Python 🇺🇦
Закритий канал
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
Показати більше
Сітка:📈 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.
20 345
Підписники
-924 години
-477 днів
-19430 день
Архів дописів
20 345
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
20 345
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
20 345
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
20 345
🤖 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 доказуТому 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
20 345
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
20 345
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 копіїУ результаті зміни вкладених даних у копії не впливають на оригінал Python
20 345
20 345
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
20 345
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
20 345
‼️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
20 345
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
20 345
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
