Telegram RegisterThe public register of Telegram

Channel

Анатолий Карпов | Data

@karpovdata

On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry

962subscribers

+2 since we began measuring on 7 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.

Register entry

Telegram ID-1003993156662
TypeChannel
Username@karpovdata
Created10 April 2026measured — dated from the channel’s first post
First recorded8 August 2026
Last confirmed live8 August 2026
Measurements held3
Confirmed unchanged1 time, most recently 8 August 2026
On Telegramt.me/karpovdata

Growth

9609629617 Aug 2026, 19:01 — 960 subscribers8 Aug 2026, 00:47 — 960 subscribers8 Aug 2026, 14:40 — 962 subscribers7 Aug 2026, 19:018 Aug 2026, 14:40
3 measurements taken within a single day, net +2. 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 960–962 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
8 Aug 2026, 14:40962+2
8 Aug 2026, 00:47960no change
7 Aug 2026, 19:01960first reading

Engagement

17 posts held, back to 10 April 2026the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
77.9%
avg views ÷ 962 subscribers
Avg views / post
749
2 posts measured
Reaction rate
0.334%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
2
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
WindowRolling 30 days · latest post in window 15 July 2026
Posts held17 (10 April 202615 July 2026)
Views total1,498
Reactions total5
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken8 Aug 2026, 00:47 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

Video runtime
57s
Average length
57s

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

419 reactions across 15 posts, in 10 distinct kinds. The most used accounts for 46.5% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
19546.5%
🔥12429.6%
😁4310.3%
🤣245.73%
👍225.25%
🤔40.955%
🙏30.716%
❤‍🔥20.477%
10.239%
🌭10.239%

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 15 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 419reactions 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 10 April 2026 to 15 July 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.

Recent posts

15 Jul 2026, 08:45 UTC758 views2 reactionsread 8 August 2026

Коллеги, привет. Работаю Т банке, у нас супер активный найм продуктовых аналитиков уровня выше middle, senior. Очень нужны крепкие спецы, которые умеют ML качественно a/bшить, отделять качество модели от продуктовых метрик и находить правильные формулы влияния, ставлю тут свою рефералку https://tbank.ru/career/friends/6mn838VZCJ отзовитесь хорошие аналитики, без вас никак 🍀

2

11 Jul 2026, 06:39 UTC≈1,040 views51 reactionsread 8 August 2026
Photo

За плечами 6 лет работы CEO, почти 10 лет в аналитике и вышка по психологии, где я годами изучал, как люди неверно оценивают вероятности. Самым сложным в реальной работе так и осталось — оценивать вероятности резких одномоментных изменений. Вот, например: какова вероятность, что я буду ходить с тростью? Сделал операцию на колене — хожу с тростью (хорошая новость, трость не надолго). Вчера не ходил, сегодня хожу. Пой

43👍4🙏3😁1

5 Jul 2026, 13:12 UTC≈1,220 views10 reactionsread 8 August 2026
Photo

Привет! Буду выступать на https://id-reglament-event.timepad.ru/event/4017555/. Кто в Москве, приходите, пообщаемся!

🔥10

22 Jun 2026, 10:32 UTC≈1,630 views8 reactionsread 8 August 2026
Photo

Итак, продолжение про эволюцию А/Б-тестов. Чтобы ещё лучше разобраться, что из себя представляют современные системы А/Б, советую послушать свежий выпуск недушного подкаста о data science, где руководители А/Б-платформ в Озоне, Т-Банке и Авито рассказывают про устройство и эволюцию платформы АБ в компаниях. Зачем слушать: во-первых, если вы хотите понимать, что сейчас ожидается от аналитика в вопросах А/Б — это mus

8

19 Jun 2026, 13:33 UTC953 viewsread 8 August 2026

Вертикальный контент и ИИ создают новый формат обучения. Интересно, смогут ли ролики по программированию конкурировать с Reels и TikTok за внимание пользователей. Тем временем классическое онлайн-образование все больше напоминает кинотеатр, который конкурирует со стримингами и тем же вертикальным форматом. Чтобы выживать в этой новой конкуренции, кинотеатры зарабатывают не только на фильмах, но и на сопутствующих ус

19 Jun 2026, 13:33 UTC≈1,160 views8 reactionsread 8 August 2026
Forwarded from @Education_TrendsVideo

🔤🔤🔤 🔤🔤🔤🔤 #мнениеэксперта Инициативу Coursera прокомментировал ✨Анатолий Карпов, CEO ООО Карпов Курсы, автор и преподаватель курсов по аналитике данных, машинному обучению и экспериментальному дизайну. Автор канала Анатолий Карпов | Data EDU Trends&Analytics 🇷🇺 EDU Trends&Analytics в MАХ #дайджест #edu_trends #karpovcourses

6👍2

12 Jun 2026, 08:59 UTC≈1,480 views26 reactionsread 8 August 2026
Photo

Эволюция А/Б-тестов В математической статистике не так часто выкатывают обновления: базовые критерии, разработанные Фишером и Пирсоном более 100 лет назад, до сих пор активно используются в работе. Хотя есть и исключения — например, мой коллега Ян Пиле недавно доказал теорему про бутстреп. Несмотря на то, что статистический аппарат остается практически неизменным, существует несколько уровней эффективности экспериме

231🌭1👍1

9 Jun 2026, 05:15 UTC≈1,740 views9 reactionsread 8 August 2026
Photo

Вакансия Senior Designer в Karpov.Courses Мы тут часто обсуждаем, как ИИ заменит людей. Я скорее верю, что он не заменит людей полностью, но драматически изменит профессии и привычные инструменты. Возьмём, к примеру, дизайн. Я уже начинаю явно писать в требованиях к дизайнерам: умение собирать лендинги и создавать креативы с помощью AI-инструментов. Если вы такой дизайнер или ваш знакомый ищет работу — пишите мне!

8👍1

6 Jun 2026, 08:25 UTC≈1,430 views23 reactionsread 8 August 2026
Photo

В прошлом посте мы обсудили, что из себя представляет Аналитика 2.0, и закончили на вопросе: что будет с аналитиками и DS, когда они такую систему достроят? Один из вариантов ответа предложил Oracle: Американский IT-гигант Oracle за месяц уволил 30 000 сотрудников — их заменила нейросеть, которую часть из уволенных сотрудников и обучала, пишет Time. Звучит тревожно и кажется логичным, что в мире Аналитики 2.0, где

23

3 May 2026, 07:03 UTC≈7,150 views27 reactionsread 8 August 2026
Photo

Итак, побывал на KARPOV.CONF «ИИ, который работает». Во-первых, это было очень круто, посмотрите доклады, если еще не видели. Ребята из Магнита, Aviasales, Avito, Т-Банка и не только рассказывали, как и зачем внедряют ИИ в продакшн. Кажется, получилось сформулировать ответ на вопрос: заменит ли ИИ аналитиков и датасаентистов? Не заменит, пока. Но значительно изменит роль аналитиков — точнее, уже изменило, и скорость

🔥175👍5

27 Apr 2026, 12:43 UTC≈2,130 views23 reactionsread 8 August 2026
Photo

Позвали ведущим на конференцию, согласился провести! Если хотите послушать, как Т-Банк, Авиасейлс, Магнит и другие компании меняют ландшафт современного анализа данных, подключайтесь завтра к KARPOV.CONF. Собирали программу из реальных кейсов, обсудим, что работает и что не менее интересно пока не работает с ИИ. Полный список докладов и спикеров на сайте, регистрируйтесь, ждем!

🔥135😁3👍2

Showing the 12 most recent of 17 posts we hold for @karpovdata. 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

Republishes

Channels on the register whose posts this channel has forwarded.

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

Names

Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.

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 8 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“Анатолий Карпов | Data” (@karpovdata), 962 subscribers as measured 8 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/karpovdata.

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.