¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Python 🇺🇦
Canal cerrado
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Python 🇺🇦
El canal Python 🇺🇦 en el segmento lingüístico de Ucraniano es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 20 900 suscriptores, ocupando la posición 6 475 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 2 946 en la región Ucrania.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 20 900 suscriptores.
Según los últimos datos del 05 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -161, y en las últimas 24 horas de -7, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.57%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.59% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 002 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 170 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 07 junio, 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.
20 900
Suscriptores
-724 horas
-457 días
-16130 días
Archivo de publicaciones
20 900
FastAPI тепер офіційно найпопулярніший веб-фреймворк серед Python-розробників
Цікаві факти з опитування State of Python 2025 від JetBrains: · 51% використовують Python для роботи з даними · 46% — для веб-розробки · Половина спільноти — новачки · 83% досі працюють на старих версіях PythonPython
20 900
PyTorch vs TensorFlow: свіже дослідження
PyTorch виявився приблизно на 25% швидшим у навчанні й на ~78% у інференсі, а також зручнішим для ресерчу
TensorFlow натомість сильніший у продакшені — мобільні додатки, браузер та сервери
Python
20 900
Ця бібліотека має всі шанси злетіти
Ідеально підходить для створення чат-бота, який не вигадує відповіді й чітко відповідає на запитання
Вона open-source, а щоб запустити — достатньо кількох рядків коду
Python
20 900
DeepCode — відкрита open source платформа, що перетворює наукові статті й технічні документи у готові проєкти: фронтенд, бекенд і цілі репозиторії
· можливості: Paper2Code, Text2Web, Text2Backend, підтримка довгих документів і багато-файлових проектів
· незабаром: валідація коду, швидша генерація, краща робота з вимогами та PaperBench
Python
20 900
🚨Кібербезпека перестала бути справою “тільки сісадмінів”. У світі AI вона стосується кожного айтішника — від джуна до тімліда.
Коли атаки автоматизуються, а AI доступний будь-кому, одна помилка в коді може коштувати бізнесу мільйони. Тому кіберсвідомість стає базовою навичкою для кожного рівня ІТ.
23 серпня приєднуюсь до AI Cyber Forum 2025 — головної події про ШІ та кібербезпеку в Україні.
✔️ Як AI впливає на нові методи атак ✔️ Роль кіберзахисту в державі та бізнесі ✔️ Освітні можливості на стику AI & CybersecurityСпікери — топові практики з Intellias, Ukrsibbank BNP Paribas Group, MODUS X, Scientific Cyber Security Association та ін. 🤖Форум, де AI зустрічається з кібербезпекою — і вирішує твоє завтра Реєструйтеся, кількість місць обмежена. https://i.neoversity.com.ua/jpOD
20 900
Repost from IT навчання / вебінари / курси
3 способи писати менше багів
Не існує коду без багів, але можна писати так, щоб їх було значно менше — ще до ревʼю чи QA.
1. Міні-чекліст перед пушем
Перш ніж зробити
git push — перевір себе:
– Чи працює фіча в обох станах (on/off)?
– Що буде, якщо даних нема?
– Як поводиться на мобілці?
→ 5 хвилин самоперевірки часто економлять 2 години фіксів.
2. Дебаг — не тільки в `console.log`
Краще 1 breakpoint у devtools, ніж 10 log’ів у хаосі.
→ Використовуй debugger, перевір call stack, слідкуй за змінними — тоді знаходиш не симптом, а причину.
3. Не ігноруй `console.warn` та `eslint`
Якщо консоль "жовтіє" — це не косметика, це сигнал.
→ Попередження часто вказують на потенційні краші або неправильні типи.
🪄 Порада:
Зроби собі "pre-push рутину" — як перевірити фічу перед комітом. Через пару тижнів ти вже не згадаєш, як без неї жив.
IT навчання / вебінари / курси20 900
🔍Від аналізу супутникових зображень до трекінгу на відео з дронів — можливості комп’ютерного зору дедалі ширші. Це — технологія, що працює на полі бою і в системах спостереження, а також розв’язує задачі в медицині, логістиці чи промисловості.
Опануйте ключові інструменти обробки зображень і відео, навчіться запускати нейромережі та відпрацюйте техніки CV перед тим, як впроваджувати їх у реальні проєкти — на курсі Computer Vision.
Після 21 заняття ви:
👁 опануєте основи детекції об’єктів за допомогою YOLO, SSD, TinyYOLO та SqueezeDet
👁 здійснюєте базові маніпуляції із зображенням та відео
👁 будуєте та тренуєте нейронки за допомогою TensorFlow та Keras
➕Проєкт у портфоліо — сегментатор детекції дорожніх ліній або нейронну мережу, яка робитиме super-resolution зображення.
Лектор: Ян Колода — експерт із комп’ютерного зору з 9-річним досвідом, PhD у сфері Image Processing & Computer Vision.
👨💻Щоб отримати максимум від навчання, необхідно володіти мовою програмування Python.
Деталі, програма та реєстрація ⬅️
20 900
Python Developers Survey 2025
Python залишається головним інструментом у Data Science — понад 50% випадків використання. Rust закріплюється як партнер у завданнях, де важлива продуктивність. При цьому кожен другий розробник працює з Python менше двох років, що свідчить про швидке зростання спільноти
Python
