Python 🇺🇦

Закритий канал

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

Сітка:ChatGPT | Штучний нейрон Україна2 946 Технології та додатки6 475...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python 🇺🇦

Канал Python 🇺🇦 у мовному сегменті Українська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 20 909 підписників, посідаючи 6 475 місце в категорії Технології та додатки та 2 946 місце у регіоні Україна.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 20 909 підписників.

За останніми даними від 05 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -161, а за останні 24 години на -7, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.57%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.59% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 002 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 170 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 9.
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 07 червня, 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.

20 909

Підписники

-724 години

-457 днів

-16130 день

2 002

Перегляди допису

~ 1 17024 години

~ 1 40448 годин

9.57%

Коефіцієнт залучення

~ 2

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

20 908

Repost from Файний програміст 🇺🇦

😁 @itmemeua

20 908

Шпаргалка про змінні та типи даних у Python: Numeric (int, float, complex), Sequence (list, tuple, str), Others (bool, set, dict, range, frozenset) Python

20 908

Модель для зображень і логіки Thyme — модель, що поєднує обробку зображень і складні задачі мислення. Вона автономно генерує та виконує код, використовуючи супервайзинг і reinforcement learning

Основні можливості: — Генерація й виконання операцій із зображеннями — Поєднання різних методів навчання — Підтримка високої роздільної здатності та складного аналізу — Оптимізація через алгоритм GRPO-ATS

Python

20 908

Що виведе код?

Anonymous voting

20 908

Python

20 908

Це не “copilot”, це “co-blamer” Python

20 908

Шпаргалка про Python Full Stack Web Developer Profile: HTML, CSS, JavaScript, UI-бібліотеки й фреймворки, Python, Django, Flask, Node.js, бази даних, інструменти й хмарний хостинг Python

20 908

Аналіз даних з Python Python — потужний інструмент для роботи з даними. Курс від FreeCodeCamp навчить від основ до візуалізації й обробки зображень на прикладі астрономічних даних Python

20 908

Вивчаємо Python на 5 веселих прикладах Відео, що пропонує практичний старт з Python: 5 простих і цікавих прикладів, які допоможуть розібратися з синтаксисом, списками, функціями та базовими задачами Python

20 908

Було Python

20 908

Розумні агенти для досліджень DeerFlow (Deep Exploration and Efficient Research Flow) — open-source платформа, що об’єднує мовні моделі з інструментами для веб-пошуку, читання документів і виконання коду Python

20 908

😁 Python

20 908

Що виведе код?

Anonymous voting

20 908

Python

20 908

Кінематична оптимізація для Python-інженерів PyRoki — модульний та розширюваний інструментарій для задач кінематики в робототехніці. Працює кросплатформенно та підтримує диференційовані обчислення на основі URDF

Основні можливості: • Пряма кінематика з autodiff • Автогенерація колізійних примітивів (капсули тощо) • Підтримка numpy-логіки для диференційованих тіл • Типові задачі: позиція ефектора, колізії, контрольованість

Python

20 908

‼️90% компаній хоча б раз ставали жертвами кібератак. Попит на кіберфахівців росте щодня. AI дав хакерам нову зброю — від фішингу до автоматизованих атак. Але саме тому кібербезпека стає ключовою компетенцією майбутнього. У світі, де витік даних коштує мільйони, професія кіберспеца безцінна. Магістратура Neoversity відкриває двері у сферу, яка росте швидше, ніж будь-яка інша в ІТ. 🎓Чому саме IT-магістратура Neoversity?

🟢Міжнародно визнаний диплом Master of Science (EQF 7, 90 ECTS) акредитований європейським університетом Woolf і визнається більш ніж у 50 країнах світу. 🟢Навчання через практику 2 роки (2250 годин) онлайн — модульна система, реальні проєкти, стартапи. 🟢Гнучкий формат і підтримка Усі заняття онлайн українською мовою з підтримкою англійської. Ніяких ЄВІ чи ЄПВІ. 🟢Вибуховий попит на фахівців Кіберзахист — одна з найбільш затребуваних професій у світі.

AI підсилює загрози, але й підсилює попит на тих, хто вміє їх зупиняти. Реєструйтеся, кількість місць обмежена. https://cutt.ly/OrZAFwgU

20 908

Випукла оптимізація мовою Python CVXPY — бібліотека для формулювання задач випуклої оптимізації у звичній математичній формі. Підтримує лінійне, квадратичне, геометричне програмування та популярні солвери Python

20 908

Я: не існує відео, яке описує мене та роботу за комп’ютером Також відео: Python

20 908

Шпаргалка з Python: бібліотеки та фреймворки для машинного навчання, веброзробки, тестування, обробки зображень, створення ігор та веб-скрапінгу Python

20 908

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

📰 Python без GIL: нова ера багатопоточності Нещодавно у Python 3.13 з’явилася експериментальна можливість вимкнути Global Interpreter Lock — механізм, який десятиліттями обмежував справжню багатопоточність у Python. Тепер можна порівняти продуктивність звичайної та вільнопоточної версій інтерпретатора. Тести з CPU-інтенсивними завданнями показують прискорення у 3-4 рази при використанні 4 потоків у версії без GIL. Однак за це доводиться платити: ускладнюється збірка сміття, потрібна нова система керування пам’яттю, а деякі об’єкти стають просто безсмертними. Поки free-threaded Python залишається опційним, але у майбутніх версіях, починаючи з 3.14, він може стати стандартом. Головне питання — наскільки швидко спільнота та бібліотеки адаптуються до цих змін. 🔗 Посилання - *клік* Python'er