Не попадитесь на канал ботавода! Telemetrio находит и помечает такие каналы 👉 Хотите видеть метку — оформите подписку

Python 🇺🇦

Закрытый канал

▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin

Больше

Сеть:ChatGPT | Штучний нейрон Украина3 090 Технологии и приложения6 570...

📈 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

1 846

Просмотры поста

~ 1 06324 часа

~ 1 27248 часов

9.25%

Коэффициент вовлеченности

~ 2

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

19 945

Інтерактивний підручник зі створення мовної моделі Понад 7500 рядків коду, які допоможуть з нуля розібратися, як створити сучасну мовну модель Усе реалізовано на Python, а код детально прокоментований. Можна крок за кроком зрозуміти, як працює навчання GPT-подібних моделей, а не просто запускати готові бібліотеки Python

19 945

🤖 Якщо ви працюєте в QA, але використовуєте AI лише для простих промптів — ви задіюєте лише малу частину його можливостей. AI уже змінює сам QA workflow. Розробники генерують більше коду, а отже, QA-командам доводиться швидше аналізувати зміни, перевіряти їх і проводити регресію. І просто попросити AI «протестувати це» — недостатньо. Він може:

▪️ втратити контекст ▪️ вигадати вимоги ▪️ пропустити важливий сценарій ▪️ видати PASS без реального доказу

Тому наступний крок для Middle+ QA — не просто навчитися писати кращі промпти, а побудувати контрольований AI-процес, де AI бере на себе рутину, а QA контролює якість і фінальний результат. На практичному спринті AI-QA Engineering: From Manual QA to AI Pipeline ви створите власний AI-QA pipeline та розберете, як використовувати AI для: 🔹 аналізу задач і вимог 🔹 створення test cases 🔹 PR та code verification 🔹 API / DB / Web testing 🔹 аналізу дефектів 🔹 контролю test coverage 🎯 Це не підготовка до нової професії. Програма створена для Middle+ Manual / General QA та QA Lead, які хочуть прокачати свої поточні компетенції та адаптуватися до нового AI-driven підходу. 🎤 Авторка програми — Анна Куркотова, Head of QA в iSpeedToLead, 8+ років у QA та авторка власного AI-QA pipeline. 🗓 Старт — 14 вересня | 6 тижнів ⚡️ Спеціальна умова: до 1 вересня діє знижка -24% на участь у спринті. 👉 Детальніше про програму: https://cutt.ly/wygdbGYW

19 945

City2Graph Нова Python-бібліотека, яка перетворює геопросторові дані — будівлі, дороги та маршрути транспорту — на гетерогенні графи Вона поєднує GeoPandas із PyTorch Geometric, щоб міські дані можна було напряму використовувати для графового машинного навчання Python

19 945

😁 Python

19 945

Глибоке копіювання в Python deep copy створює повністю незалежну копію об’єкта разом з усіма вкладеними елементами. Це особливо важливо для змінюваних структур, наприклад списків і словників

Під час глибокого копіювання: створюється новий контейнер вкладені об’єкти копіюються рекурсивно змінювані об’єкти отримують власні копії незмінювані значення, як-от числа чи рядки, просто використовуються в копії

У результаті зміни вкладених даних у копії не впливають на оригінал Python

19 945

😁 Python

19 945

Які dunder-методи використовує контекстний менеджер? Основні методи — __enter__() та __exit__(). Перший викликається при вході в блок with і готує ресурс, а другий — при виході з нього та звільняє ресурс, наприклад закриває файл або з'єднання Python

19 945

Python-порада Чи знали ви, що в Python можна реалізувати перевантаження функцій за допомогою functools? Ось простий приклад: Python

19 945

Python для інженерів-механіків Курс показує, як використовувати Python у машинобудуванні — від основ програмування до автоматизації робочих процесів, аналізу даних і розв’язання інженерних задач У програмі NumPy, Pandas, Matplotlib, робота з AI в інженерних процесах та практичні кейси Python

19 945

Repost from Файний програміст 🇺🇦

Вайбкодер після фрази: «Тепер без Claude» @itmemeua

19 945

Шпаргалка з Python: int, float, bool, str, list, tuple, set, dict — основні типи даних, +, -, *, /, **, %, // — арифметичні оператори, ==, !=, <, >, <=, >= — порівняння, and, or, not — логічні оператори, in, not in — перевірка належності, if / elif / else — умовні конструкції, append(), insert(), remove(), reverse() — методи списків, keys(), values(), items() — робота зі словниками, strip(), split(), join(), upper(), lower() — методи рядків, from module import func — імпорт функцій із модуля Python

19 945

Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI

Ловіть репозиторій для практики та прокачування навичок Добірка розв'язків задач із LeetCode на найпопулярніших мовах програмування, зокрема Python, Java, C++ та інших Охоплює безліч тем — від алгоритмів і структур даних до оптимізації, що робить репозиторій корисним як для підготовки до співбесід, так і для покращення навичок програмування Python'er

19 945

‼️Безкоштовно спробуйте AI-професію за 3 дні! Перейти в нову сферу складно: багато інформації, незрозуміло з чого почати, важко оцінити свої сили. 🤖AI-напрям зараз один із найперспективніших — і водночас доступний навіть без технічного бекграунду. Тому ми запрошуємо вас на 3х денний інтенсив "АІ-автоматизація без програмування"

⏺День1: Розберешся, хто такий AI-автоматизатор і за що йому платять. Почнеш створювати власного AI-асистента в n8n. ⏺День2: Завершиш налаштування AI-асистента та протестуєш його в реальних сценаріях. ⏺День3: Навчитесь монетизувати та розвивати отриманні навички

🎁 Бонус за реєстрацію: Гайд "Як інтегрувати АІ у своє життя" Скоріш реєструйся та безкоштовно спробуй себе у ролі АІ-фахівця https://i.goit.global/PaHWi

19 945

Що станеться, якщо два об'єкти матимуть однаковий хеш? Це називається колізією хешів. Python спочатку порівнює хеші, а потім використовує eq(), щоб перевірити, чи об'єкти справді однакові. Якщо вони різні — обидва зберігаються окремо, попри однаковий хеш Python

19 945

😁 Python

19 945

Шпаргалка по NumPy: NumPy — бібліотека Python для швидких числових обчислень, ndarray — багатовимірні масиви даних, Indexing & Slicing — вибір окремих елементів і частин масиву, Boolean & Fancy Indexing — фільтрація даних за умовами, Vectorized Operations — швидкі операції без звичайних циклів, Aggregations — обчислення mean, sum, min і max, Sorting — сортування масивів, Set Operations — робота з унікальними значеннями та множинами, Random — генерація випадкових чисел і масивів Python

19 945

Free Claude Code дозволяє працювати з Claude через CLI та VSCode без API-ключа від Anthropic Інструмент проксить запити через безкоштовні провайдери: NVIDIA NIM, моделі з OpenRouter, DeepSeek або локальні рішення на кшталт LM Studio чи llama.cpp Зручно, якщо хочеш використовувати AI у розробці без додаткових витрат Python

19 945

Python-порада У Python можна розгорнути як рядок, так і список одним і тим самим кодом Python

19 945

Baserow - це open-source платформа, яка дозволяє створювати бази даних, автоматизовані системи, застосунки та навіть AI-агентів — без написання коду Працює як у хмарі, так і на власному сервері, з можливістю self-hosted розгортання Також відповідає вимогам безпеки та комплаєнсу (GDPR, HIPAA, SOC 2) і позиціонується як потужна альтернатива Airtable Python