Python 🇺🇦
Canal cerrado
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
Mostrar más
Red:📈 Análisis del canal de Telegram Python 🇺🇦
El canal Python 🇺🇦 en el segmento lingüístico de Ucraniano es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 19 951 suscriptores, ocupando la posición 6 549 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 3 084 en la región Ucrania.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 19 951 suscriptores.
Según los últimos datos del 25 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -188, y en las últimas 24 horas de -10, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.24%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.33% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 844 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 064 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 9.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como шпаргалка, mcp, user1, python'er, бібліотека.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“▪️Вивчаємо Python разом.
▪️Високооплачувана професія
▪️Допомагаємо з пошуком роботи
Зв'язок: @Ekater1na_admin”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 26 octubre, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
19 951
Suscriptores
-1024 horas
-467 días
-18830 días
Archivo de publicaciones
19 950
ServerKit
Інструмент дає змогу розгортати, відстежувати та керувати вебзастосунками, базами даних і Docker-контейнерами через зручну панель керування сервером
Python
19 950
Шпаргалка по Python Number System Conversion: Decimal to Binary — перетворення десяткових чисел у двійкову систему за допомогою
bin(), Binary to Decimal — перетворення двійкових чисел у десяткову систему через int(value, 2), Decimal to Octal — перетворення десяткових чисел у вісімкову систему за допомогою oct(), Octal to Decimal — конвертація вісімкових чисел через int(value, 8), Decimal to Hexadecimal — перетворення десяткових чисел у шістнадцяткову систему за допомогою hex(), Hexadecimal to Decimal — конвертація шістнадцяткових чисел через int(value, 16), Number Bases — робота з основами систем числення 2, 8 та 16
Python
19 950
👀 86 відгуків на одну Front-end вакансію. А в Defense Tech — у середньому близько 9.
І це привід придивитися до сфери, якщо ви думаєте, куди рухатися далі.
Поки в класичному IT конкуренція залишається високою, MilTech набирає обертів: з’являються нові команди, продукти та технології — а разом із ними потрібні нові спеціалісти.
І далеко не тільки розробники 👇
→ Project та Product Managers → QA-фахівці → Hardware та Embedded спеціалісти → аналітики та інші tech-фахівціТож MilTech може стати тим самим напрямом, куди варто зайти зараз, а не тоді, коли про нього говоритимуть уже всі. А який напрям у MilTech може підійти саме вам? GoIT створили короткий безкоштовний тест: 3 хвилини — і ви дізнаєтесь свій MilTech-напрям, його потенціал та отримаєте рекомендацію, з чого почати. 👉 Пройти тест: https://i.goit.global/2aXRO
19 950
Шпаргалка по Python enumerate(): Definition — функція
enumerate() додає лічильник до ітерабельного об'єкта та повертає кожен елемент разом із його індексом, Syntax — використання у форматі enumerate(iterable, start=0), Example — перебір списку з одночасним отриманням індексу та значення, Use Cases — зручна робота, коли під час циклу потрібні і позиція елемента, і його значення, Benefits — чистіший та більш Pythonic-код без використання range(len(...))
Python19 950
100 Days of ML Code — системний шлях у машинне навчання
Репозиторій перетворює вивчення машинного навчання на послідовний челендж: від підготовки даних і класичних алгоритмів до нейромереж та deep learning
Усередині — реалізації моделей, датасети й наочні інфографіки, які допомагають зрозуміти не лише код, а й математику та логіку алгоритмів
Хороший варіант, якщо хочете вивчати ML системно та регулярно практикуватися
Python
19 950
Swaroopch — зрозумілий посібник з Python
Підручник із Python, який пояснює не лише як писати код, а й чому він працює саме так
Матеріал починається з базових конструкцій і поступово переходить до складніших тем. Усе доповнено практичними прикладами
Підійде як для першого знайомства з Python, так і для поглиблення знань
Python
19 950
Decimal у Python — точні грошові розрахунки
Для роботи з грошима
float може давати небажані похибки через двійкове представлення чисел. У таких випадках варто використовувати Decimal
from decimal import Decimal
price = Decimal("199.90")
discount = Decimal("0.15")
final_price = price * (Decimal("1") - discount)
print(final_price)
# 169.9150from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP
amount = Decimal("169.9150")
amount = amount.quantize(Decimal("0.01"), rounding=ROUND_HALF_UP)
print(amount)
# 169.92quantize() дає змогу задати потрібну точність і спосіб округлення
Ще одне важливе правило — створювати Decimal із рядків, а не з float:
Decimal("0.10") # правильно
Decimal(0.10) # переносить похибку floatDecimal на межі системи — під час парсингу, роботи з API або отримання даних із БД
Decimal не просто прибирає похибки — він дає змогу явно контролювати точність і правила ок
Python
19 950
The PyCharm Blog — корисний блог для Python-розробників
Офіційний блог PyCharm із новинами, гайдами та порадами для розробників
Тут публікують матеріали про нові можливості PyCharm, Django, оптимізацію коду, сучасні інструменти та способи пришвидшити розробку
Корисне джерело, якщо працюєте з Python і PyCharm або стежите за розвитком інструментів JetBrains
Python
19 950
Amazing Python Scripts — колекція практичних скриптів
Велика добірка готових Python-рішень для різних задач: автоматизації, парсингу сайтів, роботи з файлами, аналізу даних, створення GUI, безпеки та AI
Є приклади як для початківців, так і для досвідчених розробників
Можна використовувати готові скрипти у власних проєктах або розбирати їх як практичні приклади
Python
19 950
Шпаргалка по Python `map()`: Definition — функція
map() застосовує задану функцію до кожного елемента ітерабельного об'єкта, Syntax — використання у форматі map(function, iterable), Example — перетворення елементів списку за допомогою lambda, Use Cases — зручний спосіб трансформувати елементи списку або іншого ітерабельного об'єкта, Benefits — компактний код, відмова від ручних циклів for та зручне поєднання з lambda
Python19 950
📊 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 🔖 які кар'єрні можливості відкриває Data Analytics 🕓 Онлайн | Безкоштовно 👉 Реєстрація: https://i.goit.global/gaZ5F
19 950
Класифікація текстів у Python за допомогою TF-IDF та Logistic Regression
Класичний підхід до задач NLP: перетворюємо текст на числові ознаки за допомогою TF-IDF, а потім навчаємо логістичну регресію
Такий метод простий, швидкий і часто дає сильну базову модель без складних нейромереж
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = Pipeline([
("tfidf", TfidfVectorizer(stop_words="english")),
("clf", LogisticRegression(max_iter=1000))
])
model.fit(X_train, y_train)
prediction = model.predict(["You won a free gift card"])[0]
probability = model.predict_proba(["You won a free gift card"])[0][1]Pipeline об’єднує підготовку даних і модель в один процес
· predict_proba() дає змогу налаштовувати поріг спрацьовування
Підхід добре підходить для спам-фільтрів, категоризації звернень, аналізу відгуків та інших задач класифікації тексту
Для реальних даних варто додати крос-валідацію та окрему валідаційну вибірку
Python