Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
Codu - лампова IT спільнота
Closed channel
Прошивка для мозку програміста: гайди, меми, поради та інше🇺🇦 Для друга: https://t.me/+Q46QCA8BwsxhNDIy Зв'язок: @Ekater1na_admin
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Codu - лампова IT спільнота
Channel Codu - лампова IT спільнота in the Ukrainian language segment is an active participant. Currently, the community unites 13 597 subscribers, ranking 9 443 in the Technologies & Applications category and 4 427 in the Ukraine region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 13 597 subscribers.
According to the latest data from 16 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -92 over the last 30 days and by -1 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 21.66%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 11.81% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 946 views. Within the first day, a publication typically gains 1 606 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 24.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as шпаргалка, linux, застосунок, інтерфейс, протокол.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Прошивка для мозку програміста: гайди, меми, поради та інше🇺🇦
Для друга:
https://t.me/+Q46QCA8BwsxhNDIy
Зв'язок: @Ekater1na_admin”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 17 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.
13 597
Subscribers
-124 hours
-357 days
-9230 days
Posts Archive
WSL отримав вбудовану підтримку Linux-контейнерів із CLI та API — функція стане доступною вже до кінця місяця
Також у Microsoft натякають, що разом із цим варто чекати й інші суттєві покращення WSL, які з’являться найближчим часом
Документація
</Codu>
📊 Data Analytics — одна з тих сфер, де попит на спеціалістів зростає швидше, ніж ринок встигає їх готувати.
Причина проста.
Компанії вже давно навчилися збирати дані.
Тепер їм потрібні люди, які можуть ці дані зрозуміти та перетворити на конкретні рішення для бізнесу.
Саме тому аналітиків шукають у:
▪️ IT ▪️ e-commerce ▪️ маркетингу ▪️ фінансах ▪️ логістиці ▪️ продуктових компаніяхНа безкоштовному марафоні від GoIT покажемо, як виглядає професія зсередини та які навички потрібні для розвитку в цьому напрямі. Ви дізнаєтесь: 🔖 як працюють аналітики даних 🔖 де використовується SQL та BI-системи 🔖 які кар'єрні можливості відкриває Data Analytics 🕓 Онлайн | Безкоштовно 👉 Реєстрація: https://i.goit.global/jaEMY
Швидке налаштування Windows без зайвого
WinUtil — це потужний open-source PowerShell-скрипт для автоматизації налаштування, оптимізації та очищення Windows від непотрібного
Створений системним інженером Крісом Тайтусом, інструмент допомагає швидко привести чисту систему до «робочого стану» — без зайвих сервісів, трекінгу та сміття
</Codu>
HackXpert Labs — платформа для практики в кібербезпеці
Сервіс із реальними сценаріями, де можна відпрацьовувати навички на практиці, а не лише в теорії
Що всередині: • web-лабораторії з уразливостями (XSS, SQLi, проблеми аутентифікації, логічні баги) • мережеві сценарії поза браузером • кейси, наближені до реальних атак</Codu>
Шпаргалка по Logistic Regression у Machine Learning: Logistic Regression — алгоритм для задач бінарної класифікації, Sigmoid Function — перетворює будь-яке значення у ймовірність від 0 до 1, Probability Prediction — оцінка ймовірності належності об'єкта до певного класу, Loss Function — функція втрат для оцінки якості моделі та пошуку оптимальних параметрів, Binary Cross-Entropy (Log Loss) — основна функція втрат для логістичної регресії, Gradient Descent — алгоритм оптимізації для мінімізації помилки моделі, Hypothesis Function — математична модель для прогнозування класу, Model Evaluation — оцінка якості через Confusion Matrix, ROC Curve та AUC, Model Assumptions — припущення моделі щодо даних, лінійності логарифма шансів і незалежності ознак, Binary Classification — класифікація об'єктів між двома класами на основі ймовірностей
</Codu>
Repost from GitHub'er
Відмінний локальний LLM
Якщо ви хочете розгорнути велику мову модель локально, легко потонути в купі інструментів і гайдів. То Ollama, то vLLM, плюс десятки фреймворків для дообучення. В результаті важко зрозуміти, за що братися і який стек взагалі працює.
Випадково натрапив на GitHub-проект Awesome local LLM. По суті, це енциклопедія по запуску LLM локально. Підбірка дуже повна і при цьому добре структурована, допомагає швидко розкласти весь стек по полицям.
Всередині є розділи по платформам інференсу, движкам інференсу, UI, самим мовним моделям, інструментам для розробки і ще десяток категорій. Плюс поради по вибору заліза і корисні туторіали.
У кожного проекту вказана кількість GitHub Stars і короткий опис, так що можна швидко оцінити популярність і зрозуміти, для чого він потрібен. Також зібрані навчальні ресурси, включаючи YouTube-гайди і огляди заліза.
Якщо плануєте збирати локальне середовище під LLM або шукаєте open source інструменти під конкретні завдання, цю підбірку точно варто зберегти.
⭐️ Stars: 613
➡️ Лінк на GitHub
Github'er
На GitHub є популярний список курсів, який багато самоучок вважають альтернативою класичному бакалаврату з комп’ютерних наук
У ньому зібрані безкоштовні курси від провідних університетів (MIT, Стенфорд, Принстон та інші), вибудувані у логічну навчальну траєкторію — від базових тем до просунутого рівня
Покриває все ключове: програмування, математику, системи, алгоритми та прикладні напрями. Для кожного курсу вказані години навчання, рівень складності та необхідні знання — щоб було легше орієнтуватися і не губитися
</Codu>
Якщо працюєш із мережевим трафіком, зверни увагу на Termshark — TUI-інтерфейс для TShark, який дозволяє зручно аналізувати пакети без жодного GUI. Особливо корисно на серверах та під час віддаленої діагностики
Особливості: • написаний на Go і збирається в один виконуваний файл для всіх основних платформ • інтерфейс нагадує Wireshark, тож інструменти інспектування пакетів одразу знайомі • дозволяє аналізувати трафік прямо на віддаленій системі без необхідності тягнути pcap-файли на локальну машину</Codu>
Робочий процес після того, як закінчилися всі токени Claude Code
</Codu>
Як зрозуміти основні мови програмування за 12 хвилин
У відео коротко та просто пояснюються популярні мови програмування: Python, JavaScript, Java, C, C++, Rust, SQL, HTML і CSS. Автор розповідає, де використовують кожну мову та чим вони відрізняються — від веброзробки до системного програмування й ШІ
</Codu>
⚡️ У Telegram-каналі Владислава Фурдака - практичні поради ринку IT, прокачки LinkedIn, проходженню співбесід, system design, AI, та всього що допоможе підвищувати заробіток.
Навчання через реальні проєкти
Це репозиторій, у якому зібрані практичні гіди: замість теорії — повноцінні проєкти, які можна реалізувати з нуля
Всередині — десятки ідей різного рівня складності, зокрема для C++ і C#, включаючи задачі з файлами, мережевою взаємодією, графікою, багатопоточністю та іншими практичними кейсами
</Codu>
Компанії, що роблять ставку на ШІ замість розробників, виглядають десь так
</Codu>
Open-source набір із 54 анімацій завантаження у CLI-стилі, повністю реалізованих на тексті — без нативних залежностей
Що всередині: • 4 категорії: Braille, ASCII, стрілки та Emoji • працює лише на Text і setInterval • без нативних модулів • можна просто скопіювати готовий компонент</Codu>
Tutorial Republic — практичний довідник з JavaScript
Що всередині: • покрокові пояснення тем • приклади, які можна одразу запускати • інтерактивні демо для кращого розуміння • швидкий пошук рішень під конкретні задачі</Codu>
Корисні гарячі клавіші у VS Code
Ctrl + Shift + K — повністю видаляє поточний рядок
Shift + Alt + F — швидко форматує код і робить його читабельнішим
Ctrl + D — дозволяє редагувати однакові фрагменти коду одночасно
</Codu>
