data.csv
Блог о журналистике данных и дата-сторителлинге Ведёт @BlackPineapple — аналитик в службе дата-журналистики Яндекса
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel data.csv
Channel data.csv (@data_csv) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 13 857 subscribers, ranking 758 in the Marketing & PR category and 47 821 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 13 857 subscribers.
According to the latest data from 25 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 0 over the last 30 days and by 0 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 23.27%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 10.66% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 0 views. Within the first day, a publication typically gains 1 477 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 0.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as визуализация, аналитика, llm, данными, работы_студентов.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Блог о журналистике данных и дата-сторителлинге
Ведёт @BlackPineapple — аналитик в службе дата-журналистики Яндекса”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 26 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 Marketing & PR category.
Data loading in progress...
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 26 June | +1 | |||
| 25 June | +1 | |||
| 24 June | 0 | |||
| 23 June | +4 | |||
| 22 June | +7 | |||
| 21 June | 0 | |||
| 20 June | 0 | |||
| 19 June | +1 | |||
| 18 June | +4 | |||
| 17 June | 0 | |||
| 16 June | +3 | |||
| 15 June | +1 | |||
| 14 June | +1 | |||
| 13 June | 0 | |||
| 12 June | +2 | |||
| 11 June | +3 | |||
| 10 June | 0 | |||
| 09 June | +3 | |||
| 08 June | +3 | |||
| 07 June | +3 | |||
| 06 June | +2 | |||
| 05 June | +4 | |||
| 04 June | 0 | |||
| 03 June | +2 | |||
| 02 June | +1 | |||
| 01 June | 0 |
| 2 | Все темы Евровидения за 70 лет
Симпатичная интерактивная визуализация тем всех песен Евровидения с начала конкурса.
Внутри текста раскрыта драма — исторически на конкурсе доминировала тема любви, однако в в последние годы её активно теснят песни, восхваляющие стойкость и силу духа.
Вот несколько лидеров из этой категории:
Heroes — Måns Zelmerlöw, Швеция 2015 (победитель)
Посвящение тем, кто не вписывается в стандарты, аутсайдерам, которые на самом деле меняют мир. Припев «We are the heroes of our time» — буквально про то, что обычные люди могут быть героями.
The Code — Nemo, Швейцария 2024 (победитель)
Песня рассказывает личную историю артиста о принятии себя вне гендерных рамок. «I went to hell and back to find myself on track».
Rock Bottom — Lynsey de Paul & Mike Moran, Великобритания 1977 (2-е место)
Название переводится как «дно»: когда ты на него упал, дальше — только вверх.
Говорит ли это о развороте наших приоритетов от поиска партёра и построения романтических отношений к построению, в первую очередь, себя?
Помимо главной драмы в тексте есть место и для более локальных наблюдений: появлений на конкурсе городов, имён и менее заметных тем.
Читать (с российских IP не откроется, но там красиво!) | 3 787 |
| 3 | Симпатичная визуализация городов-побратимов Рио-де-Жанеиро. Оказывается, Рио по этому показателю лидирует среди всех — подобные связи у него есть с 93 городами практически по всему миру.
На практике большинство таких связей — формальность, но иногда из них вырастает что-то осязаемое. К примеру, Атланта с 1972 года держит в Рио офис, возит торговые делегации и финансирует студенческие стажировки и культурные программы, а инженеры Рио ездили в Йоханнесбург перенимать опыт городского мониторингового центра перед Олимпиадой.
» Вот тут можно поскроллить анимированную карту и прочитать историю целиком
///
Так совпало, что я сам только вернулся из Южной Америки и в своём лайф-канале как раз пишу про Рио — например, про устройство фавел и национальную музыку. Если вам интересно посмотреть на город не только в виде карт и графиков — жду вас там 🐾 | 3 186 |
| 4 | Дата-журналистика от Генпрокуратуры
По запросу РБК ведомство выкатило статистику, описывающую типичного российского коррупционера. Он не похож на «обычного» преступника.
Образованный и трезвый. Высшее образование — у 87% взяточников (против 13,5% среди всех осуждённых в стране). Пятая часть преступников в России нарушает закон в состоянии опьянения — среди коррупционеров пьяных около 1%. Это холодный расчёт, а не импульс.
Не попадается дважды. Больше половины всех российских преступников уже совершали преступления (53,2%) — среди коррупционеров таких 14,6%, а среди взяткополучателей — 7,2%. Либо их плохо ловят, либо после первого приговора карьера заканчивается.
Становится всё моложе. Число коррупционеров 18–24 лет за 8 лет выросло на 84,6%. Учащихся и студентов среди взяткодателей стало почти в шесть раз больше: с 60 человек в 2018 году до 352 в 2025-м.
Коррупция в погонах стягивается к полиции. В 2025 году 67% силовиков, пойманных на коррупции, — полицейские (в 2018-м — 58%). Если сузить до взяточничества, их доля ещё выше — 75%. При этом сами силовики стали реже мелькать в делах о взятках: 34,5% от всех осуждённых за взяточничество против 46,7% в 2018-м. Силовая коррупция в целом сжимается, но то, что остаётся, концентрируется в полиции.
Читать полностью | 0 |
| 5 | Питер! 23 апреля коллеги делают для вас Analytics Party — вечерний митап с лекциями, фуршетом и нетворкингом.
В программе будет много интересных аналитических кейсов. Расскажут, например, как собирают датасеты для автономного транспорта, оптимизируют тарифы в такси и используют ИИ-агентов в аналитике.
Это бесплатно, но надо пройти отбор:
https://events.yandex.ru/events/analytics-party-23-04-2026 | 0 |
| 6 | Готовлюсь лекции про свои приключения в Китае, которую я проведу в среду вместе с комьюнити Чайна гайд.
Для слайдов собрал такую карту — на ней все точки, которые я посетил. Знатоки — как думаете, какие города тут изображены?
И к слову, если вам интересны не только данные, но и путешествия, приходите на стрим завтра в 20:00. Расскажу:
🔴Почему Китай — это не только Пекин, Шанхай и Чжанцзяцзе. Опыт посещения более 12 городов
🔴Инфраструктурные «приколы»: чем отличается бытовая жизнь в Китае, и почему по сравнению с нами китайцы живут в 22 веке
🔴Люди в Китае. Всё ли так страшно, как про них говорят?
🔴Какие источники и приложения помогают мне лучше узнавать о Китае и его достопримечательностях
🔴Связь, оплаты и язык — как подготовиться к поездке
https://t.me/chinaguide/773 | 0 |
| 7 | Замечали ли вы, что одни языки звучат быстро, а другие медленно?
Оказалось, что на скорость передачи смысла это почти не влияет. Исследователи из Лионского университета изучили 17 языков. Они измерили две вещи: скорость речи (слогов в секунду) и информационную плотность (сколько информации несёт каждый слог).
Между ними обнаружилась обратная зависимость: чем быстрее произносятся слоги в языке, тем меньше информации несёт каждый из них — и наоборот. Это и видно на графике The Economist: скорость речи (слева) отличается сильно, скорость передачи информации (справа) — умеренно.
График не очень понятный, поэтому поясню: показано на нём распределение скоростей, которое замеряли у разных носителей. Так, например, у итальянцев получился огромный диапазон скоростей, в то время как японцы говорили плюс-минус одинаково.
Похожая логика работает и с длиной текста. Одна и та же статья была бы длиннее на японском и короче на тайском. Но при чтении вслух эта разница почти исчезла бы.
Авторы оригинального научного исследования предполагают, что мозг комфортно обрабатывает лишь определённое количество речевой информации в секунду. Поэтому языки как бы «договорились»: одни берут скоростью, другие — плотностью. А итоговая пропускная способность у всех примерно одинакова.
Оригинальный текст | 0 |
| 8 | Насколько сложно вам будет адаптироваться к ИИ-революции?
Ещё один взгляд на эту проблему предложили исследователи рынка труда и ИИ Sam Manning и Tomás Aguirre и журналисты Washington Post, которые эти данные визуализировали.
Ранние работы оценивали уязвимость профессий «в лоб»: насколько задачи работника совпадают с тем, что ИИ потенциально может ускорить или взять на себя. Авторы же этого исследования добавили второе измерение — «адаптивный потенциал»: есть ли у работника сбережения, переносимые навыки, доступ к широкому рынку труда и достаточно лет и энергии, чтобы переучиться.
Оказалось, что даже среди профессий с высокой ИИ-уязвимостью разрыв может быть огромным. Веб-дизайнеры и программисты, скорее всего, смогут перестроиться — а вот писатели, туристические гиды, продавцы в рознице и преподаватели вузов рискуют куда больше.
Отдельный важный вывод — гендерный перекос: среди работников с высокой ИИ-уязвимостью и низким адаптивным потенциалом 86% составляют женщины. Во многом потому, что именно женщины чаще работают на административных и офисных должностях, которые ИИ может задеть раньше других.
Впрочем, такие оценки всё ещё очень условны: мы пока плохо умеем предсказывать, какие профессии ИИ вытеснит, а какие просто изменит. Пугаться заранее не стоит — но учитывать этот риск и готовиться к переменам — вполне.
Исследование и интерактивная инфографика | 0 |
| 9 | Мини-дайджест бесплатных образовательных инициатив от Яндекса для тех, кто работает с данными
Коллеги в последние дни запустили целый ряд бесплатных обучений. Первый вариант заинтересовал лично меня, а с вами решил поделиться расширенным списком:
Agents Week в Школе анализа данных. Технический курс о том, как устроены ИИ-агенты: промпты, проектирование, оценка качества. Лекции можно смотреть всем, а сертификаты и практика будут доступны тем, кто пройдёт отборочные задания до 10 апреля.
Бесплатный летний кампус ML-Академии (3 июня — 21 августа, Москва). Это для студентов и недавних выпускников технических специальностей. Большой образовательный блок по машинному обучению с лекциями по вечерам и практикой под руководством сотрудников Яндекса.
Yandex Research ML Residency — возможность трудоустроиться в Яндекс для написания научных статей в области ML вместе с научным руководителем | 0 |
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
