Python 🇺🇦
کانال بسته
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
نمایش بیشتر
شبکه:📈 تحلیل کانال تلگرام Python 🇺🇦
کانال Python 🇺🇦 در بخش زبانی اوکراینی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 19 948 مشترک است و جایگاه 6 570 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 3 090 را در منطقه أوكرانيا دارد.
📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 19 948 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 26 اکتبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -193 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -9 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.25% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.33% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
- دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 1 846 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 1 063 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
- واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 8 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند шпаргалка, mcp, user1, python'er, бібліотека تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
“▪️Вивчаємо Python разом.
▪️Високооплачувана професія
▪️Допомагаємо з пошуком роботи
Зв'язок: @Ekater1na_admin”
به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 27 اکتبر, 2026)، کانال همواره به‌روز و دارای دسترسی بالاست. تحلیل‌ها نشان می‌دهد مخاطبان به‌طور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامه‌ها تبدیل کرده‌اند.
19 948
مشترکین
-924 ساعت
-537 روز
-19330 روز
آرشیو پست ها
19 945
🐍 Запрошуємо на новий набір курсу від CS Osvita — Python Advanced.
Для інженерів, які хочуть зрозуміти, що насправді відбувається під капотом Python і чому одні рішення масштабуються, а інші — ні.
Якщо в роботі з Python ви колись опинялися в точці «А що тут насправді відбувається?», тоді вам треба:
:: розібратися, як влаштований CPython на рівні обʼєктної моделі
:: проаналізувати memory layout обʼєктів, ціну кожної алокації, GC та reference counting
:: розкласти GIL і його роль у багатозадачності в Python
:: зрозуміти, чому потоки не дають паралельності, процеси мають ціну, а async — це не завжди магія concurrency
▶️ Викладачка та авторка програми: Світлана Сумець, Senior Python Software Engineer @N-iX.
▶️ Інтенсивний формат, складні домашні завдання та практика, побудована навколо реальних обмежень та переваг Python.
:: Старт: 4 вересня
>_ Перейдіть від Python як інструменту до Python як системи.
Реєстрація: https://cutt.ly/Jya1MByZ
19 945
Шпаргалка з методів Python: set.add() — додає елемент, set.union() — об’єднує множини, set.intersection() — знаходить спільні елементи, set.difference() — знаходить відмінності, set.issubset() / issuperset() — перевіряють підмножину та надмножину, list.append() — додає елемент, list.insert() — вставляє за індексом, list.remove() — видаляє елемент, list.pop() — видаляє та повертає елемент, list.sort() — сортує список, list.reverse() — розвертає список, list.extend() — додає кілька елементів, dict.get() — отримує значення за ключем, dict.keys() — повертає ключі, dict.values() — повертає значення, dict.items() — повертає пари ключ-значення, dict.update() — оновлює словник, dict.pop() — видаляє елемент за ключем
Python
19 945
920 Python-проєктів в одному репозиторії
Від машинного навчання та візуалізації даних до часових рядів і фінансових даних
В одному місці зібрано 920 open-source проєктів на Python, розподілених за 34 категоріями
Хороша добірка, щоб швидко знаходити корисні бібліотеки та інструменти для ML, аналізу даних і суміжних задач, не переглядаючи GitHub вручну
Python
19 945
🤔 Що спільного між кодом і «залізом»? Значно більше, ніж здається. Але коли software починає взаємодіяти з реальним світом, без розуміння електроніки легко загубитися в схемах, сигналах, живленні та дивних багах.
Закрийте цю прогалину й навчіться бачити пристрій як цілісну систему, — на курсі «Електроніка для розробників» від r_d.
За 14 занять ви:
🔹 розберетеся з напругою, струмом, опором, потужністю та базовими електронними компонентами
🔹 навчитеся аналізувати живлення й сигнали за допомогою мультиметра та осцилографа
🔹 зрозумієте цифрову логіку та архітектуру мікроконтролерів: CPU, Flash, RAM, GPIO, timers, ADC/DAC і переривання
🔹 навчитеся вибирати між UART, I2C, SPI, RS-485, CAN, USB та бездротовими Bluetooth, BLE, Wi-Fi, NFC і LoRa
У фіналі розробите власний IoT-пристрій.
Лектор: Любомир Череватий — Hardware Engineer в Ajax Systems, понад 4 роки займається розробкою електронних пристроїв, схемотехнікою та PCB і працює з повним циклом створення hardware-продуктів.
Деталі, програма та реєстрація ⬅️
19 945
Як навчити LLM з нуля?
Франсуа Шолле, творець Keras і співзасновник ARC Prize, радить для старту прочитати 15 і 16 розділи книги Deep Learning with Python
У 15-му розділі поступово розбираються: • Word2Vec та ембеддинги • Seq2Seq і Attention • QKV та Self-Attention • Multi-Head Attention • TransformerА в 16-му показують, як самостійно навчити mini-GPT на 41 млн параметрів — від підготовки даних і токенізації до переднавчання та генерації тексту Для запуску навіть не потрібен потужний сервер — приклад можна виконати на безкоштовній T4 у Google Colab Книга доступна безкоштовно онлайн, разом із ноутбуками для практики Якщо хочете розібратися, як працює LLM не лише теоретично, ці два розділи — чудова відправна точка Python
19 945
Шпаргалка з Python Keywords: False / True — булеві значення, and / or / not — логічні оператори, break — достроково зупинити цикл, continue — перейти до наступної ітерації, class — створення класу, def — оголошення функції, if / elif / else — умови, for / while — цикли, in — перевірка належності, is — перевірка тотожності об’єктів, None — відсутність значення, lambda — анонімна функція, return — повернення результату з функції
Python
19 945
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
NVIDIA показала голосовий AI, з яким можна говорити як із людиною
Більшість голосових асистентів працюють по черзі: ви говорите — AI відповідає
Nemotron 3 VoiceChat працює в повнодуплексному режимі та реагує в реальному часі. Його можна навіть перебити посеред відповіді
Модель входить до відкритого набору NeMo Speech. Для локального запуску потрібні GPU та CUDA, але є жива демоверсія, яку можна спробувати онлайн
Python'er
19 945
AI не замінить вашу професію, але точно змінить те, як ви працюєте просто зараз.
Головна пастка для досвідчених спеціалістів сьогодні - застрягти на рівні базових промптів та оптимізації дрібної рутини. Поки базовий AI економить хвилини, ринок починає вимагати набагато глибших речей:
• Розробникам уже мало автокомпліту коду - потрібні Agentic-системи, LLMOps і надійні шлюзи в продакшені.
• QA вже не просто пишуть автотести з підказками ШІ, а будують AI-пайплайни та тестують недетерміновані системи.
• Продактам і бізнесу більше не потрібні абстрактні чат-боти - потрібні автономні агенти та швидкий запуск продуктів.
• А в доменах на кшталт DefenceTech ціна архітектурної помилки взагалі стає критичною.
Замість того, щоб збирати знання шматками зі статей і гайдів, можна точково додати потрібний скіл до свого стека. У Neoversity якраз зібрали 16 програм рівня Middle+ без базової теорії.
Тут навчають на практиці: у фіналі кожного курсу ви захищаєте Capstone-проєкт — робочу систему, яку можна одразу задеплоїти на роботі чи показати на співбесіді.
🔥 До 1 вересня діють спецумови:
• До -33% на окремі програми
• До -40% та економія до €590, якщо берете маршрут із 2 курсів під наскрізний стек
Переглянути напрями та обрати свій апгрейд:
👉 Знайти свою AI-програму на Neoversity
19 945
Шпаргалка з методів рядків Python: lower() — переведення в нижній регістр, upper() — у верхній, capitalize() — перша літера велика, title() — кожне слово з великої, strip() — видалення пробілів на початку й у кінці, startswith() / endswith() — перевірка початку та кінця рядка, replace() — заміна підрядка, split() — розділення рядка на список, join() — об’єднання елементів у рядок, find() / index() — пошук позиції підрядка, count() — підрахунок входжень, isnumeric() — перевірка, чи містить рядок лише числа
Python
