преддверии старта курса «ИИ-архитектор».
👉Для участия зарегистрируйтесь: https://otus.pw/wkCv/?erid=2W5zFK1C43j
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
11 512
Python для начинающих.
Лучшие задачи
для изучения
языка программирования
Автор: Лафуркад Паскаль,
Мор Малика
Год издания: 2025
#python #ru
Скачать книгу
11 512
LLM (большие языковые модели) или агент
LLM и ИИ-агент — эти слова часто звучат в одном ряду, будто это одно и то же. На деле — два разных объекта.
LLM отвечает на запрос. Все, что за пределами окна диалога, ей не принадлежит. Агент — это модель плюс код вокруг нее: правила проекта, доступ к файлам, автопроверка тестов, взаимная проверка кода моделями. Модель пишет, а обвязка решает, что оставить, что переписать, что заблокировать.
Разница между «просто LLM» и «агент с обвязкой» видна на одном и том же запросе: без правил проекта — код с ошибками и неправильным стандартом тестов. С правилами — типизированный код и зеленые тесты.
16 июля в 19:00 мск на бесплатном вебинаре karpovꓸcourses «ИИ-агенты и профессиональная разработка на Python» Алексей Жиряков — исполнительный директор в Сбере, ех-технический директор направления в KION, 15+ лет в серверной разработке — показывает полный рабочий цикл агента поверх готового репозитория. Без теории, только живое демо на Python.
После регистрации — получите гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента» + запись вебинара.
Разберитесь один раз, где решает сама модель, а где — код вокруг нее: https://clc.to/erid_2W5zFHBpDV3
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFHBpDV3
11 512
Анализ данных с помощью GenAI и Python
Автор: Артур Гуджа
Год издания: 2026
#python #ai #ds #ru
Скачать книгу
11 512
Claude Code за месяц стал мощнее. Большинство использует его на 10%
Как превратить Claude Code не в помощника для кода, а в автономного агента?
Чтобы он сам анализировал проект, писал код, запускал тесты, исправлял ошибки и одновременно вел до 15 задач. То, с чем обычно справляется целая команда разработки.
CEO университета Зерокодер Кирилл Пшинник проводит открытый практикум. Собираем вживую:
– 15 агентов одновременно – как распределять задачи и держать контекст проекта;
– Проект с нуля за 15 минут – от пустой папки до готовой страницы на эфире;
– Дашборд и аналитика таблиц – на чистом коде, без сторонних сервисов;
– Доступ из России – рабочая схема оплаты и установки 2026, если ещё не подключили.
И самое главное – расскажем, как получить Claude Code бесплатно.
🎁 Бонус всем участникам: набор лучших навыков для Claude Code, чтобы сразу начать работать без задержек и ограничений.
Регистрация на бесплатное занятие по ссылке.
11 512
Разработка Telegram-ботов на Python с нуля
Автор: Алексей Гусев
Год издания: 2026
#python #tgbot #ru
Скачать книгу
11 512
Python. Создай свою
первую игру с нуля!
Автор: Вейхлер Джесс,
Кенлон Сет
Год издания: 2024
#python #gamedev #ru
Скачать книгу
11 512
Скажи мне 5 главных слов: на GitVerse появилось зеркало PyPI! 😎
Все нужные Python‑пакеты живут на российской платформе для разработчиков GitVerse — вы не потеряете доступ к ним, даже если основной PyPI решит «повиснуть».
А ещё такое зеркало — плюс к скорости: меньше сетевых прыжков — быстрее загрузка.
Ставьте его как основной источник или держите как резерв. Тут рассказали, как подключить зеркало!
11 512
Инженерия данных в Python
Автор: Cuantum Technologies
Год издания: 2025
#python #ru
Скачать книгу
11 512
Изучаем Python
3 изд, дополненное
Автор: Мэтиз Эрик
Год издания: 2025
#python #ru
Скачать книгу
11 512
🔥 Открытый практикум по Claude Code без теории
Ты слышал, что Claude Code — один из лучших инструментов вайб-кодинга в мире. Зашёл попробовать — а там оплата картой, которая из России не проходит. Ограничения, виртуалки, чужие аккаунты, и фоновый страх, что завтра всё отвалится.
CEO университета Зерокодер, Кирилл Пшинник, проведет открытый практикум. Что вы узнаете:
— Доступ к Claude Code из России — как установить, оплатить и настроить. Без блокировок — рабочая схема 2026 года;
— 15 ИИ-агентов одновременно — прямая демонстрация: как выполняются задачи, как работает переключение, контекст проекта;
— Сайт с нуля за 15 минут — прямо на практикуме, от пустой папки до готовой страницы;
— Дашборд и обработка таблиц — аналитика на чистом коде, без сторонних сервисов.
И самое главное – расскажем как получить Claude Code бесплатно.
🎁 Бонус всем участникам: набор лучших навыков для Claude Code, чтобы вы сразу начали работать, без задержек и ограничений.
11 512
Объектно-ориентированный Python
4-е издание
Автор: Стивен Лотт
Год издания: 2024
#python #ru
Скачать книгу
11 512
🔥 БЕСПЛАТНЫЙ КУРС ПО СОЗДАНИЮ НЕЙРО-СОТРУДНИКОВ НА GPT И ДРУГИХ LLM 🔥
Ищете практический и углубленный курс, чтобы освоить создание нейро-сотрудников? Мы создали курс из 5 объемных занятий. Это именно то, что нужно, чтобы прокачать свои навыки абсолютно бесплатно!
📌 Темы занятий:
1. Введение в мир нейро-сотрудников
2. Как работают LLM и их аналоги
3. Создание базы знаний для нейро-сотрудника (RAG)
4. Тестирование и отладка нейро-сотрудников
5. Интеграция нейро-сотрудников в Production
Вот 5 тем курса - он максимально простой и доступный, общеобразовательный, без какого-либо сложного программирования 📚Прохождение этого курса, скорее всего, займет у вас от 1 до 3 часов
🤖 Присоединяйтесь к нашему бесплатному курсу и разберитесь в этой увлекательной теме с нами!
11 512
Алгоритмы. С примерами
на Python
Автор: Джордж Хайнеман
Год издания: 2023
#python #ru
Скачать книгу
11 512
🦾 Препарируем рекомендательные системы методами машинного обучения
На открытом уроке разберём, как работают рекомендательные системы и какие подходы используются в машинном обучении. Покажем, как формируется рекомендация и как реализовать один из методов на практике с помощью Python.
Вы не просто послушаете теорию, а соберёте свою первую рекомендательную модель.
👨💻🛠👨🏻💻 Урок подойдёт тем, кто начинает путь в машинном обучении и хочет разобраться в одной из самых востребованных задач.
Встречаемся 20 мая в 18:00 МСК в преддверии старта курса «Машинное обучение. Специализация».
➡️ Принять участие бесплатно: https://vk.cc/cXUr4n
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576