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 20 322 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 339-o'rinni va Ukraina mintaqasida 2 993-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 20 322 obunachiga ega bo‘ldi.
29 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -191 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 10.16% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.48% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 065 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 113 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 13 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 30 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.
20 322
Obunachilar
-924 soatlar
-507 kunlar
-19130 kunlar
Postlar arxiv
20 317
FastAPI тепер офіційно найпопулярніший веб-фреймворк серед Python-розробників
Цікаві факти з опитування State of Python 2025 від JetBrains: · 51% використовують Python для роботи з даними · 46% — для веб-розробки · Половина спільноти — новачки · 83% досі працюють на старих версіях PythonPython
20 317
PyTorch vs TensorFlow: свіже дослідження
PyTorch виявився приблизно на 25% швидшим у навчанні й на ~78% у інференсі, а також зручнішим для ресерчу
TensorFlow натомість сильніший у продакшені — мобільні додатки, браузер та сервери
Python
20 317
Ця бібліотека має всі шанси злетіти
Ідеально підходить для створення чат-бота, який не вигадує відповіді й чітко відповідає на запитання
Вона open-source, а щоб запустити — достатньо кількох рядків коду
Python
20 317
DeepCode — відкрита open source платформа, що перетворює наукові статті й технічні документи у готові проєкти: фронтенд, бекенд і цілі репозиторії
· можливості: Paper2Code, Text2Web, Text2Backend, підтримка довгих документів і багато-файлових проектів
· незабаром: валідація коду, швидша генерація, краща робота з вимогами та PaperBench
Python
20 317
🚨Кібербезпека перестала бути справою “тільки сісадмінів”. У світі AI вона стосується кожного айтішника — від джуна до тімліда.
Коли атаки автоматизуються, а AI доступний будь-кому, одна помилка в коді може коштувати бізнесу мільйони. Тому кіберсвідомість стає базовою навичкою для кожного рівня ІТ.
23 серпня приєднуюсь до AI Cyber Forum 2025 — головної події про ШІ та кібербезпеку в Україні.
✔️ Як AI впливає на нові методи атак ✔️ Роль кіберзахисту в державі та бізнесі ✔️ Освітні можливості на стику AI & CybersecurityСпікери — топові практики з Intellias, Ukrsibbank BNP Paribas Group, MODUS X, Scientific Cyber Security Association та ін. 🤖Форум, де AI зустрічається з кібербезпекою — і вирішує твоє завтра Реєструйтеся, кількість місць обмежена. https://i.neoversity.com.ua/jpOD
20 317
Repost from IT навчання / вебінари / курси
3 способи писати менше багів
Не існує коду без багів, але можна писати так, щоб їх було значно менше — ще до ревʼю чи QA.
1. Міні-чекліст перед пушем
Перш ніж зробити
git push — перевір себе:
– Чи працює фіча в обох станах (on/off)?
– Що буде, якщо даних нема?
– Як поводиться на мобілці?
→ 5 хвилин самоперевірки часто економлять 2 години фіксів.
2. Дебаг — не тільки в `console.log`
Краще 1 breakpoint у devtools, ніж 10 log’ів у хаосі.
→ Використовуй debugger, перевір call stack, слідкуй за змінними — тоді знаходиш не симптом, а причину.
3. Не ігноруй `console.warn` та `eslint`
Якщо консоль "жовтіє" — це не косметика, це сигнал.
→ Попередження часто вказують на потенційні краші або неправильні типи.
🪄 Порада:
Зроби собі "pre-push рутину" — як перевірити фічу перед комітом. Через пару тижнів ти вже не згадаєш, як без неї жив.
IT навчання / вебінари / курси
20 317
🔍Від аналізу супутникових зображень до трекінгу на відео з дронів — можливості комп’ютерного зору дедалі ширші. Це — технологія, що працює на полі бою і в системах спостереження, а також розв’язує задачі в медицині, логістиці чи промисловості.
Опануйте ключові інструменти обробки зображень і відео, навчіться запускати нейромережі та відпрацюйте техніки CV перед тим, як впроваджувати їх у реальні проєкти — на курсі Computer Vision.
Після 21 заняття ви:
👁 опануєте основи детекції об’єктів за допомогою YOLO, SSD, TinyYOLO та SqueezeDet
👁 здійснюєте базові маніпуляції із зображенням та відео
👁 будуєте та тренуєте нейронки за допомогою TensorFlow та Keras
➕Проєкт у портфоліо — сегментатор детекції дорожніх ліній або нейронну мережу, яка робитиме super-resolution зображення.
Лектор: Ян Колода — експерт із комп’ютерного зору з 9-річним досвідом, PhD у сфері Image Processing & Computer Vision.
👨💻Щоб отримати максимум від навчання, необхідно володіти мовою програмування Python.
Деталі, програма та реєстрація ⬅️
