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
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Журнал «Код»
Канал Журнал «Код» (@thecodemedia) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 50 085 подписчиков, занимая 2 681 место в категории Технологии и приложения и 12 621 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 50 085 подписчиков.
Согласно последним данным от 05 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -298, а за последние 24 часа — -13, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.15%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.69% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 081 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 850 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 16.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как разбор_код, лучшее_код, мороз, санта, arduino.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“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”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 07 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
• 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
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
