Job listings — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 10 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 81% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and why it has no browse page of its own yet.
Growth
34 measurements spanning 50 days, net +976. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 28,183–29,588 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded, most recent 20 of 34
Measured (UTC)
Subscribers
Change
26 Sept 2026, 03:19
29,426
+341
19 Sept 2026, 09:39
29,085
+10
17 Sept 2026, 01:41
29,075
+6
15 Sept 2026, 05:16
29,069
+34
13 Sept 2026, 12:38
29,035
+302
11 Sept 2026, 15:40
28,733
+11
9 Sept 2026, 01:35
28,722
+116
5 Sept 2026, 14:16
28,606
+118
3 Sept 2026, 12:37
28,488
-1
2 Sept 2026, 04:43
28,489
-12
1 Sept 2026, 01:45
28,501
-14
31 Aug 2026, 02:23
28,515
+5
30 Aug 2026, 00:53
28,510
+15
29 Aug 2026, 04:05
28,495
+48
28 Aug 2026, 05:32
28,447
+102
27 Aug 2026, 05:54
28,345
-2
26 Aug 2026, 07:34
28,347
-11
25 Aug 2026, 10:16
28,358
-10
24 Aug 2026, 11:17
28,368
-10
22 Aug 2026, 21:22
28,378
first reading
Engagement
87 posts held, back to 30 July 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 71 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
8.95%
avg views ÷ 29,426 subscribers
Avg views / post
2,630
29 posts measured
Reaction rate
0.217%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
29
of 87 held
ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.
ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views — note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate. It is computed over the 27 of 29 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.
What these figures were computed from
Window
Rolling 30 days · latest post in window 26 September 2026
Posts held
87 (30 July 2026 – 26 September 2026)
Views total
76,401
Reactions total
161
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
27 Sept 2026, 06:04 UTC
Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.
Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.
Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.
What this channel posts
Photos
544
Videos
216
Links
389
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 27 September 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. Below Telegram’s rounding threshold, so these counts are exact.
Video runtime
21s
Average length
21s
Measured directly from 1 video with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no ≈ mark.
Reaction mix
1,040 reactions across 80 posts, in 14 distinct kinds. The most used accounts for 30.8% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
320
30.8%
👍
216
20.8%
🤣
210
20.2%
😁
116
11.2%
👏
75
7.21%
👎
43
4.13%
😢
32
3.08%
😭
11
1.06%
🔥
8
0.769%
😍
3
0.288%
🤡
3
0.288%
👌
1
0.096%
💯
1
0.096%
🤯
1
0.096%
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 82 of the 87 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 1,040 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 87 most recent posts we hold, published 30 July 2026 to 26 September 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
❌ ۷ تا باور اشتباه درباره لینکدین
👩🏻💻 من تا الان یک بار هم پست درمورد الگوریتم لینکدین نذاشتم. این دفعه هم صرفا طبق تجربم حس کردم به اشتراک گذاشتن این پست ممکنه به کسی کمک کنه.
1️⃣ اگه ۱ ساعت از پست گذشت و استقبالی ازش نشد، پاکش کن.
📝 من قدیم اینجور فکر میکردم، ولی جدیدا پستهایی گذاشتم که تا ۲ ساعت حتی ۱۰۰ تا لایک هم نداشته، ولی یهو به ۷۰۰ تا لایک رسیده. دلیلش هم الگوریتم مرحلهای لینکدینه که هوشمندتر شده. ق…
برای پیدا کردن یه موقعیت شغلی بهتر یا ارتقای شغلی، اینکه فقط توی رزومهتون بنویسین «آشنا با هوش مصنوعی» کافی نیست؛ مهم اینه که بتونین با AI یه مسئله واقعی رو حل کنین.
مثلاً بتونین:
✔️ کارهای تکراری رو خودکار کنین
✔️ دادهها رو سریعتر تحلیل و گزارش کنین
✔️ با n8n گردشکار هوشمند بسازین
✔️ برای یه نیاز واقعی، ابزار مؤثر و مفید بسازین
این مهارتها کمک میکنن فقط مجری کارها نباشین؛ بلکه به کسی تبدیل بشین که فرایندها …
📝 ۵ پرامپتی که پروفایل لینکدینت رو برای پیدا کردن فرصتهای شغلی بهتر، بهینه میکنه!
👨🏻💻 پروفایل لینکدینم رو دادم به Claude تا برام بهینهاش کنه؛ نتیجهاش؟ سر یه هفته نشده سروکلهی ریکروترها پیدا شد و اینباکسم پر شد از پیامهای استخدامی.
👤 پروفایلت باید جوری ساختاریافته باشه که هم تو سرچِ ریکروترها بالا بیاد، هم تو همون چند ثانیه اول توجه ریکروتر رو جلب کنه.
❗️ پس قبل از اینکه شروع کنی به اپلای بیشتر، اول پروفای…
👨🏻💻 اخیراً یه توسعهدهنده ابزاری به اسم AI Job Search رو بهصورت متنباز برای Claude Code منتشر کرده که که کل فرایند کاریابی رو اتوماتیک میکنه!
▶️ ابزار AI Job Search آگهیها رو بررسی میکنه (تا ببینه چقدر با مهارتها و شرایطت همخوانی داره)، رزومهت رو برای هر شغل شخصیسازی میکنه و برات کاور لتر مینویسه.
🤖 تازه یه هوش مصنوعی دوم همهچیز رو دوباره چک میکنه تا سوتی نده. مصاحبه، پیگیری درخواستها و شکاف مهارت…
🎓 آشنایی با اساتید «ابزارها و کاربردهای هوش مصنوعی»
⚙️ در بوتکمپ جدید آکادمی همراه اول، میزبان متخصصان و مدیران با تجربهی بسیاری هستیم که جامعترین دانش و تجربیات در خصوص ابزارها و کاربردهای هوش مصنوعی را، در اختیار شرکتکنندگان قرار بدهیم.
🔸 مسعود رئیسی | مدیر هنری فیلیمو مدرسه
🔸 سهیل تهرانی پور | مدیرعامل و متخصص هوش مصنوعی ساعیان ارتباط
🔸 اسماعیل گوهری | متخصص تولید ویدئو و محتوای بصری برای برندها
🔸 یدالله یعق…
🎓 دوره خروجی محور مدرسه پاییزه ثبت اختراع
"تختهگاز بهسوی ثبت اختراع و مدال جهانی اختراعات" 🚀
🛑🛑 ظرفیت 10 نفر 🛑🛑
💡در این دوره، از نخستین گامهای شکلگیری ایده تا ثبت رسمی اختراع و شرکت در مسابقات جهانی اختراعات، همراه شما خواهیم بود.
✅ حتی اگر ایده نداری با این دوره می تونی مخترع بشی !
🏆مزایای ثبت اختراع:
1️⃣ کسب درآمد از فروش حق امتیاز💰
2️⃣ تسهیلات بنیاد ملی نخبگان و دانشجوی نمونه کشوری 🎓
3️⃣ امکان تأسیس …
📓 جزوه فارسی «۱۸ بخش مهم پروفایل لینکدین»
🔃که خیلیا راحت نادیدهاش میگیرن!
👨🏻💻 یه پروفایل قویِ لینکدین، شانسی ساخته نمیشه؛ پشتش یه استراتژی قوی و یه بهینهسازیِ هدفمند وجود داره.
▶️ وقتی تو عمل دیدم تکتک بخشهای پروفایل چه تاثیری تو پرسونال برندینگ دارن و هر کدوم چه هدفی رو دنبال میکنن، تصمیم گرفتم تمام این تجربههام رو تو این جزوه باهاتون به اشتراک بذارم.
📔 تو این فایل رفتم سراغ ۱۸ بخش ضروری در پروفایل ل…
⚠️⚠️⚠️⚠️
لیست اخر سال ۱۴۰۵ ، فقط و فقط تا فردا فرصت
⚠️⚠️⚠️⚠️
⚠️ارائه کارت دانشجویی یا مدرک تحصیلی دانشگاه الزامی میباشد
موسسه حسابداری و مالیاتی پویا تراز پیشتاز ثبت 7460 و شناسه ملی 14011486630 بیش از ۱۲ سال سابقه ، فراخوان آموزشی حسابداری مالیاتی با شرایط زیر دارد :
شرایط جذب :
✔️علاقه مند به حوزه حسابداری
✔️سن بین ۱۸ الی ۴۰ سال
شرایط دوره آموزشی
✔️دوره آموزشی ۲ ماهه شامل ۲۰ جلسه ۲ ساعته
✔️روند دوره غیرحضوری و…
😝 قوانین جدید الگوریتم لینکدین در ۲۰۲۶
👨🏻💻 لینکدین دیگه اون لینکدینِ سابق نیست! ترفندهایی که تا همین سال پیش جواب میدادن، دیگه رسماً کارایی ندارن!
🐌 الگوریتم جدید دیگه به تعداد فالوور کاری نداره؛ بلکه مستقیماً به کیفیت، اعتبار و تخصصِ شما پاداش میده.
😊 تو این فایل، نتایج آنالیز ۴۰۰ هزار پست و ۱۱ تغییر اساسی (مثل بازگشت ویدیوها، اینفوگرافیکها و نحوه لینکدهی) رو خلاصه کردم تا استراتژی محتواییت رو سریعاً با ال…
💼 راهنمای راهاندازی کسبوکار تکنفره
🔃 در سال ۲۰۲۶
👨🏻💻 در فایل زیر یک نقشه راه ۸ مرحلهای و کاربردی آماده کردم که صفر تا صد ساخت یک بیزینس تکنفره رو آموزش میده.
📖 جزوه فارسی: PDF
✍🏼 Ehsan
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📱 راهنمای تخصصی لینکدین :
👔 @LinkedInLearning_ir
💣 ورکفلوی حرفهای تولید محتوا در لینکدین
👨🏻💻 تکیهی ۱۰۰ درصدی به ChatGPT و Claude برای تولید محتوا، سریعترین راه برای رسیدن به یه خروجی مصنوعی و بیکیفیته!
📄 تو فایل زیر یه استک ۶ لایه رو قرار دادم که نقشه راهت رو مشخص میکنه و نشون میده برای هر وظیفه باید از چه ابزاری استفاده کنی.
⬅️ با ترکیب اصولیِ Perplexity ،Figma و Zapier، میتونی یه ورکفلوی حرفهای بسازی که:
✅ سرعت تولید محتوات رو چند برابر میکنه.
…
💡 با این ۱۰ مدل پست، دیگه هیچوقت بدون ایده نمیمونی!
👨🏻💻 بعد از کلی آزمون و خطا و تجربه تو مسیر تولید محتوا، میتونم یه فکتی رو با اطمینان بهتون بگم: محاله هیچوقت ایدهای برای نوشتن نداشته باشی! تجربههای کاری و چالشهای روزمره شما، دقیقاً همون محتوای نابی هستن که مخاطب دنبالشه.
☑ من تو فایل زیر ۱۰ تا قالب کاربردی برای پست نوشتن در لینکدین رو گذاشتم. برای هر مدل هم یه مثال واقعی زدم که کارت راحت بشه و بتونی ه…
❤7👍1
Showing the 12 most recent of 87 posts we hold for @LinkedInLearning_ir. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Posts edited after publishing
@LinkedInLearning_ir edited 1 post after it first published — the same permalink now carries different wording than the one this register originally read, caught because our own crawl held a copy of the earlier text.
An edit is not deception. Typo fixes, price updates and corrections look exactly like this too — this register can tell you the wording changed and when, not why. How this is measured.
First edit seen
22 August 2026
Most recent edit
22 August 2026
Forward network
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.
Mentions
Named by 4 registered channels — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
Cite this entry
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 26 September 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“LinkedIn | لینکدین” (@LinkedInLearning_ir), 29,426 subscribers as measured 26 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/LinkedInLearning_ir.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.