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 19 940 suscriptores, ocupando la posición 6 589 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 3 105 en la región Ucrania.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 19 940 suscriptores.
Según los últimos datos del 27 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -198, y en las últimas 24 horas de -8, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.32%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.36% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 859 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 068 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 28 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.
19 940
Suscriptores
-824 horas
-577 días
-19830 días
Archivo de publicaciones
19 941
Знайшов кросплатформений open-source інструмент для моніторингу систем у реальному часі
Glances дозволяє відстежувати навантаження CPU, використання пам’яті, диска та мережі, а також аналізувати запущені процеси й активних користувачів
Додатково показує апаратні показники системи — температуру, напругу, швидкість вентиляторів та інші метрики для повного контролю за станом машини
Python
19 941
🚀 Зараз AI допомагає не лише програмістам. Маркетинг, продажі, контент, операційка — автоматизувати можна майже все.
Корисний безкоштовний інтенсив для тих, хто хоче розібратися на практиці 👇
https://i.goit.global/raYcH
19 941
NVIDIA випустили компактну модель для розпізнавання мовлення
Модель отримала назву Nemotron-3.5-ASR і має всього ~0.6 млрд параметрів, але при цьому демонструє доволі сильні результати
Основні можливості: • підтримує понад 40 мов • працює в реальному часі через потоковий вивід • може запускатися навіть на CPU без GPU • працює у ~2.5 раза швидше за стандартний NeMo runtime • зберігає якість розпізнавання без втрат • підходить для повністю офлайн-сценаріївПлюс — легко інтегрується в пайплайни AI-агентів, що робить її зручною для голосових інтерфейсів і автоматизацій Python
19 941
Шпаргалка по типах даних Python: Python підтримує різні структури для зберігання даних, String — незмінний впорядкований текстовий тип, List — змінна впорядкована колекція з дублікатами, Tuple — незмінна впорядкована послідовність, Set — невпорядкована множина без повторів, Dictionary — змінна колекція пар «ключ–значення» з унікальними ключами для швидкого доступу до даних
Python
19 941
Repost from GitHub'er
ML Intern
Це автономний AI-агент, який бере на себе повний цикл роботи з ML-проєктами: від дослідження до написання та розгортання коду
Він використовує інструменти, документацію, датасети та хмарні ресурси Hugging Face, щоб створювати якісні рішення для задач машинного навчання
📁 Мова: #Python 81.5%
⭐️ Зірки: 10.4k
➡️ Посилання на GitHub
Github'er
19 941
⚡️ AI вже не просто тренд. Це одна з найперспективніших сфер, у яку можна зайти без технічної освіти та багаторічного досвіду.
Поки одні лише читають про штучний інтелект, інші вже використовують його для автоматизації задач, запуску власних проєктів та розвитку кар'єри.
Запрошуємо на безкоштовний 3-денний інтенсив «AI-автоматизація без програмування».
▶️ День 1: Дізнаєтесь, хто такий AI-автоматизатор та створите свого першого AI-асистента в n8n. ▶️ День 2: Налаштуєте його роботу та протестуєте на реальних задачах. ▶️ День 3: Розберете способи розвитку та монетизації навичок AI-автоматизації.🚀 Ви отримаєте практичний досвід роботи з AI та навички, які вже сьогодні допомагають спеціалістам ставати ціннішими на ринку праці. 🎁 Бонус: гайд «Як інтегрувати AI у своє життя». 👉 Спробуйте одну з найперспективніших AI-спеціальностей безкоштовно: https://i.goit.global/raYcH
19 941
У чому різниця між copy() і deepcopy() в Python?
copy() створює поверхневу копію об’єкта: вкладені елементи залишаються спільними для обох копій. Натомість deepcopy() рекурсивно копіює всі вкладені об’єкти, роблячи нову структуру повністю незалежною. Це особливо важливо під час роботи зі змінюваними даними
Python
19 941
Шпаргалка по Python Frameworks: Django — повнофункціональний вебфреймворк із вбудованими ORM та адмін-панеллю, підходить для великих і складних проєктів, має високий рівень безпеки, підтримку тестування та дотримується принципу DRY (Don't Repeat Yourself), Flask — легкий мікрофреймворк без вбудованих ORM і адмін-панелі, забезпечує гнучкість і можливість налаштування, підходить для невеликих і середніх проєктів, потребує самостійної реалізації багатьох компонентів, зокрема безпеки та тестування
Python
19 941
Відкривають двері у світ ІТ — тільки сьогодні і абсолютно безкоштовно!
🔥 Реєструйтесь: i.goit.global
19 941
Легкий open-source агент, який може працювати локально та частково замінювати Claude Code
Всередині — ~12 000 рядків Python-коду, підтримка 11 провайдерів моделей із можливістю перемикання, 27 вбудованих інструментів, MCP-протокол, гаряче завантаження плагінів, паралельна робота саб-агентів, офлайн голосовий ввід/вивід та інтеграція з Telegram (Telegram-bridge)
Python
19 941
Що таке лямбда-функції в Python?
Лямбда-функції — це анонімні функції, які створюються за допомогою ключового слова lambda. Вони можуть приймати будь-яку кількість аргументів, але містять лише один вираз, результат якого автоматично повертається. Найчастіше їх використовують для коротких операцій, наприклад під час сортування, фільтрації або обробки даних
Python
