Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Codu - лампова IT спільнота
Закрытый канал
Прошивка для мозку програміста: гайди, меми, поради та інше🇺🇦 Для друга: https://t.me/+Q46QCA8BwsxhNDIy Зв'язок: @Ekater1na_admin
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Codu - лампова IT спільнота
Канал Codu - лампова IT спільнота языкового сегмента Украинский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 13 567 подписчиков, занимая 9 399 место в категории Технологии и приложения и 4 414 место в регионе Украина.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 13 567 подписчиков.
Согласно последним данным от 27 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -112, а за последние 24 часа — -4, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 21.56%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 12.36% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 924 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 676 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 24.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как шпаргалка, linux, застосунок, інтерфейс, протокол.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Прошивка для мозку програміста: гайди, меми, поради та інше🇺🇦
Для друга:
https://t.me/+Q46QCA8BwsxhNDIy
Зв'язок: @Ekater1na_admin”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 28 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.
13 567
Подписчики
-424 часа
-187 дней
-11230 день
Архив постов
⚡️ Через 2–3 роки вміння працювати з AI стане таким же базовим, як сьогодні Excel або Google Docs.
AI уже використовують маркетологи, менеджери, підприємці, копірайтери, дизайнери, аналітики та розробники.
Ті, хто вміє правильно працювати з AI, виконують завдання швидше, заробляють більше та мають перевагу на ринку праці.
Але AI — це вже не одна професія.
Сьогодні активно розвиваються напрямки:
🟢 AI Automator 🟢 Prompt Engineer 🟢 AI Content Maker 🟢 No-Code + AI SpecialistКожен із них вирішує різні задачі та потребує різних навичок. Як зрозуміти, який напрям підійде саме вам? Пройдіть короткий AI-тест від GoIT та дізнайтесь, де ваш потенціал може розкритися найкраще. https://telegram.me/ai_career_quiz_bot
Шпаргалка по способах отримання оновлень у вебдодатках: Polling — клієнт регулярно надсилає запити до сервера через певний інтервал часу, Long Polling — сервер тримає HTTP-запит відкритим до появи нових даних або timeout, SSE (Server-Sent Events) — сервер постійно стрімить оновлення клієнту через одне з’єднання в режимі one-way stream, Webhook — сервер сам надсилає HTTP-запит клієнту при виникненні події, HTTP requests — основа взаємодії між клієнтом і сервером через GET/POST запити, Event Stream — безперервний потік подій у реальному часі, Real-time communication — механізми для миттєвого отримання даних у застосунках, Use cases — polling для перевірки статусів, long polling для чатів, SSE для стрімінгу AI-відповідей, webhook для payment notifications та автоматичних тригерів
</Codu>
WSL отримав вбудовану підтримку Linux-контейнерів із CLI та API — функція стане доступною вже до кінця місяця
Також у Microsoft натякають, що разом із цим варто чекати й інші суттєві покращення WSL, які з’являться найближчим часом
Документація
</Codu>
📊 Data Analytics — одна з тих сфер, де попит на спеціалістів зростає швидше, ніж ринок встигає їх готувати.
Причина проста.
Компанії вже давно навчилися збирати дані.
Тепер їм потрібні люди, які можуть ці дані зрозуміти та перетворити на конкретні рішення для бізнесу.
Саме тому аналітиків шукають у:
▪️ IT ▪️ e-commerce ▪️ маркетингу ▪️ фінансах ▪️ логістиці ▪️ продуктових компаніяхНа безкоштовному марафоні від GoIT покажемо, як виглядає професія зсередини та які навички потрібні для розвитку в цьому напрямі. Ви дізнаєтесь: 🔖 як працюють аналітики даних 🔖 де використовується SQL та BI-системи 🔖 які кар'єрні можливості відкриває Data Analytics 🕓 Онлайн | Безкоштовно 👉 Реєстрація: https://i.goit.global/jaEMY
Швидке налаштування Windows без зайвого
WinUtil — це потужний open-source PowerShell-скрипт для автоматизації налаштування, оптимізації та очищення Windows від непотрібного
Створений системним інженером Крісом Тайтусом, інструмент допомагає швидко привести чисту систему до «робочого стану» — без зайвих сервісів, трекінгу та сміття
</Codu>
HackXpert Labs — платформа для практики в кібербезпеці
Сервіс із реальними сценаріями, де можна відпрацьовувати навички на практиці, а не лише в теорії
Що всередині: • web-лабораторії з уразливостями (XSS, SQLi, проблеми аутентифікації, логічні баги) • мережеві сценарії поза браузером • кейси, наближені до реальних атак</Codu>
Шпаргалка по Logistic Regression у Machine Learning: Logistic Regression — алгоритм для задач бінарної класифікації, Sigmoid Function — перетворює будь-яке значення у ймовірність від 0 до 1, Probability Prediction — оцінка ймовірності належності об'єкта до певного класу, Loss Function — функція втрат для оцінки якості моделі та пошуку оптимальних параметрів, Binary Cross-Entropy (Log Loss) — основна функція втрат для логістичної регресії, Gradient Descent — алгоритм оптимізації для мінімізації помилки моделі, Hypothesis Function — математична модель для прогнозування класу, Model Evaluation — оцінка якості через Confusion Matrix, ROC Curve та AUC, Model Assumptions — припущення моделі щодо даних, лінійності логарифма шансів і незалежності ознак, Binary Classification — класифікація об'єктів між двома класами на основі ймовірностей
</Codu>
Repost from GitHub'er
Відмінний локальний LLM
Якщо ви хочете розгорнути велику мову модель локально, легко потонути в купі інструментів і гайдів. То Ollama, то vLLM, плюс десятки фреймворків для дообучення. В результаті важко зрозуміти, за що братися і який стек взагалі працює.
Випадково натрапив на GitHub-проект Awesome local LLM. По суті, це енциклопедія по запуску LLM локально. Підбірка дуже повна і при цьому добре структурована, допомагає швидко розкласти весь стек по полицям.
Всередині є розділи по платформам інференсу, движкам інференсу, UI, самим мовним моделям, інструментам для розробки і ще десяток категорій. Плюс поради по вибору заліза і корисні туторіали.
У кожного проекту вказана кількість GitHub Stars і короткий опис, так що можна швидко оцінити популярність і зрозуміти, для чого він потрібен. Також зібрані навчальні ресурси, включаючи YouTube-гайди і огляди заліза.
Якщо плануєте збирати локальне середовище під LLM або шукаєте open source інструменти під конкретні завдання, цю підбірку точно варто зберегти.
⭐️ Stars: 613
➡️ Лінк на GitHub
Github'er
На GitHub є популярний список курсів, який багато самоучок вважають альтернативою класичному бакалаврату з комп’ютерних наук
У ньому зібрані безкоштовні курси від провідних університетів (MIT, Стенфорд, Принстон та інші), вибудувані у логічну навчальну траєкторію — від базових тем до просунутого рівня
Покриває все ключове: програмування, математику, системи, алгоритми та прикладні напрями. Для кожного курсу вказані години навчання, рівень складності та необхідні знання — щоб було легше орієнтуватися і не губитися
</Codu>
Якщо працюєш із мережевим трафіком, зверни увагу на Termshark — TUI-інтерфейс для TShark, який дозволяє зручно аналізувати пакети без жодного GUI. Особливо корисно на серверах та під час віддаленої діагностики
Особливості: • написаний на Go і збирається в один виконуваний файл для всіх основних платформ • інтерфейс нагадує Wireshark, тож інструменти інспектування пакетів одразу знайомі • дозволяє аналізувати трафік прямо на віддаленій системі без необхідності тягнути pcap-файли на локальну машину</Codu>
Робочий процес після того, як закінчилися всі токени Claude Code
</Codu>
Як зрозуміти основні мови програмування за 12 хвилин
У відео коротко та просто пояснюються популярні мови програмування: Python, JavaScript, Java, C, C++, Rust, SQL, HTML і CSS. Автор розповідає, де використовують кожну мову та чим вони відрізняються — від веброзробки до системного програмування й ШІ
</Codu>
⚡️ У Telegram-каналі Владислава Фурдака - практичні поради ринку IT, прокачки LinkedIn, проходженню співбесід, system design, AI, та всього що допоможе підвищувати заробіток.
Навчання через реальні проєкти
Це репозиторій, у якому зібрані практичні гіди: замість теорії — повноцінні проєкти, які можна реалізувати з нуля
Всередині — десятки ідей різного рівня складності, зокрема для C++ і C#, включаючи задачі з файлами, мережевою взаємодією, графікою, багатопоточністю та іншими практичними кейсами
</Codu>
Компанії, що роблять ставку на ШІ замість розробників, виглядають десь так
</Codu>
