Python 🇺🇦
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python 🇺🇦
Канал Python 🇺🇦 у мовному сегменті Українська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 20 345 підписників, посідаючи 6 394 місце в категорії Технології та додатки та 3 014 місце у регіоні Україна.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 20 345 підписників.
За останніми даними від 25 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -194, а за останні 24 години на -9, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 10.44%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.46% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 125 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 112 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 15.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як шпаргалка, mcp, user1, python'er, бібліотека.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“▪️Вивчаємо Python разом.
▪️Високооплачувана професія
▪️Допомагаємо з пошуком роботи
Зв'язок: @Ekater1na_admin”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 26 серпня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
Триває завантаження даних...
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 26 серпня | 0 | |||
| 25 серпня | 0 | |||
| 24 серпня | 0 | |||
| 23 серпня | 0 | |||
| 22 серпня | 0 | |||
| 21 серпня | 0 | |||
| 20 серпня | 0 | |||
| 19 серпня | 0 | |||
| 18 серпня | 0 | |||
| 17 серпня | 0 | |||
| 16 серпня | +1 | |||
| 15 серпня | 0 | |||
| 14 серпня | 0 | |||
| 13 серпня | +1 | |||
| 12 серпня | 0 | |||
| 11 серпня | +1 | |||
| 10 серпня | 0 | |||
| 09 серпня | 0 | |||
| 08 серпня | 0 | |||
| 07 серпня | 0 | |||
| 06 серпня | 0 | |||
| 05 серпня | 0 | |||
| 04 серпня | 0 | |||
| 03 серпня | 0 | |||
| 02 серпня | 0 | |||
| 01 серпня | +1 |
| 2 | 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 | 700 |
| 3 | 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 | 832 |
| 4 | 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 | 1 122 |
| 5 | 🤖 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 | 1 013 |
| 6 | 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 | 1 148 |
| 7 | 😁
Python | 1 331 |
| 8 | 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 | 1 350 |
| 9 | 😁
Python | 1 475 |
| 10 | 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 | 1 513 |
| 11 | Python-порада
Чи знали ви, що в Python можна реалізувати перевантаження функцій за допомогою functools?
Ось простий приклад:
Python | 1 561 |
| 12 | 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 | 1 510 |
| 13 | Вайбкодер після фрази: «Тепер без Claude»
@itmemeua | 1 571 |
| 14 | 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 | 1 741 |
| 15 | 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 | 1 736 |
| 16 | ‼️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 | 1 720 |
| 17 | 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 | 1 698 |
| 18 | 😁
Python | 2 022 |
| 19 | 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 | 2 035 |
| 20 | 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 | 2 008 |
