! Here’s how the post might look in a Telegram channel format:

---

🚀 Прокачаться в Data Science: лучшие блоги и каналы

<img src="https://habrastorage.org/getpro/habr/uploadfiles/0e6/9bc/36e/0e69bc36eade1c82ac224386b2aaf5a6.jpg" width="100%">

📌 Хотите глубже погрузиться в мир машинного обучения и анализа данных? В подборке — блоги от практикующих дата-сайентистов, программистов и даже биоинформатиков! Подойдет как новичкам, так и опытным специалистам.

🔗 [Читать на Habr](https://habr.com/ru/articles/921596/?utmcampaign=921596&amp;utmsource=habrahabr&amp;utmmedium=rss#habracut)

#DataScience #MachineLearning #Программирование #Обучение

---

This keeps it concise, engaging, and optimized for mobile reading while maintaining the original content's intent. Let me know if you'd like any tweaks! 🚀

🔹 Что делает shuffle=True и как не сломать порядок

Привет, Хабр! В этой статье разберёмся с параметром shuffle=True в train_test_split.

📌 Что значит "перемешать"?
Это применение псевдорандомного алгоритма (например, Fisher-Yates) к индексам выборки, чтобы добиться независимости и одинакового распределения данных в train и test (i.i.d.).

🔍 Важно:
В scikit-learn shuffle=True включён по умолчанию, и если не учесть порядок данных, можно получить некорректные выборки.

👉 Читать подробнее на Habr

#DataScience #MachineLearning #Python #scikitlearn

📊 Matrix Reloaded: зачем дата-сайентисту линейная алгебра?

🔹 Векторы, матрицы и собственные числа — не просто абстракции, а ключевые инструменты для понимания работы ML-моделей.
🔹 В статье Марии Жаровой (ML-инженер Wildberries) — без сложных доказательств, только наглядные примеры и практические кейсы.
🔹 Узнайте, как линейная алгебра помогает "заглянуть внутрь" алгоритмов и интерпретировать их результаты.

📌 Читать статью: Habr

#DataScience #MachineLearning #ЛинейнаяАлгебра #Wildberries

🚀 CTO, BTO, OEM: Разбираемся в типах сборки IT-оборудования для AI

Привет! 👋 Меня зовут Настя, я операционный директор Metalab. Мы специализируемся на интеграции ИИ-решений и поставках IT-оборудования. В этой статье расскажу, как не запутаться в типах сборок — CTO, BTO и OEM — и почему это критично для машинного обучения, анализа данных и других AI-задач.

💡 Почему это важно?
Правильный выбор сборки влияет на:
- Гибкость конфигурации
- Сроки поставки
- Стоимость оборудования

🔎 Чем отличаются CTO, BTO и OEM?
📌 CTO (Configure To Order) — готовые модели с возможностью кастомизации под задачи.
📌 BTO (Build To Order) — сборка с нуля под конкретные требования.
📌 OEM (Original Equipment Manufacturer) — базовые решения «как есть» без доработок.

👉 Подробности в статье: Читать на Хабре

#AI #ИТ #Hardware #Серверы #MachineLearning