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
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Журнал «Код» analitikasi
Журнал «Код» (@thecodemedia) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 50 085 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 681-o'rinni va Rossiya mintaqasida 12 621-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 50 085 obunachiga ega bo‘ldi.
05 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -298 ga, so‘nggi 24 soatda esa -13 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 6.15% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.69% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 3 081 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 850 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 16 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent разбор_код, лучшее_код, мороз, санта, arduino kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“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”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 07 Iyun, 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.
• 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
Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
