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 19 948 suscriptores, ocupando la posición 6 570 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 3 090 en la región Ucrania.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 19 948 suscriptores.
Según los últimos datos del 26 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -193, y en las últimas 24 horas de -9, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.25%. 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 1 846 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 063 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 8.
- 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 27 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.
19 948
Suscriptores
-924 horas
-537 días
-19330 días
Archivo de publicaciones
19 945
Інтерактивний підручник зі створення мовної моделі
Понад 7500 рядків коду, які допоможуть з нуля розібратися, як створити сучасну мовну модель
Усе реалізовано на Python, а код детально прокоментований. Можна крок за кроком зрозуміти, як працює навчання GPT-подібних моделей, а не просто запускати готові бібліотеки
Python
19 945
🤖 Якщо ви працюєте в QA, але використовуєте AI лише для простих промптів — ви задіюєте лише малу частину його можливостей.
AI уже змінює сам QA workflow. Розробники генерують більше коду, а отже, QA-командам доводиться швидше аналізувати зміни, перевіряти їх і проводити регресію.
І просто попросити AI «протестувати це» — недостатньо.
Він може:
▪️ втратити контекст ▪️ вигадати вимоги ▪️ пропустити важливий сценарій ▪️ видати PASS без реального доказуТому наступний крок для Middle+ QA — не просто навчитися писати кращі промпти, а побудувати контрольований AI-процес, де AI бере на себе рутину, а QA контролює якість і фінальний результат. На практичному спринті AI-QA Engineering: From Manual QA to AI Pipeline ви створите власний AI-QA pipeline та розберете, як використовувати AI для: 🔹 аналізу задач і вимог 🔹 створення test cases 🔹 PR та code verification 🔹 API / DB / Web testing 🔹 аналізу дефектів 🔹 контролю test coverage 🎯 Це не підготовка до нової професії. Програма створена для Middle+ Manual / General QA та QA Lead, які хочуть прокачати свої поточні компетенції та адаптуватися до нового AI-driven підходу. 🎤 Авторка програми — Анна Куркотова, Head of QA в iSpeedToLead, 8+ років у QA та авторка власного AI-QA pipeline. 🗓 Старт — 14 вересня | 6 тижнів ⚡️ Спеціальна умова: до 1 вересня діє знижка -24% на участь у спринті. 👉 Детальніше про програму: https://cutt.ly/wygdbGYW
19 945
City2Graph
Нова Python-бібліотека, яка перетворює геопросторові дані — будівлі, дороги та маршрути транспорту — на гетерогенні графи
Вона поєднує GeoPandas із PyTorch Geometric, щоб міські дані можна було напряму використовувати для графового машинного навчання
Python
19 945
Глибоке копіювання в Python
deep copy створює повністю незалежну копію об’єкта разом з усіма вкладеними елементами. Це особливо важливо для змінюваних структур, наприклад списків і словників
Під час глибокого копіювання: створюється новий контейнер вкладені об’єкти копіюються рекурсивно змінювані об’єкти отримують власні копії незмінювані значення, як-от числа чи рядки, просто використовуються в копіїУ результаті зміни вкладених даних у копії не впливають на оригінал Python
19 945
19 945
Шпаргалка з Python: int, float, bool, str, list, tuple, set, dict — основні типи даних, +, -, *, /, **, %, // — арифметичні оператори, ==, !=, <, >, <=, >= — порівняння, and, or, not — логічні оператори, in, not in — перевірка належності, if / elif / else — умовні конструкції, append(), insert(), remove(), reverse() — методи списків, keys(), values(), items() — робота зі словниками, strip(), split(), join(), upper(), lower() — методи рядків, from module import func — імпорт функцій із модуля
Python
19 945
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Ловіть репозиторій для практики та прокачування навичок
Добірка розв'язків задач із LeetCode на найпопулярніших мовах програмування, зокрема Python, Java, C++ та інших
Охоплює безліч тем — від алгоритмів і структур даних до оптимізації, що робить репозиторій корисним як для підготовки до співбесід, так і для покращення навичок програмування
Python'er
19 945
‼️Безкоштовно спробуйте AI-професію за 3 дні!
Перейти в нову сферу складно: багато інформації, незрозуміло з чого почати, важко оцінити свої сили.
🤖AI-напрям зараз один із найперспективніших — і водночас доступний навіть без технічного бекграунду.
Тому ми запрошуємо вас на 3х денний інтенсив "АІ-автоматизація без програмування"
⏺День1: Розберешся, хто такий AI-автоматизатор і за що йому платять. Почнеш створювати власного AI-асистента в n8n. ⏺День2: Завершиш налаштування AI-асистента та протестуєш його в реальних сценаріях. ⏺День3: Навчитесь монетизувати та розвивати отриманні навички🎁 Бонус за реєстрацію: Гайд "Як інтегрувати АІ у своє життя" Скоріш реєструйся та безкоштовно спробуй себе у ролі АІ-фахівця https://i.goit.global/PaHWi
19 945
Шпаргалка по NumPy: NumPy — бібліотека Python для швидких числових обчислень, ndarray — багатовимірні масиви даних, Indexing & Slicing — вибір окремих елементів і частин масиву, Boolean & Fancy Indexing — фільтрація даних за умовами, Vectorized Operations — швидкі операції без звичайних циклів, Aggregations — обчислення mean, sum, min і max, Sorting — сортування масивів, Set Operations — робота з унікальними значеннями та множинами, Random — генерація випадкових чисел і масивів
Python
19 945
Free Claude Code дозволяє працювати з Claude через CLI та VSCode без API-ключа від Anthropic
Інструмент проксить запити через безкоштовні провайдери: NVIDIA NIM, моделі з OpenRouter, DeepSeek або локальні рішення на кшталт LM Studio чи llama.cpp
Зручно, якщо хочеш використовувати AI у розробці без додаткових витрат
Python
19 945
Baserow - це open-source платформа, яка дозволяє створювати бази даних, автоматизовані системи, застосунки та навіть AI-агентів — без написання коду
Працює як у хмарі, так і на власному сервері, з можливістю self-hosted розгортання
Також відповідає вимогам безпеки та комплаєнсу (GDPR, HIPAA, SOC 2) і позиціонується як потужна альтернатива Airtable
Python
