Python 🇺🇦
▪️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 19 910 suscriptores, ocupando la posición 6 605 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 19 910 suscriptores.
Según los últimos datos del 30 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -204, y en las últimas 24 horas de -12, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.29%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.32% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 851 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 059 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 31 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.
reinforcement learning
Основні можливості: — Генерація й виконання операцій із зображеннями — Поєднання різних методів навчання — Підтримка високої роздільної здатності та складного аналізу — Оптимізація через алгоритм GRPO-ATSPython
Основні можливості: • Пряма кінематика з autodiff • Автогенерація колізійних примітивів (капсули тощо) • Підтримка numpy-логіки для диференційованих тіл • Типові задачі: позиція ефектора, колізії, контрольованістьPython
🟢Міжнародно визнаний диплом Master of Science (EQF 7, 90 ECTS) акредитований європейським університетом Woolf і визнається більш ніж у 50 країнах світу. 🟢Навчання через практику 2 роки (2250 годин) онлайн — модульна система, реальні проєкти, стартапи. 🟢Гнучкий формат і підтримка Усі заняття онлайн українською мовою з підтримкою англійської. Ніяких ЄВІ чи ЄПВІ. 🟢Вибуховий попит на фахівців Кіберзахист — одна з найбільш затребуваних професій у світі.AI підсилює загрози, але й підсилює попит на тих, хто вміє їх зупиняти. Реєструйтеся, кількість місць обмежена. https://cutt.ly/OrZAFwgU
