es
Feedback
S0ER

S0ER

Ir al canal en Telegram

Архитектура | Программирование | Профессиональное развитие Соер.Клуб - https://t.me/soer_live По всем вопросам писать на @soerdev

Mostrar más

📈 Análisis del canal de Telegram S0ER

El canal S0ER (@softwareengineervlog) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 10 532 suscriptores, ocupando la posición 11 725 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 62 100 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 10 532 suscriptores.

Según los últimos datos del 18 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -29, y en las últimas 24 horas de -1, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 28.33%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener N/A% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 983 visualizaciones. En el primer día suele acumular 0 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 140.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como rbp, архитектура, callme, mov, указатель.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
Архитектура | Программирование | Профессиональное развитие Соер.Клуб - https://t.me/soer_live По всем вопросам писать на @soerdev

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 19 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.

10 532
Suscriptores
-124 horas
-157 días
-2930 días
Archivo de publicaciones
S0ER
10 528
Небольшое задание на знание приведения типов в JavaScript, странная конструкция "+!" встречается редко, но иногда оказывается полезной.

S0ER
10 528
@JavaScript: результат выражения: [+!+"1", "1"+1, +"1"+1], будет: anonymous poll [0, "11", 2] – 3 👍👍👍👍👍👍👍 100% [ true, "11", 2] ▫️ 0% [true, 2, 2] ▫️ 0% [0, "2", "2"] ▫️ 0% [1, "11", 2] ▫️ 0% [false, NaN, 2] ▫️ 0% 👥 3 people voted so far. Poll closed.

S0ER
10 528
В общем, кто хочет может на codewars указать "Software Engineer Vlog (YouTube)" и сразу попасть в нашу банду. ))))))

S0ER
10 528
Насколько я понял, на codewars есть кланы, и все кто пишет одно и то же название у себя в профиле в поле "Clan", попадают в один клан.

S0ER
10 528
На все ушло больше часа, поэтому придется видео сокращать, показывая только основные моменты.

S0ER
10 528
В качестве разминки сделал задачу на 2kyu (чем меньше число, тем сложнее самые простые - 8kyu)

S0ER
10 528
kata для видео.png0.38 KB

S0ER
10 528
В такую погоду только дома сидеть и горячий чай пить

S0ER
10 528
-42

S0ER
10 528
photo content

S0ER
10 528
@vote Стоит ли на канале делать скринкасты с примерами решения задач на codewars или других подобных сайтов? anonymous poll Да – 13 👍👍👍👍👍👍👍 87% На твое усмотрение – 2 👍 13% Нет ▫️ 0% 👥 15 people voted so far.

S0ER
10 528
codewar challenge.png4.65 KB

S0ER
10 528
Хорошо подходит для задач проактивного мониторинга технических и бизнес показателей

S0ER
10 528
В нашей практике в основном используем ARIMA и этого вполне хватает.

S0ER
10 528
Так же хорошая статья по анализу временных рядов (тоже с хабра) - https://habrahabr.ru/post/207160/

S0ER
10 528
Более подробно указанные модели прогнозирования описаны - https://habrahabr.ru/post/180409/ там же есть рекомендации по литературе

S0ER
10 528
И только потом ANN

S0ER
10 528
из них самые популярные Авторегрессионные модели

S0ER
10 528
Регрессионные модели прогнозирования Авторегрессионные модели прогнозирования (ARIMAX, GARCH, ARDLM) Модели экспоненциального сглаживания (ES) Модель по выборке максимального подобия (MMSP) Модель на нейронных сетях (ANN) Модель на цепях Маркова (Markov chains) Модель на классификационно-регрессионных деревьях (CART) Модель на основе генетического алгоритма (GA) Модель на опорных векторах (SVM) Модель на основе передаточных функций (TF) Модель на нечеткой логике (FL)