Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
🏆 Data Feeling | AIeron
Відкрити 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
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу 🏆 Data Feeling | AIeron
Канал 🏆 Data Feeling | AIeron (@datafeeling) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 14 699 підписників, посідаючи 717 місце в категорії Маркетинг і PR та 45 387 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 14 699 підписників.
За останніми даними від 19 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -81, а за останні 24 години на -6, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 19.05%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 7.37% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 801 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 084 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 28.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як лот, n8n, бразилия, пет, санкция.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“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”
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 Маркетинг і PR.
14 699
Підписники
-624 години
-57 днів
-8130 день
Архів дописів
14 699
#Трюк № 35 - стабилизация решений🛹⚖️
Представьте такую ситуацию, вы потратили уйму времени, чтобы занять лидирующую позицию в топе лидерборда. А после оценки вашей модели на приватной выборке - ваш результат уходит в закат 🌅, а точнее слетает на N позиций вниз🛬. Что вы чувствуете? 🤷♀️😕🌡
Что ж, сейчас дядя Саша расскажет одну Kaggle'скую фишку, как можно взять шафл под свой контроль и скидывать вниз по лидерборду всех, кто плохо пристегнулся💺.
Сама процедура прозвучит как абсурд, как бессмысленная операция, как бред больного, но метод на моей практике показал себя хорошо. (Пруф эффективности трюка на скрине ниже)
Идея трюка такая:
1 - Берем модель, фиксируем random_state/seed модели, обучаем, сохраняем.
2 - Создаем новую точно такую же модель, фиксируем НОВЫЙ random_state, обучаем, сохраняем.
3 - Делаем так несколько раз .
4 - Далее просто усредняем прогнозы полученных моделей с разными seed'ами. Все🙅♂️
Сама точность прогноза обычно не отличается. Она даже может быть больше/меньше, чем без усреднения.
Но преимущество в том, что такой ответ более стабильный по множеству причин. Эту идею часто используют не только в классическом ML, но даже в CV, NLP, GAN'ах.
P.S. - Если ваша модель детерминированная (linear regression), то можно зайти с другой стороны. Берем K-фолдное разбиение и повторяем его несколько раз при разных random_state'ах. Результаты усредняем.
#теперь_фарт_в_твоей_команде
14 699
Выкладываю своё решение по хакатону от МКБ на топ-2. Забирайте на разбор)🍿🎬
- Потрачено времени - 4 дня (full time)
- Сгенерировано 210 новых признаков🚵
- Только 10 новых признаков дают резкий прирост в точности
- Финальная модель - ансамбль двух катбустов🐈 🐈
- Результат - 2й на привате🏆
Из ощущений о кейсе:
- 70% успеха - это новые признаки / работа с данными
- 20% успеха - это работа с моделью / коддинг
- 10% понимание доменной области / или гугление
Ссылка на GitHub: github.com/a-milenkin/MKB_hack
Отдельными постами расскажу про фишки/трюки, которые сработали.
#two_cats_to_top
#забирай_и_побеждай
14 699
Братцы, одно скажу!
Цените матерей и максимально стабилизируйте свои решения, чтобы шафлило только вверх ☝️😄
Итог: топ-2 на привате🤟😱
#всемфарту🤞
#МКБ
14 699
Неожиданно много людей написало насчет идей по хаку МКБ. 😳 Что так много людей хотят себе айфон или макбук?😅
Из того что услышал, мало кто вообще пытался дополнительные признаки генерировать 😳😳. Поэтому решил поделится одним успешным кейсом, который на мой взгляд хорошо разделяет данные по таргету. 🧠🚀
Расскажу что это и как я придумал этот признак через пару дней)
#FeatureEngineering на максималках
14 699
Пофармил на этих выходных хакатон от МКБ. Задача интересная, предсказание факта наступления выплаты по гарантии.
Осталась пара дней до конца, но уже все адекватные идеи перебрал пока дошел до топ-5 из 3-x сотен DS'ов 🤺. Оставлю так, посмотрим, подбросит ли меня шафл на привате повыше. 😄🤟
Кто-то писал, что хак для начинающих, но такого не почувствовал. Пока поднимал скор - пришлось попотеть🧠🧠🧠.
#хочумакбук👨💻
#ЛикиНЕиспользовал💦
Интересно чем все закончится?
Накидайте идей в комменты 🤪
14 699
Kaggle штука не простая)😅
Поднялся за ночь на 426 мест вверх, но до медали все равно не долетел)☄️🤪
А не запустить ли мне курс - как НЕ выиграть медаль на Kaggle? 🤔🤔
Решил поделиться - потому что иногда важнее набраться опыта, чем урвать призовые.
PS: Сорева по NLP на языке Хинди - вообще ничего не мог прочитать, чисто на метрики опирался. 🙂
PPS: В паре мест надо мной два индуса Kaggle-мастера🤙
14 699
Вот рассказываю тут вам про фишки из мира анализа данных, а в жизни сталкиваюсь с вот таким…🤷♀️😅
Представляю вашему вниманию сверх-высоко-пропускную систему электронного документооборота 🗃🧨
Врать не стану. Мои документы, потерянные месяц назад, были найдены менее, чем за 10 секунд, под чьей-то чашкой кофе☕️. Очень шустро ⚡️
Сама команда, разработавшая систему, признается, что секрет успеха в Agile техниках и продвинутом использовании Jira, Slask’а и Trello
#CRMотдыхает
#DataEngineering
14 699
Рассказываю тут вам про фишки из мира анализа данных, а в жизни сталкиваюсь с вот этим…
Представляю вашему вниманию сверх-высоко-пропускную систему электронного документооборота.
Врать не стану. Мои документы, потерянные месяц назад, были найдены менее, чем за 10 секунд, не отрываясь от кофе☕️.
Сама команда, разработавшая базу данных, признается, что секрет успеха в agile техниках и продвинутом использовании Slask’а и Trello.
#SRMотдыхает
14 699
А ты используешь пайплайны?😎
Или пишешь код отдельно для тренировочных данных и отдельно для тестовых?🙊😱
#ds_memes
14 699
Провел вчера открытый вебинар в Otus по пайплайнам в sklearn.
Вышло полезно, поэтому не могу не поделиться и со своей шайкой DS'ов. Забирайте запись: github.com/a-milenkin/Otus_Open_Day/
На картинке гигант, которого собрал для задачи классификации за 10 строк кода на Python 🤠
Да еще и обучили💪🤪🤘
#pipelines
#неРеклама
14 699
Продолжаю прокачивать твои навыки в Data Science🎡
Трюк №17 - сдвиги (Data shift)🎭
На валидации метрика высокая, а на тесте внезапно сильно ниже? - Это повод проверить ваши данные на сдвиги. На скрине привел простой пример, как можно отловить сдвиг🕸
Что можно сделать?
- Удалить шифт-фичу совсем
- Проверить выбросы
- RobustScaling, StandScaling*
- Вычесть разницу средних
- data[“feature”].shift(12)
* В этом теме много тонкостей. Поэтому просто обращу внимание на один из способов искать шифты с помощью статистических критериев - не зря же вам на мат.статистике про них рассказывали?! Найдя шифт, придумать что с ним делать уже проще.
На своей практике, использовал шифты как дополнительный повод почистить данные. Смотри скрин.
P.S - Да, критерии нужны не только для А/B тестирования!🚦🏭
14 699
трюк №13 - блендинг 🎳
Вот вам мотивация биться командой☘️. Считаешь, что твой score так себе...? А что покажет блендинг с моделями товарищей? На фото мой реальный кейс с хака🧙♂️ Это прям магия 🪄📈😅
Почему работает? Зануляется шумовая составляющая прогноза.
P.S - Развлёкся этой ночью на Open Data Battle, наконец-то дошли руки доработать код с 3-м бустингом - catboost'ом 🐈. Очень порадовал)💪 🔥
#чисто_ради_фана
🎃🎃🎃🎃🎃🎃🎃
14 699
Только началась в Москве суета с ограничениями - сразу взял билет и улетел DS’ить удаленно в Сочи ✈️
- Температура +20🌡
- Билет 1.5к
- Локдаун не меньше недели.
- Профилактика выгорания
Чем не повод сделать также?) 😅🤔
В личке готов рассказать, где снять комфортную студию в Сочи за 18к/месяц в 350 метрах от моря 🌅 Не реклама, но знайте, что так можно 🤫
Ниже тизер видео - с таким видом работоспособность подлетает до небес.
14 699
Поучаствовал в съемке бесплатного курса по DS от Мегафон.
Некоторых экспертов раньше смотрел, а теперь вместе с ними вовлекаю новых чемпиончиков в индустрию 🏆
Не реклама, просто рад запуску и промо-ролики курса интересные🚀 Приложу фрагмент:)
14 699
Трюк №11 - нормировка таргета🏔
Давно держал в голове этот трюк, но только недавно он сработал у меня на практике. 😎
Если целевая переменная имеет нестандартное распределение, то простое логарифмирование этой переменной может выровнять распределение в сторону нормального - это немного упростит задачу вашей модели.📈
По итогу точность подрастает, что очень приятно🔝. После предсказания производим обратное преобразование - потенцируем (возводим экспоненту в степень вашей переменной).🤓
Почему работает? Линейным моделям становится проще улавливать нелинейные зависимости 🏋️♀️
