Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
Python 🇺🇦
Closed channel
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Python 🇺🇦
Channel Python 🇺🇦 in the Ukrainian language segment is an active participant. Currently, the community unites 20 776 subscribers, ranking 6 470 in the Technologies & Applications category and 2 960 in the Ukraine region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 20 776 subscribers.
According to the latest data from 24 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -223 over the last 30 days and by -5 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.92%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.98% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 061 views. Within the first day, a publication typically gains 1 242 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 12.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as шпаргалка, mcp, user1, python'er, бібліотека.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“▪️Вивчаємо Python разом.
▪️Високооплачувана професія
▪️Допомагаємо з пошуком роботи
Зв'язок: @Ekater1na_admin”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 25 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
20 776
Subscribers
-524 hours
-587 days
-22330 days
Posts Archive
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
