Python 🇺🇦
Yopiq kanal
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
Ko'proq ko'rsatish
Tarmoq:📈 Telegram kanali Python 🇺🇦 analitikasi
Python 🇺🇦 Ukrain til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 20 345 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 394-o'rinni va Ukraina mintaqasida 3 014-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 20 345 obunachiga ega bo‘ldi.
25 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -194 ga, so‘nggi 24 soatda esa -9 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 10.44% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.46% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 125 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 112 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 15 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent шпаргалка, mcp, user1, python'er, бібліотека kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“▪️Вивчаємо Python разом.
▪️Високооплачувана професія
▪️Допомагаємо з пошуком роботи
Зв'язок: @Ekater1na_admin”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 26 Avgust, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
20 345
Obunachilar
-924 soatlar
-477 kunlar
-19430 kunlar
Postlar arxiv
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
