متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Python 🇺🇦
قناة بسيطة
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python 🇺🇦
تُعد قناة Python 🇺🇦 في القطاع اللغوي أوكراني لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 20 776 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 470 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 2 960 في منطقة أوكرانيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 20 776 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 24 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -223، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -5، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 9.92%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.98% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 061 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 242 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 12.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل шпаргалка, mcp, user1, python'er, бібліотека.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“▪️Вивчаємо Python разом.
▪️Високооплачувана професія
▪️Допомагаємо з пошуком роботи
Зв'язок: @Ekater1na_admin”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 25 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
20 776
المشتركون
-524 ساعات
-587 أيام
-22330 أيام
أرشيف المشاركات
20 776
Шпаргалка по Python Data Types: Python Data Types — основні типи даних у Python. Numbers — числові типи (`int`, `float`, `complex`), Bool — логічні значення (`True`, `False`), String — рядки тексту, List — змінювані впорядковані колекції, Tuple — незмінювані впорядковані колекції, Set — унікальні невпорядковані елементи, Dict — колекції пар «ключ–значення». Допомагає швидко зорієнтуватися в типах даних і вибрати відповідну структуру для зберігання інформації
Python
20 776
Знайшов кросплатформений open-source інструмент для моніторингу систем у реальному часі
Glances дозволяє відстежувати навантаження CPU, використання пам’яті, диска та мережі, а також аналізувати запущені процеси й активних користувачів
Додатково показує апаратні показники системи — температуру, напругу, швидкість вентиляторів та інші метрики для повного контролю за станом машини
Python
20 776
🚀 Зараз AI допомагає не лише програмістам. Маркетинг, продажі, контент, операційка — автоматизувати можна майже все.
Корисний безкоштовний інтенсив для тих, хто хоче розібратися на практиці 👇
https://i.goit.global/raYcH
20 776
NVIDIA випустили компактну модель для розпізнавання мовлення
Модель отримала назву Nemotron-3.5-ASR і має всього ~0.6 млрд параметрів, але при цьому демонструє доволі сильні результати
Основні можливості: • підтримує понад 40 мов • працює в реальному часі через потоковий вивід • може запускатися навіть на CPU без GPU • працює у ~2.5 раза швидше за стандартний NeMo runtime • зберігає якість розпізнавання без втрат • підходить для повністю офлайн-сценаріївПлюс — легко інтегрується в пайплайни AI-агентів, що робить її зручною для голосових інтерфейсів і автоматизацій Python
20 776
Шпаргалка по типах даних Python: Python підтримує різні структури для зберігання даних, String — незмінний впорядкований текстовий тип, List — змінна впорядкована колекція з дублікатами, Tuple — незмінна впорядкована послідовність, Set — невпорядкована множина без повторів, Dictionary — змінна колекція пар «ключ–значення» з унікальними ключами для швидкого доступу до даних
Python
20 776
Repost from GitHub'er
ML Intern
Це автономний AI-агент, який бере на себе повний цикл роботи з ML-проєктами: від дослідження до написання та розгортання коду
Він використовує інструменти, документацію, датасети та хмарні ресурси Hugging Face, щоб створювати якісні рішення для задач машинного навчання
📁 Мова: #Python 81.5%
⭐️ Зірки: 10.4k
➡️ Посилання на GitHub
Github'er
20 776
⚡️ AI вже не просто тренд. Це одна з найперспективніших сфер, у яку можна зайти без технічної освіти та багаторічного досвіду.
Поки одні лише читають про штучний інтелект, інші вже використовують його для автоматизації задач, запуску власних проєктів та розвитку кар'єри.
Запрошуємо на безкоштовний 3-денний інтенсив «AI-автоматизація без програмування».
▶️ День 1: Дізнаєтесь, хто такий AI-автоматизатор та створите свого першого AI-асистента в n8n. ▶️ День 2: Налаштуєте його роботу та протестуєте на реальних задачах. ▶️ День 3: Розберете способи розвитку та монетизації навичок AI-автоматизації.🚀 Ви отримаєте практичний досвід роботи з AI та навички, які вже сьогодні допомагають спеціалістам ставати ціннішими на ринку праці. 🎁 Бонус: гайд «Як інтегрувати AI у своє життя». 👉 Спробуйте одну з найперспективніших AI-спеціальностей безкоштовно: https://i.goit.global/raYcH
20 776
У чому різниця між copy() і deepcopy() в Python?
copy() створює поверхневу копію об’єкта: вкладені елементи залишаються спільними для обох копій. Натомість deepcopy() рекурсивно копіює всі вкладені об’єкти, роблячи нову структуру повністю незалежною. Це особливо важливо під час роботи зі змінюваними даними
Python
20 776
Шпаргалка по Python Frameworks: Django — повнофункціональний вебфреймворк із вбудованими ORM та адмін-панеллю, підходить для великих і складних проєктів, має високий рівень безпеки, підтримку тестування та дотримується принципу DRY (Don't Repeat Yourself), Flask — легкий мікрофреймворк без вбудованих ORM і адмін-панелі, забезпечує гнучкість і можливість налаштування, підходить для невеликих і середніх проєктів, потребує самостійної реалізації багатьох компонентів, зокрема безпеки та тестування
Python
