📚Python Books

Kanalga Telegram’da o‘tish

📚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

Ko'proq ko'rsatish

Tarmoq:Machinelearning Rossiya19 072 Texnologiyalar & Aralashmalar3 871...

📈 Telegram kanali 📚Python Books analitikasi

📚Python Books (@pythonlbooks) kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 33 525 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 3 871-o'rinni va Rossiya mintaqasida 19 072-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 33 525 obunachiga ega bo‘ldi.

30 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -218 ga, so‘nggi 24 soatda esa -15 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 6.55% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 2.56% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 196 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 859 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 - @workakkk @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 31 Avgust, 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.

33 525

Obunachilar

-1524 soatlar

-757 kunlar

-21830 kunlar

2 196

Post ko'rishlar

~ 85924 soatlar

~ 1 11448 soatlar

6.55%

Muloqot nisbati

Ma'lumot yo'q

Kuniga postlar

Ads index

beta

Postlar arxiv

33 523

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

33 523

Introducing Python, 2nd ed. @pythonlbooks

33 523

A Python Data_Analyst’s Toolkit Learn Python @pythonlbooks

33 523

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

33 523

Hands-On Exploratory Data Analysis with Python Book @pythonlbooks

33 523

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

33 523

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

33 523

Python for Probability Statist Book @pythonlbooks

33 523

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

33 523

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

33 523

Mastering Python for Networking and Security (2021) @pythonlbooks

33 523

Artificial Intelligence, IOT and machine Learning : AI programs using Python A Beginners book Book @pythonlbooks

33 523

Machine Learning for Time Series Forecasting with Python (2020) Book @pythonlbooks

33 523

Python® Notes for Professionals book Book @pythonlbooks

33 523

The Statistics and Calculus with Python Workshop (2020) @pythonlbooks

33 523

Python: Cheatsheet @pythonlbooks

33 523

Django for APIs @pythonlbooks

33 523

Dive Into Algorithms: A Pythonic Adventure for the Intrepid Beginner (2021) @pythonlbooks

33 523

Threat Modeling Python Web Apps Written With Flask And Django @pythonlbooks

33 523

Testing In Python: Robust Testing For Professionals @pythonlbooks