¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
🏆 Data Feeling | AIeron
Ir al canal en Telegram
IT предприниматель и препод 🧑🏫 ex-ML лидер в Dodo Brands 🦤🍕 Прокачиваю людей в Data Science 🚀 Победитель Stepik Awards 🏆 Kaggle Expert 🤹♀️ Создатель @Speakadora_bot @big_llm_course РКН https://clik.now/datafeeling Алерон @Ale_v2
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram 🏆 Data Feeling | AIeron
El canal 🏆 Data Feeling | AIeron (@datafeeling) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 14 699 suscriptores, ocupando la posición 717 en la categoría Marketing y relaciones públicas y el puesto 45 387 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 14 699 suscriptores.
Según los últimos datos del 19 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -81, y en las últimas 24 horas de -6, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 19.05%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 7.37% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 801 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 084 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 28.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como лот, n8n, бразилия, пет, санкция.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“IT предприниматель и препод 🧑🏫
ex-ML лидер в Dodo Brands 🦤🍕
Прокачиваю людей в Data Science 🚀
Победитель Stepik Awards 🏆
Kaggle Expert 🤹♀️
Создатель @Speakadora_bot @big_llm_course
РКН https://clik.now/datafeeling
Алерон @Ale_v2”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 20 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 Marketing y relaciones públicas.
14 699
Suscriptores
-624 horas
-57 días
-8130 días
Archivo de publicaciones
14 699
#Трюк № 35 - стабилизация решений🛹⚖️
Представьте такую ситуацию, вы потратили уйму времени, чтобы занять лидирующую позицию в топе лидерборда. А после оценки вашей модели на приватной выборке - ваш результат уходит в закат 🌅, а точнее слетает на N позиций вниз🛬. Что вы чувствуете? 🤷♀️😕🌡
Что ж, сейчас дядя Саша расскажет одну Kaggle'скую фишку, как можно взять шафл под свой контроль и скидывать вниз по лидерборду всех, кто плохо пристегнулся💺.
Сама процедура прозвучит как абсурд, как бессмысленная операция, как бред больного, но метод на моей практике показал себя хорошо. (Пруф эффективности трюка на скрине ниже)
Идея трюка такая:
1 - Берем модель, фиксируем random_state/seed модели, обучаем, сохраняем.
2 - Создаем новую точно такую же модель, фиксируем НОВЫЙ random_state, обучаем, сохраняем.
3 - Делаем так несколько раз .
4 - Далее просто усредняем прогнозы полученных моделей с разными seed'ами. Все🙅♂️
Сама точность прогноза обычно не отличается. Она даже может быть больше/меньше, чем без усреднения.
Но преимущество в том, что такой ответ более стабильный по множеству причин. Эту идею часто используют не только в классическом ML, но даже в CV, NLP, GAN'ах.
P.S. - Если ваша модель детерминированная (linear regression), то можно зайти с другой стороны. Берем K-фолдное разбиение и повторяем его несколько раз при разных random_state'ах. Результаты усредняем.
#теперь_фарт_в_твоей_команде
14 699
Выкладываю своё решение по хакатону от МКБ на топ-2. Забирайте на разбор)🍿🎬
- Потрачено времени - 4 дня (full time)
- Сгенерировано 210 новых признаков🚵
- Только 10 новых признаков дают резкий прирост в точности
- Финальная модель - ансамбль двух катбустов🐈 🐈
- Результат - 2й на привате🏆
Из ощущений о кейсе:
- 70% успеха - это новые признаки / работа с данными
- 20% успеха - это работа с моделью / коддинг
- 10% понимание доменной области / или гугление
Ссылка на GitHub: github.com/a-milenkin/MKB_hack
Отдельными постами расскажу про фишки/трюки, которые сработали.
#two_cats_to_top
#забирай_и_побеждай
14 699
Братцы, одно скажу!
Цените матерей и максимально стабилизируйте свои решения, чтобы шафлило только вверх ☝️😄
Итог: топ-2 на привате🤟😱
#всемфарту🤞
#МКБ
14 699
Неожиданно много людей написало насчет идей по хаку МКБ. 😳 Что так много людей хотят себе айфон или макбук?😅
Из того что услышал, мало кто вообще пытался дополнительные признаки генерировать 😳😳. Поэтому решил поделится одним успешным кейсом, который на мой взгляд хорошо разделяет данные по таргету. 🧠🚀
Расскажу что это и как я придумал этот признак через пару дней)
#FeatureEngineering на максималках
14 699
Пофармил на этих выходных хакатон от МКБ. Задача интересная, предсказание факта наступления выплаты по гарантии.
Осталась пара дней до конца, но уже все адекватные идеи перебрал пока дошел до топ-5 из 3-x сотен DS'ов 🤺. Оставлю так, посмотрим, подбросит ли меня шафл на привате повыше. 😄🤟
Кто-то писал, что хак для начинающих, но такого не почувствовал. Пока поднимал скор - пришлось попотеть🧠🧠🧠.
#хочумакбук👨💻
#ЛикиНЕиспользовал💦
Интересно чем все закончится?
Накидайте идей в комменты 🤪
14 699
Kaggle штука не простая)😅
Поднялся за ночь на 426 мест вверх, но до медали все равно не долетел)☄️🤪
А не запустить ли мне курс - как НЕ выиграть медаль на Kaggle? 🤔🤔
Решил поделиться - потому что иногда важнее набраться опыта, чем урвать призовые.
PS: Сорева по NLP на языке Хинди - вообще ничего не мог прочитать, чисто на метрики опирался. 🙂
PPS: В паре мест надо мной два индуса Kaggle-мастера🤙
14 699
Вот рассказываю тут вам про фишки из мира анализа данных, а в жизни сталкиваюсь с вот таким…🤷♀️😅
Представляю вашему вниманию сверх-высоко-пропускную систему электронного документооборота 🗃🧨
Врать не стану. Мои документы, потерянные месяц назад, были найдены менее, чем за 10 секунд, под чьей-то чашкой кофе☕️. Очень шустро ⚡️
Сама команда, разработавшая систему, признается, что секрет успеха в Agile техниках и продвинутом использовании Jira, Slask’а и Trello
#CRMотдыхает
#DataEngineering
14 699
Рассказываю тут вам про фишки из мира анализа данных, а в жизни сталкиваюсь с вот этим…
Представляю вашему вниманию сверх-высоко-пропускную систему электронного документооборота.
Врать не стану. Мои документы, потерянные месяц назад, были найдены менее, чем за 10 секунд, не отрываясь от кофе☕️.
Сама команда, разработавшая базу данных, признается, что секрет успеха в agile техниках и продвинутом использовании Slask’а и Trello.
#SRMотдыхает
14 699
А ты используешь пайплайны?😎
Или пишешь код отдельно для тренировочных данных и отдельно для тестовых?🙊😱
#ds_memes
14 699
Провел вчера открытый вебинар в Otus по пайплайнам в sklearn.
Вышло полезно, поэтому не могу не поделиться и со своей шайкой DS'ов. Забирайте запись: github.com/a-milenkin/Otus_Open_Day/
На картинке гигант, которого собрал для задачи классификации за 10 строк кода на Python 🤠
Да еще и обучили💪🤪🤘
#pipelines
#неРеклама
14 699
Продолжаю прокачивать твои навыки в Data Science🎡
Трюк №17 - сдвиги (Data shift)🎭
На валидации метрика высокая, а на тесте внезапно сильно ниже? - Это повод проверить ваши данные на сдвиги. На скрине привел простой пример, как можно отловить сдвиг🕸
Что можно сделать?
- Удалить шифт-фичу совсем
- Проверить выбросы
- RobustScaling, StandScaling*
- Вычесть разницу средних
- data[“feature”].shift(12)
* В этом теме много тонкостей. Поэтому просто обращу внимание на один из способов искать шифты с помощью статистических критериев - не зря же вам на мат.статистике про них рассказывали?! Найдя шифт, придумать что с ним делать уже проще.
На своей практике, использовал шифты как дополнительный повод почистить данные. Смотри скрин.
P.S - Да, критерии нужны не только для А/B тестирования!🚦🏭
14 699
трюк №13 - блендинг 🎳
Вот вам мотивация биться командой☘️. Считаешь, что твой score так себе...? А что покажет блендинг с моделями товарищей? На фото мой реальный кейс с хака🧙♂️ Это прям магия 🪄📈😅
Почему работает? Зануляется шумовая составляющая прогноза.
P.S - Развлёкся этой ночью на Open Data Battle, наконец-то дошли руки доработать код с 3-м бустингом - catboost'ом 🐈. Очень порадовал)💪 🔥
#чисто_ради_фана
🎃🎃🎃🎃🎃🎃🎃
14 699
Только началась в Москве суета с ограничениями - сразу взял билет и улетел DS’ить удаленно в Сочи ✈️
- Температура +20🌡
- Билет 1.5к
- Локдаун не меньше недели.
- Профилактика выгорания
Чем не повод сделать также?) 😅🤔
В личке готов рассказать, где снять комфортную студию в Сочи за 18к/месяц в 350 метрах от моря 🌅 Не реклама, но знайте, что так можно 🤫
Ниже тизер видео - с таким видом работоспособность подлетает до небес.
14 699
Поучаствовал в съемке бесплатного курса по DS от Мегафон.
Некоторых экспертов раньше смотрел, а теперь вместе с ними вовлекаю новых чемпиончиков в индустрию 🏆
Не реклама, просто рад запуску и промо-ролики курса интересные🚀 Приложу фрагмент:)
14 699
Трюк №11 - нормировка таргета🏔
Давно держал в голове этот трюк, но только недавно он сработал у меня на практике. 😎
Если целевая переменная имеет нестандартное распределение, то простое логарифмирование этой переменной может выровнять распределение в сторону нормального - это немного упростит задачу вашей модели.📈
По итогу точность подрастает, что очень приятно🔝. После предсказания производим обратное преобразование - потенцируем (возводим экспоненту в степень вашей переменной).🤓
Почему работает? Линейным моделям становится проще улавливать нелинейные зависимости 🏋️♀️
