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
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу LEFT JOIN
Канал LEFT JOIN (@leftjoin) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 43 095 підписників, посідаючи 3 113 місце в категорії Технології та додатки та 14 726 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 43 095 підписників.
За останніми даними від 26 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -790, а за останні 24 години на -23, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 17.49%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 11.62% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 7 536 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 5 006 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 12.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як аналитика, sql, данными, datalens, csv.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“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”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 27 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.
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!
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
