Codu - лампова IT спільнота
Прошивка для мозку програміста: гайди, меми, поради та інше🇺🇦 Для друга: https://t.me/+Q46QCA8BwsxhNDIy Зв'язок: @Ekater1na_admin
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Codu - лампова IT спільнота
Канал Codu - лампова IT спільнота у мовному сегменті Українська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 13 583 підписників, посідаючи 9 432 місце в категорії Технології та додатки та 4 427 місце у регіоні Україна.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 13 583 підписників.
За останніми даними від 19 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -108, а за останні 24 години на -16, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 20.81%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 11.89% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 826 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 615 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 22.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як шпаргалка, linux, застосунок, інтерфейс, протокол.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Прошивка для мозку програміста: гайди, меми, поради та інше🇺🇦
Для друга:
https://t.me/+Q46QCA8BwsxhNDIy
Зв'язок: @Ekater1na_admin”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 20 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.
🟠 Як формуються задачі класифікації та регресії 🟠 Обробка даних, відбір бібліотек, побудова моделей 🟠 Метрики та оцінка точності — як зрозуміти, що модель справді працює📣 ML та персоналізація: як створюються рекомендації?
🟡 Як будується прогноз взаємодій користувачів 🟡 Рекомендаційні системи: sequence models, комбіновані архітектури 🟡 Як впроваджують такі системи в продакшн і як міряють їхню ефективність📣 Еволюція Computer Vision: від LeNet до сучасних моделей
🟢 Історія CNN: як створювались і змінювались архітектури 🟢 Чому ResNet став проривом 🟢 Що зараз працює у Computer Vision і які тренди формують майбутнєКрім основного контенту: ✔️ Q&A з кожним зі спікерів ✔️ Бонус-сесія про ІТ-магістратуру ✔️ Корисний бокс після участі 12 квітня, 12:00 Онлайн, безплатно 👉 Реєструйтесь — кількість місць обмежена!
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
