Python 🇺🇦
Закрытый канал
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
Больше
Сеть:📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python 🇺🇦
Канал Python 🇺🇦 языкового сегмента Украинский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 19 948 подписчиков, занимая 6 570 место в категории Технологии и приложения и 3 090 место в регионе Украина.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 19 948 подписчиков.
Согласно последним данным от 26 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -193, а за последние 24 часа — -9, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.25%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.33% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 846 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 063 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 8.
- 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 27 октября, 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.
19 948
Подписчики
-924 часа
-537 дней
-19330 дней
Архив постов
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
