13 measurements spanning 35 days, net +102. 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 1,258–1,390 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
10 Sept 2026, 12:40
1,375
+11
5 Sept 2026, 13:22
1,364
no change
5 Sept 2026, 09:36
1,364
+8
1 Sept 2026, 12:34
1,356
+11
29 Aug 2026, 03:42
1,345
+13
26 Aug 2026, 05:33
1,332
+7
23 Aug 2026, 06:57
1,325
+10
19 Aug 2026, 10:05
1,315
+5
16 Aug 2026, 18:16
1,310
+23
13 Aug 2026, 09:47
1,287
+4
10 Aug 2026, 06:02
1,283
+9
7 Aug 2026, 12:02
1,274
+1
6 Aug 2026, 13:18
1,273
first reading
Engagement
17 posts held, back to 16 August 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 1 page of Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
38.7%
avg views ÷ 1,375 subscribers
Avg views / post
533
14 posts measured
Reaction rate
0.791%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
17
of 17 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.
What these figures were computed from
Window
Rolling 30 days · latest post in window 2 September 2026
Posts held
17 (16 August 2026 – 2 September 2026)
Views total
7,459
Reactions total
59
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
5 Sept 2026, 13:22 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.
Reaction mix
59 reactions across 14 posts, in 10 distinct kinds. The most used accounts for 27.1% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤🔥
16
27.1%
🔥
13
22.0%
❤
11
18.6%
👏
7
11.9%
🥰
6
10.2%
🤩
2
3.39%
⚡
1
1.69%
🎉
1
1.69%
👎
1
1.69%
😎
1
1.69%
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 14 of the 17 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 59 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 17 most recent posts we hold, published 16 August 2026 to 2 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.
📚 برنامه درسی مقطع کارشناسی و تحصیلات تکمیلی
گروه آمار و علم داده دانشگاه تهران
نیمسال اول ۱۴۰۵
برنامه ارائه دروس مقاطع کارشناسی و تحصیلات تکمیلی گروه آمار و علم داده دانشگاه تهران برای نیمسال اول ۱۴۰۵ منتشر شده است.
لازم به ذکر است برخی از دروس، بنا بر درخواست دانشجویان، دستخوش تغییراتی شدهاند و ممکن است برنامه نهایی با نسخه فعلی تفاوتهایی داشته باشد.
⚠️ این پست موقت است
برای دریافت اطلاعات دقیقتر و پیگیری تغی…
⏰ یادآوری | انتخاب گرایش ارشد آمار
اگر هنوز بین مسیرهای مختلف ارشد آمار مردد هستید، این سه وبینار میتواند دید خیلی شفافتری به شما بدهد 👇
📐 آمار ریاضی | زهرا اسفندیار
مناسب علاقهمندان به استنباط، مدلسازی آماری، مباحث نظری و مسیرهای پژوهشی
🔗 https://t.me/dataelites/58
💻 علم داده | علیرضا ایرانی
برای کسانی که به تحلیل داده، برنامهنویسی، مدلهای دادهمحور و استخراج بینش از داده علاقه دارند
🔗 https://t.me/dataelites/…
🚀 در Data Elites یک بات تخصصی برای دنیای هوش مصنوعی، دیتا و آمار طراحی کردیم: DE Intelligence Agent
ایده از یک مشکل ساده شروع شد: امروز برای یادگیری و پژوهش، کمبود منبع نداریم؛ برعکس، هر روز با حجم زیادی از مقاله، مدل AI، دیتاست، ابزار، Repo، دوره آموزشی، فرصت پژوهشی و خبر جدید روبهرو میشیم. مسئله اصلی اینه که کدومش واقعاً ارزش وقت ما رو داره؟
برای همین DE Intelligence Agent رو ساختیم؛ یک بات تخصصی که فقط جستوجو…
🚀 معرفی DE Intelligence Agent
خوشحالیم که بعد از ماهها طراحی و توسعه، DE Intelligence Agent را معرفی کنیم؛ یک Agent هوشمند برای کمک به مسیر یادگیری، پژوهش و فعالیت حرفهای در دنیای Data Science، Statistics و AI. 🤖
در دنیایی که هر روز هزاران مقاله، مدل، ابزار و دیتاست جدید منتشر میشود، DE کمک میکند مهمترین و مرتبطترین منابع را سریعتر پیدا کنید.
با DE میتوانید:
🛰 مقالات، مدلها و منابع مرتبط با علایق خود را کشف …
🎙 اپیزود سوم پادکست Data Elites منتشر شد!
بعد از Statistical Learning و Linear Regression، حالا میرسیم به جایی که مدل باید تصمیم بگیره یک مشاهده متعلق به کدوم کلاسه 👀
📘 Chapter 4 — Classification
از کتاب An Introduction to Statistical Learning
تو این اپیزود میریم سراغ:
🔹 Logistic Regression
🔹 تصمیمگیری بین کلاسها
🔹 LDA و QDA
🔹 مدل های Naive Bayes و KNN
🔹 و این سؤال مهم که کِی باید از کدوم Classifier استفاده کنی…
🧪 دوشنبههای Data Elites | وقتی AI وارد آزمایشگاه میشود! 🤖
تا امروز، هوش مصنوعی بیشتر برای پاسخدادن، تولید محتوا و کمک به برنامهنویسی استفاده میشد.
اما سؤال بزرگتر این است:
آیا یک Agent هوش مصنوعی میتواند بخشی از فرآیند یک پژوهش علمی را خودش انجام دهد؟
اینجاست که پروژه Safe Lab Agents وارد میشود؛ یک چارچوب جدید برای بررسی نقش Agentهای هوش مصنوعی در محیطهای علمی و آزمایشگاهی.
این پروژه تلاش میکند Agentهایی بس…
💻 قبل از ساخت مدلهای هوش مصنوعی، الگوریتم فکر کردن را یاد بگیر!
در یکشنبههای Data Elites تا اینجا مسیر پایههای علمی Data و AI را با هم جلو آمدیم:
📐 جبر خطی
برای فهم ساختار دادهها، بردارها و ماتریسها
⬇️
🎲 احتمال
برای مدلکردن عدمقطعیت و رفتار دادهها
⬇️
⚙️ بهینهسازی
برای پیدا کردن بهترین پارامترها و آموزش مدلها
و حالا قدم بعدی:
🧠 Algorithms & Data Structures
چون قبل از اینکه مدلهای پیچیده بسازیم، بای…
🚀 خبر ویژه برای علاقهمندان Data Science و AI
📢 DataCamp Free Access Week برگشته!
از ۲۴ تا ۳۰ آگوست، دسترسی رایگان به بیش از ۷۰۰ دوره آموزشی، Career Track و Certification در DataCamp فعال میشود. 🎯
اگر دنبال تقویت مهارتهای خودت در مسیر دیتا هستی، این فرصت میتواند زمان خوبی باشد برای شروع یا ادامه یادگیری در حوزههای:
🐍 Python
📊 R & Statistics
🗄 SQL
🤖 AI & Machine Learning
☁️ Cloud & Data Engineering
📈 Tableau و Vis…
📄 شنبههای Data Elites را با یک مقاله جذاب از دنیای LLMها شروع میکنیم!
🚨 آیا ChatGPT میداند چه زمانی اشتباه میکند؟
مدلهای زبانی بزرگ مثل ChatGPT، Claude و Gemini امروز میتوانند پاسخهایی شگفتانگیز تولید کنند؛ اما یک سؤال مهم هنوز باقی مانده:
چقدر میتوان به پاسخ یک هوش مصنوعی اعتماد کرد؟
اینجاست که یک علم قدیمی اما حیاتی وارد میدان میشود: 📊 آمار و احتمال
در مقاله جدید:
📄 The Origins of Stochasticity: Comprehen…
🗞 جمعههای DE | این هفته در دنیای Data & AI چه گذشت؟ 🚀
یک هفته دیگر، چند اتفاق مهم در دنیای هوش مصنوعی، داده و یادگیری ماشین رقم خورد.
اما بین صدها خبر، کدامها واقعاً ارزش دنبال کردن داشتند؟ 👇
🚨 1) AI Agentها؛ قدرت بیشتر، مسئولیت بیشتر
این هفته دوباره موضوع امنیت و کنترل Agentهای هوش مصنوعی به یکی از بحثهای اصلی AI تبدیل شد.
هرچه Agentها از یک chatbot ساده فاصله میگیرند و توانایی:
🔹 اجرای کد
🔹 استفاده از ابزارها
🔹…
🌍 پنجشنبههای DE | دیتاست هفته
دنیا هر ۱۵ دقیقه یک دیتاست جدید میشود! 👀
جنگ، اعتراض، مذاکره، بحران، روابط بین کشورها، اتفاقات اقتصادی و حتی لحن رسانهها نسبت به یک موضوع...
همهی اینها میتوانند تبدیل به داده قابل تحلیل شوند.
این هفته سراغ GDELT رفتیم؛ یکی از جذابترین منابع داده برای تحلیل رویدادهای جهانی.
دادههای رویداد GDELT از سال ۱۹۷۹ تا امروز را پوشش میدهند و بهصورت مداوم، تقریباً هر ۱۵ دقیقه بهروزرسانی م…
🔥2❤1😎1
Showing the 12 most recent of 17 posts we hold for @dataelites. 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.
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 10 September 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Data elites” (@dataelites), 1,375 subscribers as measured 10 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/dataelites.
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.