Firibgarlarga uchmang! Telemetrio bunday kanallarni topadi va belgilaydi 👉 Belgini ko‘rmoqchi bo‘lsangiz, obuna bo‘ling

Python 🇺🇦

Yopiq kanal

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

Ko'proq ko'rsatish

Tarmoq:ChatGPT | Штучний нейрон Ukraina3 084 Texnologiyalar & Aralashmalar6 549...

📈 Telegram kanali Python 🇺🇦 analitikasi

Python 🇺🇦 Ukrain til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 19 951 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 549-o'rinni va Ukraina mintaqasida 3 084-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 19 951 obunachiga ega bo‘ldi.

25 Oktabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -188 ga, so‘nggi 24 soatda esa -10 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.24% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.33% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 844 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 064 ta ko‘rish yig‘iladi.
Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 9 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 Oktabr, 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.

19 951

Obunachilar

-1024 soatlar

-467 kun

-18830 kun

1 844

Post ko'rishlar

~ 1 06424 soatlar

~ 1 28448 soatlar

9.24%

Muloqot nisbati

~ 2

Kuniga postlar

Ads index

beta

Postlar arxiv

19 950

ServerKit Інструмент дає змогу розгортати, відстежувати та керувати вебзастосунками, базами даних і Docker-контейнерами через зручну панель керування сервером Python

19 950

Сучасні проблеми вимагають сучасних рішень Python

19 950

Шпаргалка по Python Number System Conversion: Decimal to Binary — перетворення десяткових чисел у двійкову систему за допомогою bin(), Binary to Decimal — перетворення двійкових чисел у десяткову систему через int(value, 2), Decimal to Octal — перетворення десяткових чисел у вісімкову систему за допомогою oct(), Octal to Decimal — конвертація вісімкових чисел через int(value, 8), Decimal to Hexadecimal — перетворення десяткових чисел у шістнадцяткову систему за допомогою hex(), Hexadecimal to Decimal — конвертація шістнадцяткових чисел через int(value, 16), Number Bases — робота з основами систем числення 2, 8 та 16 Python

19 950

GuppyLM У відкритому доступі з’явився проєкт, який дає змогу навчити мовну модель із 9 млн параметрів з нуля приблизно за 5 хвилин У репозиторії є весь процес навчання. Проєкт розрахований на швидкі експерименти з невеликими мовними моделями без великої інфраструктури Python

19 950

👀 86 відгуків на одну Front-end вакансію. А в Defense Tech — у середньому близько 9. І це привід придивитися до сфери, якщо ви думаєте, куди рухатися далі. Поки в класичному IT конкуренція залишається високою, MilTech набирає обертів: з’являються нові команди, продукти та технології — а разом із ними потрібні нові спеціалісти. І далеко не тільки розробники 👇

→ Project та Product Managers → QA-фахівці → Hardware та Embedded спеціалісти → аналітики та інші tech-фахівці

Тож MilTech може стати тим самим напрямом, куди варто зайти зараз, а не тоді, коли про нього говоритимуть уже всі. А який напрям у MilTech може підійти саме вам? GoIT створили короткий безкоштовний тест: 3 хвилини — і ви дізнаєтесь свій MilTech-напрям, його потенціал та отримаєте рекомендацію, з чого почати. 👉 Пройти тест: https://i.goit.global/2aXRO

19 950

Що таке Singleton? Singleton — це патерн проєктування, який гарантує існування лише одного екземпляра класу. У Python його можна реалізувати через модуль або клас із контрольованим створенням екземпляра та спільним доступом до нього Python

19 950

😁 Python

19 950

Шпаргалка по Python enumerate(): Definition — функція enumerate() додає лічильник до ітерабельного об'єкта та повертає кожен елемент разом із його індексом, Syntax — використання у форматі enumerate(iterable, start=0), Example — перебір списку з одночасним отриманням індексу та значення, Use Cases — зручна робота, коли під час циклу потрібні і позиція елемента, і його значення, Benefits — чистіший та більш Pythonic-код без використання range(len(...)) Python

19 950

100 Days of ML Code — системний шлях у машинне навчання Репозиторій перетворює вивчення машинного навчання на послідовний челендж: від підготовки даних і класичних алгоритмів до нейромереж та deep learning Усередині — реалізації моделей, датасети й наочні інфографіки, які допомагають зрозуміти не лише код, а й математику та логіку алгоритмів Хороший варіант, якщо хочете вивчати ML системно та регулярно практикуватися Python

19 950

Swaroopch — зрозумілий посібник з Python Підручник із Python, який пояснює не лише як писати код, а й чому він працює саме так Матеріал починається з базових конструкцій і поступово переходить до складніших тем. Усе доповнено практичними прикладами Підійде як для першого знайомства з Python, так і для поглиблення знань Python

19 950

Зідзвон айтівців на тему вигорання Python

19 950

Decimal у Python — точні грошові розрахунки Для роботи з грошима float може давати небажані похибки через двійкове представлення чисел. У таких випадках варто використовувати Decimal

from decimal import Decimal

price = Decimal("199.90")
discount = Decimal("0.15")

final_price = price * (Decimal("1") - discount)
print(final_price)
# 169.9150

Для грошей важливо явно визначати правила округлення. Наприклад, до копійок:

from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP

amount = Decimal("169.9150")
amount = amount.quantize(Decimal("0.01"), rounding=ROUND_HALF_UP)

print(amount)
# 169.92

quantize() дає змогу задати потрібну точність і спосіб округлення Ще одне важливе правило — створювати Decimal із рядків, а не з float:

Decimal("0.10")  # правильно
Decimal(0.10)    # переносить похибку float

Також варто приводити дані до Decimal на межі системи — під час парсингу, роботи з API або отримання даних із БД Decimal не просто прибирає похибки — він дає змогу явно контролювати точність і правила ок Python

19 950

Контроверсійне Python

19 950

Для чого потрібні бібліотеки sqlparse та asgiref у Django? sqlparse використовується для форматування SQL-запитів, а asgiref надає інструменти для асинхронної роботи та підтримки ASGI у Django Python

19 950

The PyCharm Blog — корисний блог для Python-розробників Офіційний блог PyCharm із новинами, гайдами та порадами для розробників Тут публікують матеріали про нові можливості PyCharm, Django, оптимізацію коду, сучасні інструменти та способи пришвидшити розробку Корисне джерело, якщо працюєте з Python і PyCharm або стежите за розвитком інструментів JetBrains Python

19 950

Amazing Python Scripts — колекція практичних скриптів Велика добірка готових Python-рішень для різних задач: автоматизації, парсингу сайтів, роботи з файлами, аналізу даних, створення GUI, безпеки та AI Є приклади як для початківців, так і для досвідчених розробників Можна використовувати готові скрипти у власних проєктах або розбирати їх як практичні приклади Python

19 950

Програмістський спосіб викликати диявола Python

19 950

Шпаргалка по Python `map()`: Definition — функція map() застосовує задану функцію до кожного елемента ітерабельного об'єкта, Syntax — використання у форматі map(function, iterable), Example — перетворення елементів списку за допомогою lambda, Use Cases — зручний спосіб трансформувати елементи списку або іншого ітерабельного об'єкта, Benefits — компактний код, відмова від ручних циклів for та зручне поєднання з lambda Python

19 950

📊 Data Analytics — одна з тих сфер, де попит на спеціалістів зростає швидше, ніж ринок встигає їх готувати. Причина проста. Компанії вже давно навчилися збирати дані. Тепер їм потрібні люди, які можуть ці дані зрозуміти та перетворити на конкретні рішення для бізнесу. Саме тому аналітиків шукають у:

▪️ IT ▪️ e-commerce ▪️ маркетингу ▪️ фінансах ▪️ логістиці ▪️ продуктових компаніях

На безкоштовному марафоні від GoIT покажемо, як виглядає професія зсередини та які навички потрібні для розвитку в цьому напрямі. Ви дізнаєтесь: 🔖 як працюють аналітики даних 🔖 де використовується SQL 🔖 які кар'єрні можливості відкриває Data Analytics 🕓 Онлайн | Безкоштовно 👉 Реєстрація: https://i.goit.global/gaZ5F

19 950

Класифікація текстів у Python за допомогою TF-IDF та Logistic Regression Класичний підхід до задач NLP: перетворюємо текст на числові ознаки за допомогою TF-IDF, а потім навчаємо логістичну регресію Такий метод простий, швидкий і часто дає сильну базову модель без складних нейромереж

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = Pipeline([
    ("tfidf", TfidfVectorizer(stop_words="english")),
    ("clf", LogisticRegression(max_iter=1000))
])

model.fit(X_train, y_train)

prediction = model.predict(["You won a free gift card"])[0]
probability = model.predict_proba(["You won a free gift card"])[0][1]

· TF-IDF визначає вагу слів у тексті · Logistic Regression класифікує повідомлення · Pipeline об’єднує підготовку даних і модель в один процес · predict_proba() дає змогу налаштовувати поріг спрацьовування Підхід добре підходить для спам-фільтрів, категоризації звернень, аналізу відгуків та інших задач класифікації тексту Для реальних даних варто додати крос-валідацію та окрему валідаційну вибірку Python