Python 🇺🇦
Closed channel
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel Python 🇺🇦
Channel Python 🇺🇦 in the Ukrainian language segment is an active participant. Currently, the community unites 19 948 subscribers, ranking 6 570 in the Technologies & Applications category and 3 090 in the Ukraine region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 19 948 subscribers.
According to the latest data from 26 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -193 over the last 30 days and by -9 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.25%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.33% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 846 views. Within the first day, a publication typically gains 1 063 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 8.
- 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 27 October, 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.
19 948
Subscribers
-924 hours
-537 days
-19330 days
Posts Archive
19 945
🐍 Запрошуємо на новий набір курсу від CS Osvita — Python Advanced.
Для інженерів, які хочуть зрозуміти, що насправді відбувається під капотом Python і чому одні рішення масштабуються, а інші — ні.
Якщо в роботі з Python ви колись опинялися в точці «А що тут насправді відбувається?», тоді вам треба:
:: розібратися, як влаштований CPython на рівні обʼєктної моделі
:: проаналізувати memory layout обʼєктів, ціну кожної алокації, GC та reference counting
:: розкласти GIL і його роль у багатозадачності в Python
:: зрозуміти, чому потоки не дають паралельності, процеси мають ціну, а async — це не завжди магія concurrency
▶️ Викладачка та авторка програми: Світлана Сумець, Senior Python Software Engineer @N-iX.
▶️ Інтенсивний формат, складні домашні завдання та практика, побудована навколо реальних обмежень та переваг Python.
:: Старт: 4 вересня
>_ Перейдіть від Python як інструменту до Python як системи.
Реєстрація: https://cutt.ly/Jya1MByZ
19 945
Шпаргалка з методів Python: set.add() — додає елемент, set.union() — об’єднує множини, set.intersection() — знаходить спільні елементи, set.difference() — знаходить відмінності, set.issubset() / issuperset() — перевіряють підмножину та надмножину, list.append() — додає елемент, list.insert() — вставляє за індексом, list.remove() — видаляє елемент, list.pop() — видаляє та повертає елемент, list.sort() — сортує список, list.reverse() — розвертає список, list.extend() — додає кілька елементів, dict.get() — отримує значення за ключем, dict.keys() — повертає ключі, dict.values() — повертає значення, dict.items() — повертає пари ключ-значення, dict.update() — оновлює словник, dict.pop() — видаляє елемент за ключем
Python
19 945
920 Python-проєктів в одному репозиторії
Від машинного навчання та візуалізації даних до часових рядів і фінансових даних
В одному місці зібрано 920 open-source проєктів на Python, розподілених за 34 категоріями
Хороша добірка, щоб швидко знаходити корисні бібліотеки та інструменти для ML, аналізу даних і суміжних задач, не переглядаючи GitHub вручну
Python
19 945
🤔 Що спільного між кодом і «залізом»? Значно більше, ніж здається. Але коли software починає взаємодіяти з реальним світом, без розуміння електроніки легко загубитися в схемах, сигналах, живленні та дивних багах.
Закрийте цю прогалину й навчіться бачити пристрій як цілісну систему, — на курсі «Електроніка для розробників» від r_d.
За 14 занять ви:
🔹 розберетеся з напругою, струмом, опором, потужністю та базовими електронними компонентами
🔹 навчитеся аналізувати живлення й сигнали за допомогою мультиметра та осцилографа
🔹 зрозумієте цифрову логіку та архітектуру мікроконтролерів: CPU, Flash, RAM, GPIO, timers, ADC/DAC і переривання
🔹 навчитеся вибирати між UART, I2C, SPI, RS-485, CAN, USB та бездротовими Bluetooth, BLE, Wi-Fi, NFC і LoRa
У фіналі розробите власний IoT-пристрій.
Лектор: Любомир Череватий — Hardware Engineer в Ajax Systems, понад 4 роки займається розробкою електронних пристроїв, схемотехнікою та PCB і працює з повним циклом створення hardware-продуктів.
Деталі, програма та реєстрація ⬅️
19 945
Як навчити LLM з нуля?
Франсуа Шолле, творець Keras і співзасновник ARC Prize, радить для старту прочитати 15 і 16 розділи книги Deep Learning with Python
У 15-му розділі поступово розбираються: • Word2Vec та ембеддинги • Seq2Seq і Attention • QKV та Self-Attention • Multi-Head Attention • TransformerА в 16-му показують, як самостійно навчити mini-GPT на 41 млн параметрів — від підготовки даних і токенізації до переднавчання та генерації тексту Для запуску навіть не потрібен потужний сервер — приклад можна виконати на безкоштовній T4 у Google Colab Книга доступна безкоштовно онлайн, разом із ноутбуками для практики Якщо хочете розібратися, як працює LLM не лише теоретично, ці два розділи — чудова відправна точка Python
19 945
Шпаргалка з Python Keywords: False / True — булеві значення, and / or / not — логічні оператори, break — достроково зупинити цикл, continue — перейти до наступної ітерації, class — створення класу, def — оголошення функції, if / elif / else — умови, for / while — цикли, in — перевірка належності, is — перевірка тотожності об’єктів, None — відсутність значення, lambda — анонімна функція, return — повернення результату з функції
Python
19 945
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
NVIDIA показала голосовий AI, з яким можна говорити як із людиною
Більшість голосових асистентів працюють по черзі: ви говорите — AI відповідає
Nemotron 3 VoiceChat працює в повнодуплексному режимі та реагує в реальному часі. Його можна навіть перебити посеред відповіді
Модель входить до відкритого набору NeMo Speech. Для локального запуску потрібні GPU та CUDA, але є жива демоверсія, яку можна спробувати онлайн
Python'er
19 945
AI не замінить вашу професію, але точно змінить те, як ви працюєте просто зараз.
Головна пастка для досвідчених спеціалістів сьогодні - застрягти на рівні базових промптів та оптимізації дрібної рутини. Поки базовий AI економить хвилини, ринок починає вимагати набагато глибших речей:
• Розробникам уже мало автокомпліту коду - потрібні Agentic-системи, LLMOps і надійні шлюзи в продакшені.
• QA вже не просто пишуть автотести з підказками ШІ, а будують AI-пайплайни та тестують недетерміновані системи.
• Продактам і бізнесу більше не потрібні абстрактні чат-боти - потрібні автономні агенти та швидкий запуск продуктів.
• А в доменах на кшталт DefenceTech ціна архітектурної помилки взагалі стає критичною.
Замість того, щоб збирати знання шматками зі статей і гайдів, можна точково додати потрібний скіл до свого стека. У Neoversity якраз зібрали 16 програм рівня Middle+ без базової теорії.
Тут навчають на практиці: у фіналі кожного курсу ви захищаєте Capstone-проєкт — робочу систему, яку можна одразу задеплоїти на роботі чи показати на співбесіді.
🔥 До 1 вересня діють спецумови:
• До -33% на окремі програми
• До -40% та економія до €590, якщо берете маршрут із 2 курсів під наскрізний стек
Переглянути напрями та обрати свій апгрейд:
👉 Знайти свою AI-програму на Neoversity
19 945
Шпаргалка з методів рядків Python: lower() — переведення в нижній регістр, upper() — у верхній, capitalize() — перша літера велика, title() — кожне слово з великої, strip() — видалення пробілів на початку й у кінці, startswith() / endswith() — перевірка початку та кінця рядка, replace() — заміна підрядка, split() — розділення рядка на список, join() — об’єднання елементів у рядок, find() / index() — пошук позиції підрядка, count() — підрахунок входжень, isnumeric() — перевірка, чи містить рядок лише числа
Python
