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 20 322 подписчиков, занимая 6 339 место в категории Технологии и приложения и 2 993 место в регионе Украина.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 20 322 подписчиков.
Согласно последним данным от 29 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -191, а за последние 24 часа — -9, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 10.16%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.48% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 065 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 113 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 13.
- 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 30 августа, 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.
20 322
Подписчики
-924 часа
-507 дней
-19130 день
Архив постов
20 317
FastAPI тепер офіційно найпопулярніший веб-фреймворк серед Python-розробників
Цікаві факти з опитування State of Python 2025 від JetBrains: · 51% використовують Python для роботи з даними · 46% — для веб-розробки · Половина спільноти — новачки · 83% досі працюють на старих версіях PythonPython
20 317
PyTorch vs TensorFlow: свіже дослідження
PyTorch виявився приблизно на 25% швидшим у навчанні й на ~78% у інференсі, а також зручнішим для ресерчу
TensorFlow натомість сильніший у продакшені — мобільні додатки, браузер та сервери
Python
20 317
Ця бібліотека має всі шанси злетіти
Ідеально підходить для створення чат-бота, який не вигадує відповіді й чітко відповідає на запитання
Вона open-source, а щоб запустити — достатньо кількох рядків коду
Python
20 317
DeepCode — відкрита open source платформа, що перетворює наукові статті й технічні документи у готові проєкти: фронтенд, бекенд і цілі репозиторії
· можливості: Paper2Code, Text2Web, Text2Backend, підтримка довгих документів і багато-файлових проектів
· незабаром: валідація коду, швидша генерація, краща робота з вимогами та PaperBench
Python
20 317
🚨Кібербезпека перестала бути справою “тільки сісадмінів”. У світі AI вона стосується кожного айтішника — від джуна до тімліда.
Коли атаки автоматизуються, а AI доступний будь-кому, одна помилка в коді може коштувати бізнесу мільйони. Тому кіберсвідомість стає базовою навичкою для кожного рівня ІТ.
23 серпня приєднуюсь до AI Cyber Forum 2025 — головної події про ШІ та кібербезпеку в Україні.
✔️ Як AI впливає на нові методи атак ✔️ Роль кіберзахисту в державі та бізнесі ✔️ Освітні можливості на стику AI & CybersecurityСпікери — топові практики з Intellias, Ukrsibbank BNP Paribas Group, MODUS X, Scientific Cyber Security Association та ін. 🤖Форум, де AI зустрічається з кібербезпекою — і вирішує твоє завтра Реєструйтеся, кількість місць обмежена. https://i.neoversity.com.ua/jpOD
20 317
Repost from IT навчання / вебінари / курси
3 способи писати менше багів
Не існує коду без багів, але можна писати так, щоб їх було значно менше — ще до ревʼю чи QA.
1. Міні-чекліст перед пушем
Перш ніж зробити
git push — перевір себе:
– Чи працює фіча в обох станах (on/off)?
– Що буде, якщо даних нема?
– Як поводиться на мобілці?
→ 5 хвилин самоперевірки часто економлять 2 години фіксів.
2. Дебаг — не тільки в `console.log`
Краще 1 breakpoint у devtools, ніж 10 log’ів у хаосі.
→ Використовуй debugger, перевір call stack, слідкуй за змінними — тоді знаходиш не симптом, а причину.
3. Не ігноруй `console.warn` та `eslint`
Якщо консоль "жовтіє" — це не косметика, це сигнал.
→ Попередження часто вказують на потенційні краші або неправильні типи.
🪄 Порада:
Зроби собі "pre-push рутину" — як перевірити фічу перед комітом. Через пару тижнів ти вже не згадаєш, як без неї жив.
IT навчання / вебінари / курси
20 317
🔍Від аналізу супутникових зображень до трекінгу на відео з дронів — можливості комп’ютерного зору дедалі ширші. Це — технологія, що працює на полі бою і в системах спостереження, а також розв’язує задачі в медицині, логістиці чи промисловості.
Опануйте ключові інструменти обробки зображень і відео, навчіться запускати нейромережі та відпрацюйте техніки CV перед тим, як впроваджувати їх у реальні проєкти — на курсі Computer Vision.
Після 21 заняття ви:
👁 опануєте основи детекції об’єктів за допомогою YOLO, SSD, TinyYOLO та SqueezeDet
👁 здійснюєте базові маніпуляції із зображенням та відео
👁 будуєте та тренуєте нейронки за допомогою TensorFlow та Keras
➕Проєкт у портфоліо — сегментатор детекції дорожніх ліній або нейронну мережу, яка робитиме super-resolution зображення.
Лектор: Ян Колода — експерт із комп’ютерного зору з 9-річним досвідом, PhD у сфері Image Processing & Computer Vision.
👨💻Щоб отримати максимум від навчання, необхідно володіти мовою програмування Python.
Деталі, програма та реєстрація ⬅️
