🏆 Data Feeling | AIeron
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
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام 🏆 Data Feeling | AIeron
کانال 🏆 Data Feeling | AIeron (@datafeeling) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 14 701 مشترک است و جایگاه 718 را در دسته بازاریابی و PR و رتبه 45 401 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 14 701 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 18 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -78 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 6 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 18.76% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 7.37% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 759 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 084 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 30 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند лот, n8n, бразилия, пет, санкция تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“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”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 19 ژوئن, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته بازاریابی و PR تبدیل کردهاند.
features = list(set(features))Вроде бы красивый трюк, как удалить дубли в одну строчку. Однако, если запустить этот код потом снова, последовательность будет уже иная. Как следствие - разные результат модели. Последствия оказываются очень болезненными, если вы проверяете разные гипотезы и результат модели должен четко отражать наличие/удаление признака, а не более удачную последовательность. В общем, будьте осторожнее. Вместо set'а используйте лучше Numpy =)
features = np.unique(features)
اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
