uz
Feedback
📚Python Books

📚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

📈 Telegram kanali 📚Python Books analitikasi

📚Python Books (@pythonlbooks) kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 34 032 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 4 039-o'rinni va Rossiya mintaqasida 19 181-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 34 032 obunachiga ega bo‘ldi.

08 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -164 ga, so‘nggi 24 soatda esa -7 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 8.67% 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 2 950 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 09 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.

34 032
Obunachilar
-724 soatlar
-467 kunlar
-16430 kunlar
Postlar arxiv
Effective Python 59 Specific Ways to Write Better Python Book @pythonlbooks
Effective Python 59 Specific Ways to Write Better Python Book @pythonlbooks

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

Data Analytics and Python Programming 2 Bundle Manuscript @pythonlbooks

Learn Programming in Python with Cody Jackson @pythonlbooks

🔥 Глубокое обучение с подкреплением на Python @machinelearning_ru

Learn Python in One Day and Learn It Well @pythonlbooks

Learn Python in One Day and Learn It Well @pythonlbooks

Elementary Math for Computer Science with Python @pythonlbooks

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

Transformers for Natural Language Processing (2021) @pythonlbooks

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

Introducing Python, 2nd ed. @pythonlbooks

A Python Data_Analyst’s Toolkit Learn Python @pythonlbooks

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

Hands-On Exploratory Data Analysis with Python Book @pythonlbooks
Hands-On Exploratory Data Analysis with Python Book @pythonlbooks

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

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

Python for Probability Statist Book @pythonlbooks
Python for Probability Statist Book @pythonlbooks

Data Mining for Business Analytics: Concepts, Techniques and Applications in Python Github @pythonlbooks
Data Mining for Business Analytics: Concepts, Techniques and Applications in Python Github @pythonlbooks

Python Data Analysis for Newbies: Numpy/pandas/matplotlib/scikit-learn/keras Github @pythonlbooks
Python Data Analysis for Newbies: Numpy/pandas/matplotlib/scikit-learn/keras Github @pythonlbooks