LEFT JOIN
Понятно про анализ данных, технологии, нейросети и, конечно, SQL. Услуги — leftjoin.ru Курсы по аналитике — https://stepik.org/users/431992492 Автор — @valiotti Реклама — @valiotti Перечень РКН: https://tapthe.link/PpkTHavwS
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала LEFT JOIN
Канал LEFT JOIN (@leftjoin) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 43 095 подписчиков, занимая 3 113 место в категории Технологии и приложения и 14 726 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 43 095 подписчиков.
Согласно последним данным от 26 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -790, а за последние 24 часа — -23, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 17.49%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 11.62% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 7 536 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 5 006 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 12.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как аналитика, sql, данными, datalens, csv.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Понятно про анализ данных, технологии, нейросети и, конечно, SQL.
Услуги — leftjoin.ru
Курсы по аналитике — https://stepik.org/users/431992492
Автор — @valiotti
Реклама — @valiotti
Перечень РКН: https://tapthe.link/PpkTHavwS”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 27 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
В целом, подход довольно сомнительный, но окей. Наверняка каждый из нас в той или иной мере привирал в резюме. Вопрос, конечно, в итоговом объеме правды. Тут у ребят целый подход к тому, как «вкатиться» и как максимально заработать на нескольких работодателях. Глубинная же проблема заключается том, что рынок «вкатывания в IT» поломан — мы имеем кучу ребят, прошедших курсы, которые «вошли не в ту дверь» и не могут трудоустроиться. И как будто бы Антон Назаров нашел этому решение. Видно, что подвох тут присутствует: обманув систему рекрутинга, компания получает на какое-то время не вполне квалифицированные кадры, но раз система их пропускает — получается, что они окей?!🔜 И вот как раз оппонирующая сторона — Глеб Кудрявцев и Леся Набока — выпустили «разоблачение» Антона Назарова и в формате подкаста описывают, как для работодателя выглядит пиздеж, который предлагает Антон.
Искренне попытался посмотреть первые 3-5 минут, чтобы понять о чем видео. Но это смотреть просто тошно, максимально токсичный контент с переходом на личности и оскорблениями. Как-то по-другому я себе представлял разоблачителей и борцов за «правое дело». А то, выходит, а чем они лучше-то, если презентуют себя таким образом? Короче максимальный дизреспект по формату и подаче этого контента.🔜 Параллельно сам Антон стримил и давал комментарии на этот разоблачительный контент. Удовольствие, конечно, сомнительное, но ссылку все-таки дам для полноты картины. 🔜 А также у моего товарища Саши Ильина, который пожелал стать публичным рефери переговоров (хотя затея пока не вышла), разгорелось бурное обсуждение в комментах. Туда, кстати, ворвался и сам Глеб Кудрявцев, который вероятно в порыве эмоций накидал неоднозначного для меня контента в качестве ответов «волкам». А что вы об этом думаете? Кто прав, кто виноват? Поддерживаете ли идеи осознанной меркантильности — 🤓 или против волков — 🌚?
«Если ты действительно выучишь это все, то будешь знать 90% того, что важно сегодня».🔜 Правда, в том документе было аж 40 научных статей, а у нас всего 26. Но внимания список все равно заслуживает, несмотря на то что некоторым материалам из него уже много лет. Это основы, на которых стоят почти все современные инновации в теме ИИ. А у вас есть must-read материалы про AI и ML? Делитесь в комментариях!
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
