Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
🏆 Data Feeling | AIeron
Открыть в 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
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала 🏆 Data Feeling | AIeron
Канал 🏆 Data Feeling | AIeron (@datafeeling) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 14 701 подписчиков, занимая 718 место в категории Маркетинг и PR и 45 401 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 14 701 подписчиков.
Согласно последним данным от 18 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -78, а за последние 24 часа — 6, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 18.76%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 7.37% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 759 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 084 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 30.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как лот, n8n, бразилия, пет, санкция.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“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”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 19 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 Маркетинг и PR.
14 701
Подписчики
+624 часа
-417 дней
-7830 день
Архив постов
14 704
Помню, как код назад я проснулся в этот день будто бы в новой реальности.
14 704
Положительно влияю?
Организовал вчера уже вторую поездку по островам Пхукета на яхте с IT ребятками. Проводили закат, покатали на сапах, попрыгали со второго этажа в воду. Было в этот раз 25 талантов.
Зачем? Общение с единомышленниками на отвлеченные от работы темы очень перезагружает. Я потом проще фокусируюсь в работе. Мозг легко вгрызается в новые задачи. А еще мне классно когда вокруг меня много интересных людей нетворкаются.
А один особенный вчера момент растопил мое сердце напрочь. Дело было так. Стою общаюсь с 3-мя data scientist’ами. Плывем где-то в океане. В один момент звучит вопрос почему Пхукет? И все трое отвечают - потому что увидели пост Алерона про его опыт пребывания в Таиланде. Как же было приятно в этот момент от этого, чуть на небо не взлетел 😄
Еще клево было узнать, что на яхте было одновременно два прОдукта из двух конкурирующих онлайн-школ. Обменялись опытом (Не skillbox 😅)
Кстати, это уже моя третья нетворкинг сессия. Первая была в Москве. В общем, если вести блог, то не только ради шеринга знаниям, но еще и ради объединения талантов. Надеюсь, вы тоже убеждались на своем опыте, как сильно может забустить вас встреча с нужным человеком.
14 704
Repost from Aleron Backstage
Нет времени объяснять.
Организовал вебинар, а вас позвать забыл.
Ссылка на вебинар. Уже идет!
14 704
А вот это я месяц назад. Еще пока не знаю, что меня ждут. Наивно рассуждаю о стратегии возврата 😂
14 704
Снова пользуюсь своим положением во благо. Извините.
В общем, нашел тогда студента, которому сдал квартиру. А он спустя три месяца ехал из России внезапно.
В общем, снова ищу человека, кому пересдам квартиру со сладкими условиями.
14 704
Выиграть 100к или как написать лучшую статью на Хабре.
Год уходит. Подводить итоги буду завтра, а сейчас просто хочу поделиться небольшой радостью. Выиграл в конкурсе авторов!
За этот год я написал 8 статей на Хабре. Почти каждая была в топе лучших среди недели. Три из них висели в топе лучших за месяц, а одна оказалась в топе всех топов, закинув меня в топ-1 на Хабре и, как выяснилось сегодня, принесла мне возможность покрыть расходы на идею с курсами на 100к, о которой писал выше.
Кстати, перед публикацией той статьи у меня не было в мыслях выставлять ее на конкурс, я просто классно провел время играя с новой игрушкой и фантазируя надо альтернативами лого для red_mad_robot. На момент завершения статьи, у мня встал выбор, добавить в статью рекламу и получить ~3к-5к или просто публикануть, включив в конкурс.
Чтоб выиграть, мне надо было побороть хотя победителя прошлых лет. Спарсив рейтинги других статей Хабра и сравнив со своими - понял, что мат ожидание выигрыша вышел, чем просто разовая плата. Как видите, оценка была хорошей.
Знаете почему я вообще начал писать свои статьи? Все от дури! Однажды ночью мою голову просто разрывал поток мыслей и идей, не дающих спать.
Не переселив желание поделиться, я просто сел за чистый ворд и начала писать, облегчая так свой "приступ". Так родилась моя первая статья, которую по фану решил заслать на Хабр утром. Тот день был моим первым рабочим днем в Х5.
Мне очень нравится писать про штуки, которыми редко кто стал бы делиться. Всякий технический схематоз - это прям мое любимое, то за что я полюбил Хабр.
Скучно писать что-то, про что писали уже до тебя, а вот накропать что-то такое от чего читатель сказал бы: "Вау, это надо запомнить" - это бесценно.
#Хабр
14 704
Узнал необычный трюк по соревнованиям, где метрика - корреляция.
Накидываете на свой ответ шум и скор с ненулевой вероятностью подрастает. Если скор подрос, накидываете еще шум и так пока не станете медалистом. Оказывается, нужно не так много попыток, чтоб зайти в золото и обессмыслить лидерборд.
Продолжаем с тиммейтами валидировать модели. Радует, что локальная валидация коррелирует с бордом.
Еще один трюк, который внезапно помог - это учить ансамбль моделей на тех данных, на которых базовые модели имеет такую же точность как и на тесте. Это называется мета-лернинг.
Очень парадоксально, чтоб в этом чемпионате можно проверять моделии сперва на тесте, а только потом уже валидировать на трейна 🤪
14 704
В целом, это верный путь в любой сфере. Если сильно надо - бьешь в одну точку, пока не треснет.
Кстати, с пасибо за ваши ответы вчера. Мы нашли пару идей для себя. Мне понравились варианты с Adversarial Validation и со смешиванием моделей заранее в единую фичу с весами пропорционально известной точности (корреляции) на тесте. Последнее, кажется, может докинуть. Надеюсь, вам тоже было полезно подумать над кейсом.
Аудитория у меня, конечно, заряженная 💪
14 704
Уперлись с командой очень необычный кейс ...
Вот у вас есть три предобученные модели, на тесте эти модели дают точность 90%, 80%, 70%.
Вы решили отвалидировать ансамбль из трех моделей на трейне. Подали прогнозы моделей как фичи + дополнительные фичи в бустинг. Как итог, бустинг отранжировал выходы моделей по важность абсолютно противоположно тесту. Как итог, на тесте ансабль дал точность ~75%...
Вот думает, что делать) Метрика на тесте - корреляция Спирмена.
Из идей, навесить на фичи веса, чтоб бустинг через "не хочу" ранжировал фичи в соответствии с информацией с теста.
