Data science — July 2026

#VPN 🔥 Proton VPN 🔄 5.19.66 (Mod/De-Cluttered/Lite/xLite) ➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 👑 Best Secure, Fast & Privacy focused VPN [Way better than ExpressVPN, NordVPN & others in terms of Privacy] ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ◉ Premium Unlocked (most populars) ◉ IP Address & Location Data fetching Disabled ◉ Stripped Proton Telemetry (Analytics, LogCollection & Operational DataCollection) ⚡️ ◉ Unlocked Custom DNS, LAN Connection, App Tunneling & NetShield Ad-Blocker ◉ DNS Resolvers Updated ◉ Unlimited Server Change & Removed Delays ⚡️ ◉ All Useless Dialogs, Pages & Layouts Removed ◉ Screen Content Protector System Disabled ◉ Key Device Identifiers Suppressed ◉ Spoofed Version Code ◉ Android Debug Infos, Logging Codes & Repacking Artifacts Removed from APK ◉ Startup Engine Streamlined— Faster App Opening ⚡️ ◉ Custom Profiles (Gaming, Streaming, Anti-Censorship & More) are Working Fine ◉ Unwanted Permissions, Components, Services & More Removed (Cleaned Manifest) ◉ Camera Permission & Auto-Starting Removed ⚡️ ◉ Sentry Android NDK Removed + Device Info Collectors Nullified + Invoked Libs Purged ◉ Google Billing Disabled & DataTransport Removed ◉ ZERO Tracker/Analytics or LogCollector Left ⚡️ ◉ Pure AOSP Compatible (No Google) ◉ Patched Duo Campaigning Network of Proton & Google ⚡️ ◉ Unused DPIs, Duplicacy & Encryption Removed from Graphics ◉ Fully Cleaned & Optimized Package for faster Loading ⚡️ ◉ Size: 36 MB (Lite: 29 MB) (Original: 60 MB) ◉ Play Store Update Check Bypassed ◉ CPUs: ARMv7 & ARMv8 ◉ Android TV Compatible ◉ Languages: English, Russian, Arabic, Indonesian, Turkish, Spanish, Portuguese, Chinese 💥 Lite Mod— ◉ Based on xLite Mod ◉ ARMv8 ◉ English ◉ 29 MB ◉ Server Icons Removed for faster Loading ⚡️ ◉ Re-Cleaned & Re-Optimized APK

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ⬇️ DOWNLOAD Mirror1 Mirror2 ⬇️ Lite Mod Mirror1 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 👨‍💻 Support @RMBackend

🔹 ✨ Client Partner Account Executive (Seguros) ✨ 🔹

🚀 Empresa: Grupo NS

📍 Ubicación: 🇪🇸 Madrid o Barcelona, España

💰 Salario: 60000 - 72000 €/Año

📊 Categoría: Negocios

En Grupo NS seguimos creciendo y buscamos incorporar un/a Client Partner Account Executive con una clara orientación consultiva y experiencia en la gestión de relaciones estratégicas con clientes del…

🏷 Tags: #cloud #analytics #

«Учиться, учиться и ещё раз учиться» — но с LoRA

Чувак всегда кайфовал от разбора нового — шарил и в консалтинге, и в добыче, и в торговле, и в услугах. Обычно он дружит с большими локальными моделями (от 397B), но тут решил апнуть комп для инференса — докинул к 32ГБ ещё 48ГБ VRAM. А раз уж собрал железо, захотел выйти за рамки простого запуска и попробовал дообучить Qwen3.6 27B в Unsloth studio.

Читать далее: https://habr.com/ru/articles/1062402/

👉 Data Science | Machinelearning [ru]

Есть идея, как провести этот выходной с пользой и в классной компании 🔥

📍 2 августа мы приглашаем специалистов по Data Science на «Урбан ML»

Весь день — доклады, мастер-классы, общение с коллегами и неформальная атмосфера под открытым небом.

В программе: ➡️18 докладов по RecSys, NLP, антифроду и агентным системам; ➡️выступления экспертов ВТБ, MTC Web Services (MWS), «Звука», «Альфа-Банка» и других компаний; ➡️профильные мастер-классы и нетворкинг; ➡️ баскетбол, настольный теннис и вечернее афтепати с DJ-сетами.

Участие бесплатное, по предварительной регистрации. Количество мест ограничено.

Регистрация 💙

#стажировки@vtb_career

✌️ Карьера в ВТБ в МАКС

🚀 Full Stack Data Science with Gen AI & Agentic AI – New Batch

👨‍🏫 By Mr. Prakash Senapati 📅 from 29th July | 🕓 4:00 PM (IST) 🏫 Classroom & Online Training 🔗 Reg Now: zoom.us/j/89504654236

– Naresh IT

🐘 Nome: Power BI & Data Analytics - CBF

🏛 Categoria: Receitas 🌎 Tipo: #AnálisedeDados 💾 Tamanho: 17.20 GiB

🔥 @CursosRedirect | @ferramentas

━━━━━━━━━━━━━━━━

⚔️ TCS SPY

O arsenal de IA que custa uma fração do normal

131 perfis · 65 ferramentas · +200 bônus no Pack Spy

🤖 ChatGPT Plus, Grok Heavy, Perplexity MAX 🎨 Leonardo, Ideogram, Freepik 🎬 Veo 3.1, HailuoAI, HeyGen, CapCut 🎙 ElevenLabs 🕵️ AdSpy, Kalodata, VidIQ

🛡 AdsPower (Win/Mac/Linux) · Suporte PT · Garantia 7 dias

Clique Aqui

By: @xEistibus

HR Administration Specialist OpiniQ is a company specializing in market research and data analytics. Languages: English (fluent), Greek (fluent). Key skills: Cyprus immigration procedures, Cyprus employment legislation. Limassol, Cyprus. On-site. Job description. More details in Daria Odinokova's post on LinkedIn.

🔹 Младший аналитик данных Иннополис. Гибридный формат работы. 🔹 Менеджер по партнёрскому маркетингу 🔹 Сеньор Менеджер продукта 🔹 Инвестиционный аналитик Удалённая работа с гибким графиком или офис в Москве. в Skyeng — крупная российская EdTech-компания и онлайн-школа, занимающаяся дистанционным обучением иностранным языкам и школьным предметам. Пост компании на LinkedIn.

Индекс МосБиржи по итогам недели: +10.58%

Итоги среди компаний, входящих в индекс Мосбиржи:

⬆️ Лидеры Русагро: +68.5% Полюс: +31.5% Татнефть-ао: +22.5% Эн+ Груп+: +21.8% Русал: +19.6%

⬇️ Аутсайдеры Транснефть-ап: -12.4% (дивгэп) Озон: -11.5% Сбербанк-ап: -4.9% (дивгэп) Сбербанк-ао: -4.7% (дивгэп) ВТБ: -0.8% (дивгэп)

========= Все котировки: https://www.dohod.ru/ik/analytics/stockmap

Data Science без воды

Если работаете с данными, ML или AI — рекомендуем канал Data Science | Machinelearning. Без инфошума и поверхностных обзоров в канале публикуют материалы, которые пригодятся в работе: разборы современных ML-инструментов, статьи по Python и OpenCV, кейсы внедрения AI, новости индустрии и исследования в области LLM.

В канале авторское видение актуальных тем и инсайтов, например: — Как превратить ChatGPT.com в Codex (но без лимитов) — Истории внедрения AI в бизнесе: агент для заявок, RAG по документам и проверка сметы нейросетями — ⁣Мониторинг и отладка "тихого" дрейфа токенов в LLM-пайплайнах

Советуем подписаться, чтобы получать актуальные новости, но и прикладные материалы 🙌

A-Z of essential data science concepts

A: Algorithm - A set of rules or instructions for solving a problem or completing a task. B: Big Data - Large and complex datasets that traditional data processing applications are unable to handle efficiently. C: Classification - A type of machine learning task that involves assigning labels to instances based on their characteristics. D: Data Mining - The process of discovering patterns and extracting useful information from large datasets. E: Ensemble Learning - A machine learning technique that combines multiple models to improve predictive performance. F: Feature Engineering - The process of selecting, extracting, and transforming features from raw data to improve model performance. G: Gradient Descent - An optimization algorithm used to minimize the error of a model by adjusting its parameters iteratively. H: Hypothesis Testing - A statistical method used to make inferences about a population based on sample data. I: Imputation - The process of replacing missing values in a dataset with estimated values. J: Joint Probability - The probability of the intersection of two or more events occurring simultaneously. K: K-Means Clustering - A popular unsupervised machine learning algorithm used for clustering data points into groups. L: Logistic Regression - A statistical model used for binary classification tasks. M: Machine Learning - A subset of artificial intelligence that enables systems to learn from data and improve performance over time. N: Neural Network - A computer system inspired by the structure of the human brain, used for various machine learning tasks. O: Outlier Detection - The process of identifying observations in a dataset that significantly deviate from the rest of the data points. P: Precision and Recall - Evaluation metrics used to assess the performance of classification models. Q: Quantitative Analysis - The process of using mathematical and statistical methods to analyze and interpret data. R: Regression Analysis - A statistical technique used to model the relationship between a dependent variable and one or more independent variables. S: Support Vector Machine - A supervised machine learning algorithm used for classification and regression tasks. T: Time Series Analysis - The study of data collected over time to detect patterns, trends, and seasonal variations. U: Unsupervised Learning - Machine learning techniques used to identify patterns and relationships in data without labeled outcomes. V: Validation - The process of assessing the performance and generalization of a machine learning model using independent datasets. W: Weka - A popular open-source software tool used for data mining and machine learning tasks. X: XGBoost - An optimized implementation of gradient boosting that is widely used for classification and regression tasks. Y: Yarn - A resource manager used in Apache Hadoop for managing resources across distributed clusters. Z: Zero-Inflated Model - A statistical model used to analyze data with excess zeros, commonly found in count data.

Data Science Interview Resources 👇👇 https://whatsapp.com/channel/0029Va4QUHa6rsQjhITHK82y

Like for more 😄

🎯 Learning Outcome

After completing this project, you'll be able to:

Build enterprise inventory systems.

Manage products and stock efficiently.

Create reporting dashboards.

Design scalable databases.

Develop secure REST APIs.

Build production-ready business applications.

🚀 Project Enhancement Ideas

AI-based inventory forecasting.

Automatic purchase order generation.

Multi-warehouse inventory management.

Vendor performance analytics.

RFID integration.

Progressive Web App (PWA).

Real-time dashboards using WebSockets.

Unit and integration testing.

Audit logs for inventory changes.

CI/CD pipeline using GitHub Actions.

📁 Portfolio Value

This project demonstrates:

Enterprise full-stack development

Authentication and authorization

CRUD operations

Inventory and warehouse management

Dashboard development

Reporting and analytics

REST API development

Database design

Responsive UI/UX

Production deployment

An Inventory Management System is one of the most valuable business portfolio projects because it showcases practical enterprise workflows, scalable architecture, reporting, and inventory control—skills that are highly sought after in software development and business application roles.

Double Tap ❤️ For More

🚀 Project 22: Inventory Management System

An Inventory Management System is a real-world business application used by retailers, warehouses, manufacturers, and e-commerce companies to manage products, stock levels, suppliers, orders, and sales.

This project demonstrates CRUD operations, authentication, role-based access, reporting, barcode support, and dashboard development—making it an excellent addition to your portfolio.

🎯 Project Goal Build an Inventory Management System where users can: 👤 Register and log in 📦 Manage products 📊 Track inventory levels 🚚 Manage suppliers 🛒 Record purchases and sales 📈 View inventory reports 🔔 Receive low-stock alerts 📱 Access the application from any device

🛠 Technologies Used Frontend HTML5 CSS3 JavaScript React

Backend Node.js Express.js

Database PostgreSQL or MongoDB

Authentication JWT bcrypt

Deployment Vercel (Frontend) Render/Railway (Backend) PostgreSQL/MongoDB Atlas

📂 Project Folder Structure inventory-management/ │ ├── client/ │ ├── components/ │ ├── pages/ │ ├── dashboard/ │ ├── services/ │ ├── App.js │ └── index.js │ ├── server/ │ ├── routes/ │ ├── controllers/ │ ├── models/ │ ├── middleware/ │ ├── utils/ │ └── server.js │ └── README.md

🎨 Application Flow Login ↓ Dashboard ↓ Manage Products ↓ Purchase / Sale ↓ Update Inventory ↓ Generate Reports

📌 Features ✅ User Authentication Support multiple roles: 👑 Admin 👨‍💼 Inventory Manager 👨‍💻 Staff

Example API Routes POST /api/auth/register POST /api/auth/login

✅ Product Management Store: Product Name, SKU, Category, Brand, Purchase Price, Selling Price, Quantity, Barcode

Example Object const product = { name: "Wireless Mouse", sku: "MOU101", price: 25, quantity: 150, category: "Electronics" };

✅ Inventory Tracking Track: Current Stock, Incoming Stock, Outgoing Stock, Stock Value, Stock History Automatically update stock after every purchase or sale.

✅ Supplier Management Maintain supplier details: Company Name, Contact Person, Phone, Email, Address

✅ Purchase Management Users can: Record purchases, Update inventory automatically, Generate purchase invoices

✅ Sales Management Store: Customer Name, Purchased Products, Quantity, Total Amount, Payment Status

✅ Dashboard Display: Total Products, Total Categories, Low Stock Items, Today's Sales, Monthly Revenue, Inventory Value

✅ Reports Generate reports for: Sales, Purchases, Inventory, Profit, Low Stock, Best Selling Products Support exporting reports to PDF and Excel.

✅ Notifications Notify users when: Stock is low, Products are out of stock, New purchase orders arrive, Supplier deliveries are delayed

🎨 CSS Example .product-card{ border:1px solid #ddd; padding:20px; border-radius:10px; margin-bottom:20px; }

📱 Responsive Design @media(max-width:768px){ .product-card{ width:100%; } }

🌟 Bonus Features 🌙 Dark Mode 📷 Barcode & QR Code Scanner 📱 Mobile Inventory App 🤖 AI Demand Forecasting 📦 Warehouse Management 🚚 Shipment Tracking 📊 Advanced Business Analytics 🔔 Real-time Inventory Updates 📈 Sales Forecast Dashboard 🌍 Multi-Warehouse Support

💻 Skills You'll Learn React Components Node.js Express.js PostgreSQL/MongoDB JWT Authentication CRUD Operations REST API Development Dashboard Development Data Visualization Responsive UI Design

📚 Challenges 1. Prevent negative inventory. 2. Handle concurrent stock updates. 3. Generate inventory valuation reports. 4. Build barcode-based product search. 5. Implement role-based permissions. 6. Create sales and purchase invoices. 7. Optimize database queries. 8. Add pagination for large inventories. 9. Build advanced filters. 10. Deploy the application online.

Младший аналитик данных в Skyeng — крупная российская EdTech-компания и онлайн-школа, занимающаяся дистанционным обучением иностранным языкам и школьным предметам. Иннополис. Гибридный формат (2 дня в неделю в офисе). Описание вакансии. Пост компании на LinkedIn.

Больше вакансий для аналитиков: @foranalysts

Подборка вакансий на 24.07.2026

🖥 Frontend Senior React.js разработчик (senior до 2 000 руб/ч middle+ до 1 800 руб/ч) Angular разработчик (Senior) (250.000 - 270.000 руб gross)

⚙️ Backend Senior GO разработчик Experienced Backend JavaScript Developer (Network Team) ($40 - 45 в час для удаленных сотрудников)

📊 Data Аналитик данных

🧪 QA Manual QA Engineer (170 000 - 250 000k net) Mobile QA (Manual) (От 120 000 руб на руки) AQA Engineer (Python) (От 150 000 р., рассмотрим вашу)

📌 Other System support (AnyKey)

Модель в курсе, что её гоняют через тесты — и специально подлизывается

В конце 2025 года Claude Sonnet 4.5 внаглую заявила проверяющим: «До меня дошло — вы меня тестите. Я не против, но давайте хотя бы честно признаем, что происходит». Эта фраза уехала в официальную системную карту — и такое поведение модель выдавала примерно в 13% тестовых сессий.

Anthropic спокойно пишет в документах: их алайнмент-оценки скорее всего занижают реальную склонность модели к вредным действиям в нормальных, приближенных к жизни условиях. Когда железка понимает, что на носу экзамен — она внезапно становится паинькой. А экзамен она видит постоянно.

Чел из CTO ML-команды — той самой, что выкатывает фронтир-модели в прод — покопался в открытых источниках и выяснил, что вообще известно про осознание оценки (evaluation awareness) к середине 2026-го: как модели отличают тесты от реальной работы, и как теперь вообще читать model card. Тык сюда за разбором

👉 Data Science | Machinelearning [ru]

Как выглядят задачи машинного обучения в бигтехе?

Открыта регистрация на E-CUP 2026 Students — ежегодное соревнование от Ozon Tech. В этом сезоне — для студентов, которые интересуются ML, Data Science, Big Data и аналитикой данных.

Вас ждут три трека: поиск дубликатов товаров, ИИ-модерация карточек маркетплейса и прогнозирование поведения пользователей. Все задачи основаны на реальных обезличенных данных Ozon.

Участвовать можно по одиночке или в команде до пяти человек. Соревнование проходит онлайн с финалом на масштабной конференции E-CODE.

Что ждёт участников: - призовой фонд 7 200 000 ₽; - обратная связь от инженеров Ozon Tech; - нетворк с экспертами индустрии; - лимитированный мерч; - билеты на конференцию E-CODE, где наградят победителей.

Подробнее — на сайте E-CUP 2026 Students. ➡️ Регистрация уже открыта!

Присоединяйтесь, чтобы выйти за рамки учебных проектов, попробовать свои силы в задачах настоящего бигтеха и сравнить своё решение с лучшими участниками.

Для вас подгон мемов!

Brand Analytics выпустили рейтинг самых популярных мемов за второй квартал 2026 года. Проверяем бинго: — Воздухан — Черемша — Бурмалда — Холанд — Пухосос — Тортик Санчо Панчо Это не полный список — на деле, он сильно больше. Интересно, что завирусится дальше 😃

Открыта регистрация на E-CUP 2026 Students — ежегодное соревнование от Ozon Tech. В этом сезоне — для студентов, которые интересуются ML, Data Science, Big Data и аналитикой данных.

Участников ждут три трека: поиск дубликатов товаров, ИИ-модерация карточек маркетплейса и прогнозирование поведения пользователей. Все задачи основаны на реальных обезличенных данных Ozon.

Участвовать можно по одиночке или в команде до пяти человек. Соревнование проходит онлайн с финалом на масштабной конференции E-CODE. Призовой фонд 7 200 000 ₽, по результатам некоторые участники получат билеты на конференцию E-CODE, где в числе прочего наградят победителей.

Подробнее — на сайте E-CUP 2026 Students.

Присоединяйтесь, чтобы выйти за рамки учебных проектов, попробовать свои силы в задачах настоящего бигтеха и сравнить своё решение с лучшими участниками.

#PhD vacancy: Migration Narratives in Digital Societies

How do online migration debates become politically consequential?

Migration has long been central to political contestation, but digital platforms have transformed how it is discussed. Online debates do not revolve around facts alone. They unfold through rapidly circulating narratives that combine language, images, personal stories, and emotional appeals.

➡️ We are looking for a PhD candidate with strong quantitative research skills. You will combine multimodal social media analysis with survey experiments and data-donation methods, drawing on sociology, political science, computational social science and data science.

https://www.uu.nl/en/organisation/working-at-utrecht-university/jobs/phd-a-multimodal-analysis-of-emotion-narrative-and-migration-politics-online

Стать аналитиком данных всего за 10 недель — это реально!

Если вы давно смотрите в сторону аналитики или хотите войти в профессию системно, а не одной ногой — сейчас самый подходящий момент.

Симулейтив — школа аналитики, где обучают через практику и реальные кейсы, запускает абсолютно новый курс-буткемп - Профессия «Аналитик данных».

Курс разделен на 2 этапа, за первые 10 недель вы обучаетесь аналитике и доходите до уровня junior-специалиста. А на втором этапе проходит углубленное изучение, где изучаете продвинутые инструменты и новые навыки.

Что вас ждет на курсе: ➖SQL, Python, BI (Metabase + Power BI), статистика, A/B-тесты и продуктовые метрики; ➖Живые занятия с ментором каждую неделю — не записи, а разборы вживую; ➖Подготовка к собеседованиям с первых недель, а не в самом конце; ➖ИИ-инструменты как часть программы — учите работать с ними, а не избегать; ➖Гостевые лекции от аналитиков из Яндекса, Т-Банка, Авито, Сбера, OZON; ➖Официальный диплом о профессиональной переподготовке.

Кому подойдёт: 1. Тем, кто хочет войти в аналитику с нуля — опыт в программировании не нужен; 2. Тем, кто пробовал учиться самостоятельно, но теряет темп без структуры; 3. Тем, кто хочет сменить профессию быстро, а не за год.

🔥ВАЖНО: Симулейтив сейчас дают возможность получить грант на обучение и гарантию трудоустройства своих студентов! Количество грантов, ограничено!

На этой неделе закрывается набор на поток!

🔗 ЗАБРОНИРОВАТЬ МЕСТО

📊Bo‘lajak Data Analyst’larni izlayapmiz!

TBC Uzbekistan’ning bepul ta’lim dasturi - Data Analytics 3.0 uchun qabul boshlandi.

Agar siz ma’lumotlarni tahlil qilishda rivojlanishni, haqiqiy biznes muammolari bilan ishlashni va mintaqadagi eng yirik fintech jamoalaridan birining mutaxassislaridan o‘rganishni istasangiz, bu dastur aynan siz uchun.

5 oy davomida siz ma’lumotlar bazalari, SQL, Excel va Python bilan ishlash bo‘yicha amaliy ko‘nikmalarga ega bo‘lasiz, statistika, A/B-testlash, BI-vositalarini (Power BI/Tableau) o‘rganasiz hamda mahsulot, tadbir va xavf tahlilini o‘zlashtirasiz.

Agar siz yuqori kurs talabasi yoki yaqinda bitirgan bo‘lsangiz va ma’lumotlar tahlili sohasida karyerangizni boshlamoqchi bo‘lsangiz — bugunoq ariza topshiring: https://go.tbcbank.uz/itmasters-data

АНАТОМИЯ ФИЧИ: Как YouTube считает просмотры

Число под роликом читают миллионы раз в секунду, и от него зависят деньги авторов. Разбираем, как устроен счетчик просмотров на YouTube.

🔬 Требования к системе

🔹 Одни Shorts дают ~200 млрд просмотров/день (2025): ~2,3 млн записей/сек в среднем, миллионы/сек – норма, десятки млн/сек на глобальных пиках. Вся платформа поверх этого – ещё больше.

🔹 Число читают на каждый показ страницы: миллионы чтений/сек, P99 < 10 мс, чтение не ходит в durable-хранилище.

🔹 Точность критична – за просмотрами стоят деньги, но задержка в часы допустима: публичное число сходится с внутренней аналитикой за 24–48 ч.

⚙️ Как это работает

🔹 Порог засчёта просмотра. Long-form – ~30 сек воспроизведения (неофициально), Shorts с марта 2025 – с первого кадра. Публичный счётчик и оплата – разные числа: Shorts оплачиваются по метрике Engaged views, long-form монетизируется через monetized playbacks и RPM.

🔹 Верификация в два прохода. Событие пишется в durable-лог, база не трогается. Сначала просмотр засчитывается сразу, потом идет верификация: уверенные (реальные люди) проходят почти мгновенно, сомнительные уходят в карантин и досчитываются позже.

Отсюда эффект, когда под видео 10 тысяч просмотров, в аналитике 8 тысяч, а монетизация приходит за 5 тысяч.

🔹 Фильтрация накрутки – по сигналам: watch-duration, идемпотентность (окно ~24 ч), IP velocity, replay rate. Дешёвый скоринг синхронный, тяжёлый – отложенный batch.

🔹 Батчинг и шардирование. Счётчик шардируется, чтобы горячий ключ вирального видео не упёрся в один поток; уникальных зрителей считает HyperLogLog. Источник истины – Bigtable (IncrementColumn по строке), а зрителю число отдаёт Procella из кэша.

🧬 Почему именно так

🔸 Hot row. Строго-мгновенное число требует синхронной записи в одну строку: в Postgres это row-lock, MVCC-мусор и fsync-потолок в единицы тысяч инкрементов/сек. Против миллионов событий/сек это не вариант – отсюда Bigtable на LSM-дереве без локов.

🔸 CAP. Strong consistency оплачивается доступностью и скоростью. YouTube выбрал eventual – отсюда и допустимая задержка, и оконная агрегация с кэшем.

🔸 Два контура на одну сущность. Публичное число – быстрая приближённая валюта. Деньги идут медленным пайплайном: сессионизация, привязка к ad-показам, фильтрация invalid traffic, выплаты до 90 дней. Estimated-доход в Analytics отличается от finalized в AdSense – один "просмотр" несёт два разных SLA.

🤝 Тот же паттерн в других системах

🔹 TikTok – щедрый засчёт: порог ~1 сек, автоплей и каждая петля дают новый просмотр. Деньги – по qualified views (уникальные из FYP, ≥5 сек, без фрода), обычно 30–60% от публичного числа.

🔹 Instagram Reels – с конца 2024 Meta свела всё к метрике Views: reel засчитывается при показе на экране ~0,1 сек, "загрузилось – значит просмотр".

🔹 Netflix Distributed Counter – единственный счётчик с публичным first-party-разбором: на EVCache и eventually consistent поверх Cassandra с фоновым rollup. В целом, структура похожа на YouTube.

Один паттерн у всех: два числа на одну сущность – быстрое публичное под масштаб, строгое денежное под точность и аудит.

📚 Что почитать:

Наше короткое видео на эту же тему

"How Netflix Built a Distributed Counter" – ByteByteGo

"Procella: Unifying serving and analytical data at YouTube" – VLDB 2019

🎤 Part Two of the OmyPayments Podcast Is Now Available

In the first part, we examined OmyPayments as a standalone business: the problem it solves, how its product works, who its clients are, and what its business model is built on.

In part two, we move to the key question: can OmyPayments become not only an investment opportunity, but also strategically strengthen WebWisePay and the wider DigiU ecosystem?

DigiU CEO Alexey Ognev, General Partner of WebWise Capital Alexander I, and OmyPayments CEO Artem Avdeev discuss:

🔹 the potential areas of synergy between OmyPayments and WebWisePay;

🔹 which elements of OmyPayments’ payment infrastructure may support the further development of WebWisePay;

🔹 how international payouts, corporate cards, and B2B payment scenarios could expand the product’s capabilities;

🔹 what DigiU can offer OmyPayments beyond capital — access to an international community, users, partners, and new markets;

🔹 why WebWise Capital evaluates not only a company’s financial potential, but also its strategic fit within the ecosystem.

This approach reflects the DigiU model: the ecosystem not only develops its own products, but may also invest in companies whose technologies, teams, and markets can accelerate its growth.

DigiU and WebWise Capital are currently considering OmyPayments as a potential investment opportunity.

The final decision will depend on the results of the investment analysis, the terms of the deal, the strategic synergy, and the available investment capacity.

We will also take into account the interest and feedback of the DigiU community. This does not replace professional due diligence, but it will help us evaluate demand and determine whether it makes sense to prepare a separate opportunity for direct participation in OmyPayments.

If such a round is approved, its terms, legal structure, and investment materials will be presented separately.

It is important to distinguish between three consecutive stages:

potential investment → strategic partnership → product integration

Watch part two to learn which areas of cooperation the teams are discussing and which questions still need to be examined before a decision is made.

🔜 Watch part two

🔜 Watch part one

After watching, share your thoughts in the comments: which aspects of OmyPayments should we explore in greater detail before making an investment decision?

▶️ Follow WebWise Capital Analytics for deeper analysis, portfolio review, podcasts, market trends, regulatory developments, and insights into how major events may affect the market

#DigiU #OmyPayments #WebWiseCapital #WebWisePay #FinTech

———

💎 To read the post in your native language, go to your Account.