Не попадитесь на канал ботавода! Telemetrio находит и помечает такие каналы 👉 Хотите видеть метку — оформите подписку

🏆 AIeron | Data Feeling

Открыть в Telegram

IT предприниматель и препод 🧑‍🏫 ex-ML лидер в Dodo Brands 🦤🍕 Прокачиваю людей в Data Science 🚀 Победитель Stepik Awards 🏆 Kaggle Expert 🤹‍♀️ Создатель mnogo-reels.ru и @big_llm_course РКН https://clik.now/datafeeling Алерон @Ale_v2

Больше

Россия45 678Маркетинг и PR722...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала 🏆 AIeron | Data Feeling

Канал 🏆 AIeron | Data Feeling (@datafeeling) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 14 209 подписчиков, занимая 722 место в категории Маркетинг и PR и 45 678 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 14 209 подписчиков.

Согласно последним данным от 03 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -19, а за последние 24 часа — 4, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 21.98%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 9.18% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 124 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 304 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 23.
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 mnogo-reels.ru и @big_llm_course РКН https://clik.now/datafeeling Алерон @Ale_v2”

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 04 ноября, 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.

14 209

Подписчики

+424 часа

-157 дней

-1930 дней

3 124

Просмотры поста

~ 1 30424 часа

~ 1 73148 часов

21.98%

Коэффициент вовлеченности

~ 1

Постов в день

Ads index

Архив постов

14 209

Про мои планы. Приближается конец года, мне для достижения своих целей осталось дофармить золото на Kaggle и добить запуск авторского курса. Поэтому не хватает рук на то, чтоб пилить огненные выпуски на YouTube, после которых приходит много позитивного фидбека. Хотя идей много, мечтаю заснять примеров, где сам прохожу реальные собесы. Скорее всего уже на английском. На русских собесах со мной уже здороваются как с Алероном (хотя везде пишу Александр), что вносит байес. (А еще фачат, что мешает сильнее 😅) А ведь еще и статьи для Хабра все никак не добью. Подвисло уже 4 темы, не могу сесть и добить до финалочки. 💣 В общем, двигаю все эти темы как могу. Что же делать пока меня нет? На этот счет у меня для вас есть давно заготовленная бомба от Даши. Ловите 💥

14 209

Скоро узнаем, влияет ли название канала на его рост.

14 209

Мысль дня. «Возможно я и правда плохо пока разбираюсь в крипте, но гарантированные 20% ежемесячно кажутся мне пирамидой» Это я сегодня сходил на небольшой нетворкинг местных предпринимателей и встретил там пару «сказочных» проектов 😅 В общем, если идти не в Data Science, то в Data Engineering. Хотя возможно давно уже пора в блокчейне начать разбираться.

14 209

Вот такой хотел видос прикрепить для фразы "Мне нужно золото". В общем, фармим и молимся!

14 209

Этой ночью я снова летал, но не по небу, а по лидерборду свежего FeedBack Prize В этот раз снова бронза🥉 Счастлив ли я?! С одной стороны приятно, да. Скануть больше 700 мест вверх за ночь, это красиво🎰. Однако, ближе к титулу мастера меня это не подвинуло. Мне сейчас нужно только золото! Есть еще месяц до нового года, чтобы закрыть эту строчку в планах. Соревнований подходящих сейчас много. Будем добивать. Кстати, Ваня говорит, что не тот сабмит выбрали, могли оказаться в серебре. Если обратите внимание, то у первой тысячи участников скор не отличается 🥁 Кстати, мои коллеги по цеху (Привет Марк, Отабек и другие) ухватили серебро. Насколько знаю, у них порядка 70 языковых бертов, пока у нас меньше десятка. Да и кодили ребята месяц, в то время как мы потратили меньше недели. Это вам к вопросу, про трудозатраты, необходимы чтоб забрать медали на Kaggle. Всем доброе утро)

14 209

Вот подписаться на тонну каналов в телеграмме - это дело плевое ... А вот отписаться потом тяжело, мозг сопротивляется, хотя информационный шум для него опасен. Мешает синдром упущенной выгоды, точнее "синдром возможной выгодны" от пребывания в чате или от подписки на группы с бесконечной рекламой онлайн курсов. В общем, советую пересмотреть мое коротенькое выступление. А лучше сразу перейти к упражнению по отписке или архивации от телеграм каналов. Как понять, что надо отписаться от какого-то канала? 🎯 Вы замечаете там рекламу чаще 2-3 раз в неделю. 🎯 У вас постоянно копиться там тонна непрочитанных постов 🎯 Канал/Блогер постит что-то прям каждый день и все время без пользы для вас. 🎯 Посты в канале это тупо сбор ссылок из интернета, которые вы сами можете легко нагуглить Заведите привычку отписываться. Через время ваш мозг скажет вам спасибо

14 209

Влетел тут в одну сореву на Kaggle ... Пока держусь в топ-1, но надеюсь, когда-нибудь вы сбросите меня вниз! Уже скоро...

14 209

Боюсь быть уволенным из FAANG’а

14 209

Что ж, ждем, когда BERT'ты в России запретят

14 209

Подумал, хочу разгонять в Таиланде IT комьюнити. Возможно когда-нибудь буду тут даже буткемпы по программированию организовывать. В Сочи не успел, но мб в Тае получится.

14 209

Мы тут с ребятками успели пофармить не медалей ради, а потому что было много призовых. 15 призовых мест! Такое я вижу впервые) Боролось за призовые больше 220 человек. Мы с тимой суммарно на троих унесли 160к за несколько вечеров фултайма. В целом, тоже хорошо. Удивительно, что подходы были абсолютно разные. Даже сетки заходили. Это собственно второе соревнование на моей памяти где хорошо заходит dart из LightGBM Ссылка на мой ноутбук простыть. Причесал на столько, на сколько мне хватило выдержки. Дальше до нового года буду фармить только Kaggle.

14 209

Угадайте про какой бустинг идет речь по картинке. Первые три угадавших получат скидку 50% на мой курс по соревновательному анализу данных. Курса пока нет, но скидка уже будет.

14 209

Фиксация random_seed'а не помогла воспроизвести скор Заметил тут вечером любопытный факт. С одной стороны простой технических нюанс, но с другой стороны не очень уж очевидная проблема. Оказывается, если в модель (например LigthGBM) подавать признаки в разной последовательности, то результаты будут разные, к тому же очень сильно! Вы спросите меня, а зачем подавать признаки в разных последовательностях?! Ну например, если вы хотели удалить дубли в списке и реализовали это вот. (Привет Leetcode)

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)