Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Python 🇺🇦
Закрытый канал
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python 🇺🇦
Канал Python 🇺🇦 языкового сегмента Украинский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 20 776 подписчиков, занимая 6 470 место в категории Технологии и приложения и 2 960 место в регионе Украина.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 20 776 подписчиков.
Согласно последним данным от 24 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -223, а за последние 24 часа — -5, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.92%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.98% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 061 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 242 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 12.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как шпаргалка, mcp, user1, python'er, бібліотека.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“▪️Вивчаємо Python разом.
▪️Високооплачувана професія
▪️Допомагаємо з пошуком роботи
Зв'язок: @Ekater1na_admin”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 25 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
20 776
Подписчики
-524 часа
-587 дней
-22330 день
Архив постов
20 776
Шпаргалка по Python Data Types: Python Data Types — основні типи даних у Python. Numbers — числові типи (`int`, `float`, `complex`), Bool — логічні значення (`True`, `False`), String — рядки тексту, List — змінювані впорядковані колекції, Tuple — незмінювані впорядковані колекції, Set — унікальні невпорядковані елементи, Dict — колекції пар «ключ–значення». Допомагає швидко зорієнтуватися в типах даних і вибрати відповідну структуру для зберігання інформації
Python
20 776
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
20 776
🚀 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
20 776
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
20 776
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
20 776
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
20 776
⚡️ 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
20 776
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
20 776
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
