Журнал «Код»
Статьи о том, как взломать жизненные проблемы с помощью технологий. Сайт: https://thecode.media Журнал Яндекс Практикума. Номер заявления в РКН — 4970835371 Страница в реестре: https://rknn.link/Yt
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Журнал «Код»
Channel Журнал «Код» (@thecodemedia) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 50 085 subscribers, ranking 2 681 in the Technologies & Applications category and 12 621 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 50 085 subscribers.
According to the latest data from 05 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -298 over the last 30 days and by -13 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.15%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.69% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 3 081 views. Within the first day, a publication typically gains 1 850 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 16.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as разбор_код, лучшее_код, мороз, санта, arduino.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Статьи о том, как взломать жизненные проблемы с помощью технологий.
Сайт: https://thecode.media
Журнал Яндекс Практикума.
Номер заявления в РКН — 4970835371
Страница в реестре: https://rknn.link/Yt”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 07 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
• строить и оптимизировать ML-модели; • создавать автоматизированные ML-пайплайны; • разрабатывать веб-сервисы на FastAPI и контейнеризировать их для продакшна; • настраивать A/B-тесты и мониторинг качества модели; • вести эксперименты и версионирование моделей в MLflow.ML-специалисты нужны везде — от банков и маркетплейсов до стриминговых сервисов. Компании готовы платить и много (вот вам скрин с Хабр.Карьеры). Если вы знакомы с синтаксисом Python, дружите с математикой и аналитикой, попробуйте бесплатную часть: https://v.thecode.media/v28wz. Если решите учиться дальше, не забудьте наш промокод на скидку 8%. Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий
• Бизнес-метрики в A/B-тестах, когда данные сильно скошены: время на сайте, сумма покупок; • Медицинские данные — сравнить состояния пациентов до и после применения разных лекарств в двух независимых группах; • Результаты опросов — сравнить уровень тревожности у двух разных групп респондентов.В общем, если у вас есть две независимые группы с целевым показателем, U-тест поможет. → Зачем критерий Манна-Уитни, если есть t-критерий Стьюдента Так уж повелось, что когда говорим о сравнении двух групп, сразу думаем о t-критерии Стьюдента. Это неспроста: t-тест мощный и классный. Но есть минус: он весьма капризный. Чтобы «тэшка» сработала правильно, нужно нормально распределить данные без сильных выбросов. Если эти условия нарушаются, t-критерий начинает врать. Выбросы сильно смещают среднее арифметическое значение, и результаты теста становятся неадекватными. Критерий Манна-Уитни — это ваша палочка-выручалочка. Мы применяем его вместо t-критерия Стьюдента, когда:
• Наши данные распределены ненормально — например, имеют длинный «хвост» в одну сторону; • В данных есть очевидные аномалии и выбросы, которые мы не можем или не хотим удалять; • Мы работаем с порядковыми данными по типу оценок, где нельзя сказать, что 4 ровно в два раза лучше 2; • Выборки очень маленькие.Не стоит думать, что критерий Манна-Уитни универсален — и у него есть свои требования. → Критерий Манна-Уитни и Вилкоксона: в чем разница Новички часто путают эти два теста, потому что они оба непараметрические и оба работают с рангами. Разница фундаментальная — в типе данных:
•Критерий Манна-Уитни используется для двух независимых выборок (разные люди в разных группах). •Т-критерий Вилкоксона (Wilcoxon signed-rank test) используется для зависимых выборок (одни и те же люди до и после какого-то события).Если вы перепутаете тесты, вы получите совершенно неправильную оценку статистической значимости. Запомнить просто:
• Манн-Уитни — это про соревнование двух разных команд. • Вилкоксон — это про прогресс одной команды во времени.Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
