Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
🏆 Data Feeling | AIeron
Kanalga Telegram’da o‘tish
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
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali 🏆 Data Feeling | AIeron analitikasi
🏆 Data Feeling | AIeron (@datafeeling) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 14 701 obunachidan iborat bo'lib, Marketing toifasida 718-o'rinni va Rossiya mintaqasida 45 401-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 14 701 obunachiga ega bo‘ldi.
18 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -78 ga, so‘nggi 24 soatda esa 6 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 18.76% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 7.37% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 759 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 084 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 30 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent лот, n8n, бразилия, пет, санкция kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“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”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 19 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Marketing toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
14 701
Obunachilar
+624 soatlar
-417 kunlar
-7830 kunlar
Postlar arxiv
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.
