uk
Feedback
S0ER

S0ER

Відкрити в Telegram

Архитектура | Программирование | Профессиональное развитие Соер.Клуб - https://t.me/soer_live По всем вопросам писать на @soerdev

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу S0ER

Канал S0ER (@softwareengineervlog) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 10 528 підписників, посідаючи 11 727 місце в категорії Технології та додатки та 62 066 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 10 528 підписників.

За останніми даними від 19 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -29, а за останні 24 години на 0, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 28.73%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає N/A% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 026 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 0 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 141.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як rbp, архитектура, callme, mov, указатель.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
Архитектура | Программирование | Профессиональное развитие Соер.Клуб - https://t.me/soer_live По всем вопросам писать на @soerdev

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 20 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.

10 528
Підписники
Немає даних24 години
-147 днів
-2930 день
Архів дописів
S0ER
10 528
Небольшое задание на знание приведения типов в JavaScript, странная конструкция "+!" встречается редко, но иногда оказывается полезной.

S0ER
10 528
@JavaScript: результат выражения: [+!+"1", "1"+1, +"1"+1], будет: anonymous poll [0, "11", 2] – 3 👍👍👍👍👍👍👍 100% [ true, "11", 2] ▫️ 0% [true, 2, 2] ▫️ 0% [0, "2", "2"] ▫️ 0% [1, "11", 2] ▫️ 0% [false, NaN, 2] ▫️ 0% 👥 3 people voted so far. Poll closed.

S0ER
10 528
В общем, кто хочет может на codewars указать "Software Engineer Vlog (YouTube)" и сразу попасть в нашу банду. ))))))

S0ER
10 528
Насколько я понял, на codewars есть кланы, и все кто пишет одно и то же название у себя в профиле в поле "Clan", попадают в один клан.

S0ER
10 528
На все ушло больше часа, поэтому придется видео сокращать, показывая только основные моменты.

S0ER
10 528
В качестве разминки сделал задачу на 2kyu (чем меньше число, тем сложнее самые простые - 8kyu)

S0ER
10 528
kata для видео.png0.38 KB

S0ER
10 528
В такую погоду только дома сидеть и горячий чай пить

S0ER
10 528
-42

S0ER
10 528
photo content

S0ER
10 528
@vote Стоит ли на канале делать скринкасты с примерами решения задач на codewars или других подобных сайтов? anonymous poll Да – 13 👍👍👍👍👍👍👍 87% На твое усмотрение – 2 👍 13% Нет ▫️ 0% 👥 15 people voted so far.

S0ER
10 528
codewar challenge.png4.65 KB

S0ER
10 528
Хорошо подходит для задач проактивного мониторинга технических и бизнес показателей

S0ER
10 528
В нашей практике в основном используем ARIMA и этого вполне хватает.

S0ER
10 528
Так же хорошая статья по анализу временных рядов (тоже с хабра) - https://habrahabr.ru/post/207160/

S0ER
10 528
Более подробно указанные модели прогнозирования описаны - https://habrahabr.ru/post/180409/ там же есть рекомендации по литературе

S0ER
10 528
И только потом ANN

S0ER
10 528
из них самые популярные Авторегрессионные модели

S0ER
10 528
Регрессионные модели прогнозирования Авторегрессионные модели прогнозирования (ARIMAX, GARCH, ARDLM) Модели экспоненциального сглаживания (ES) Модель по выборке максимального подобия (MMSP) Модель на нейронных сетях (ANN) Модель на цепях Маркова (Markov chains) Модель на классификационно-регрессионных деревьях (CART) Модель на основе генетического алгоритма (GA) Модель на опорных векторах (SVM) Модель на основе передаточных функций (TF) Модель на нечеткой логике (FL)