📚Python Books

Kanalga Telegram’da o‘tish

📚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

Ko'proq ko'rsatish

Tarmoq:Machinelearning Rossiya19 180 Texnologiyalar & Aralashmalar4 034...

📈 Telegram kanali 📚Python Books analitikasi

📚Python Books (@pythonlbooks) kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 34 037 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 4 034-o'rinni va Rossiya mintaqasida 19 180-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 34 037 obunachiga ega bo‘ldi.

09 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -167 ga, so‘nggi 24 soatda esa 3 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 8.99% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining N/A% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 3 059 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 0 ta ko‘rish yig‘iladi.
Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 0 ta reaksiya keladi.
Tematik yo‘nalishlar: Kontent сотрудников, курса, инструменты, использовать, docker kabi asosiy mavzularga jamlangan.

📝 Tavsif va kontent siyosati

Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“📚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”

Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 10 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.

34 037

Obunachilar

+324 soatlar

-347 kunlar

-16730 kunlar

3 059

Post ko'rishlar

Ma'lumot yo'q24 soatlar

Ma'lumot yo'q48 soatlar

8.99%

Muloqot nisbati

Ma'lumot yo'q

Kuniga postlar

Ads index

beta

Postlar arxiv

34 037

Python Crash Course: 5 Fundamental Skills to Learn (2020) @pythonlbooks

34 037

Flask Web Development: Developing Web Applications with Python @pythonlbooks

34 037

Deep Learning from Scratch: Building with Python from First Principles - 2020 @pythonlbooks

34 037

Machine Learning Simplified - 2020 Book @pythonlbooks

34 037

Python. unittest Book @pythonlbooks

34 037

Deep Learning with Applications Using Python - 2018 Book @pythonlbooks

34 037

🔥Готовы ли вы к обучению на продвинутом онлайн-курсе «DevOps практики и инструменты» от OTUS и инженеров Express42? Пройдите тест и узнайте сейчас: https://otus.pw/Arn1/ — Чему научат? Инструментам и конкретным приемам для реализации следующих практик: Infrastructure as Code(IaC), CI/CD, непрерывный сбор метрик (мониторинг и логирование) и др. 📌Хотите протестировать учебный процесс заранее? Сделайте это 17 ноября на бесплатном демо-уроке «Приключения с Terraform и Ansible»: https://otus.pw/7kK0/ — Посмотрим, сколько сил и энергии нужно приложить, чтобы выполнить типовые задачи по созданию виртуальных машин в разных облаках: AWS, GCE и, конечно же, Яндекс.Облако. Поделится своей экспертизой преподаватель-практик Лев Николаев (инженер и тренер в Express 42). Регистрируйтесь сейчас — напомним в день вебинара!

34 037

Python Programming: The Complete Crash Course for Beginners (2020) Book @pythonlbooks

34 037

Create GUI Applications with Python & Qt5 Book @pythonlbooks

34 037

Docker for Developers (2020) @pythonlbooks

34 037

🧮 Практические навыки в математике — основное требование к Middle-специалистам в Data science. Именно они получают интересные задачи и высокие зарплаты — в среднем 190 тыс. рублей по данным из открытых источников на октябрь 2020. OTUS подготовили серию демо-уроков в рамках практических курсов "Math for Data Science": 📌12.11 — «Отображения, их матрица и диагонализация»: https://otus.pw/TPLn/ • Вспомним важную математическую концепцию: отображения • сосредоточимся на линейных отображениях: определим их, научимся задавать при помощи матриц • поговорим о том, зачем эти матрицы диалогализировать. 📌18.11 — «СЛАУ, обращение матриц, определитель»: https://otus.pw/cs40/ • будем работать с системами линейных алгебраических уравнений • Внимание будет уделяться решению через обращение матрицы системы уравнений, а также условиям и реализации на Python 📌23.11 — «Классификация данных с помощью регрессионных моделей»: https://otus.pw/RENf/ • Разберем, как оцененная регрессионная модель позволяет классифицировать данные. • Узнаем все о преимуществах и недостатках, а также разберем возможные пути улучшения регрессионных моделей. 👤 Поделятся своей экспертизой Сергей Жестков (преподаватель МФТИ), Виктор Легкоступ (Научный сотрудник предприятия ВПК) и Пётр Лукьянченко (преподаватель ВШЭ, Team Lead Analytics). Обучение не для новичков, поэтому на входе требуется пройти вступительный тест. Проходите тестирование, открывайте доступ к демо-урокам и присоединяйтесь!

34 037

Learn Python by Building Data Science Applications - 2019 @pythonlbooks

34 037

Advanced Guide to Python 3 Programming (2019) @pythonlbooks

34 037

Python for Graph and Network Analysis @pythonlbooks

34 037

Mastering MongoDB 4.x (2019) Book @pythonlbooks

34 037

Fundamentals of Python: Data Structures, Second Edition Book @pythonlbooks

34 037

Python Crash Course, 2nd Edition: A Hands-On, Project-Based Introduction to Programming Book @pythonlbooks

34 037

Django Tutorial-Build a Travel Blog with GoormIDE and Bootstrap 4 @Django_pythonl

34 037

Learn Python Programming - 2019 Github @pythonlbooks

34 037

Python. Экспресс-курс. 3-е изд Book @pythonlbooks