Posted without readable text
🤔6😁3❤1👍1

Channel
@khanalytics
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Stars · Posts · Citations · Cite this entry
1,604subscribers
-4 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
| Telegram ID | -1001258589870 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @khanalytics |
| Created | Between 1 March 2018 and 30 June 2021— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 7 August 2026 |
| Last confirmed live | 11 August 2026 |
| Measurements held | 3 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 11 August 2026 |
| On Telegram | t.me/khanalytics |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 11 Aug 2026, 00:21 | 1,604 | -4 |
| 7 Aug 2026, 16:48 | 1,608 | no change |
| 7 Aug 2026, 16:04 | 1,608 | first reading |
16 posts held, back to 22 April 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 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
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.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 23 July 2026 |
|---|---|
| Posts held | 16 (22 April 2026 – 23 July 2026) |
| Views total | 1,213 |
| Reactions total | 19 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 7 Aug 2026, 16:48 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.
194 reactions across 16 posts, in 8 distinct kinds. The most used accounts for 35.6% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 🔥 | 69 | 35.6% | |
| ❤ | 59 | 30.4% | |
| 👍 | 23 | 11.9% | |
| 😁 | 17 | 8.76% | |
| 🤣 | 12 | 6.19% | |
| 🤔 | 6 | 3.09% | |
| 👏 | 5 | 2.58% | |
| 💯 | 3 | 1.55% |
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 16 of the 16 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 194reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 16 most recent posts we hold, published 22 April 2026 to 23 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.
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @khanalytics. Telegram publishes the count on the public post preview alongside ordinary reactions, and this register reads it there. It is the only figure on this site that measures money moving rather than attention.
Stars are not reactions, and the two are never added. They are rendered in the same strip on Telegram and counted in the same shape, but one is a tap and the other is a purchase. The reaction totals and the engagement rate elsewhere on this page exclude every figure in this section, and no rate here is computed against a reaction count.
This is not revenue, and we publish no currency figure. What a Star costs a reader and what it pays a channel are different numbers, Telegram takes a share we cannot observe, and the terms have changed. Converting a Star count into money would be an estimate dressed as a measurement, so the count is where we stop.
Counted over the 16 most recent posts we hold for this entry, published 22 April 2026 to 23 July 2026. Star counts above 1,000 reach us in Telegram’s short form and carry the same three-significant-figure rounding as everything else on this page.
Posted without readable text
🤔6😁3❤1👍1
Салем всем! тут друзья ищут ML Engineer: 📍 Алматы | Офлайн Мы разрабатываем AI-платформу для сферы управления отходами и городской инфраструктуры. Ищем ML Engineer, который будет создавать и внедрять модели машинного обучения для анализа фото, GPS-данных, телеметрии транспорта и других источников данных. Чем предстоит заниматься: Разрабатывать, обучать и внедрять ML-модели для различных бизнес-задач. Работать с ф…
👍6❤1🔥1
Photo, posted without a caption
🤣12😁8
Короче, я как дед - на выходных решил вспомнить молодость) и поучаствовать в соревнованиях по ML. Причины простые: 1️⃣ Вспомнить что такое кодинг вообще) я кпц как давно не кодил, а мне ещё возможно скоро преподавать надо) 2️⃣ За эти годы накопилось дофига моделей , хотелось их просто протестировать 3️⃣ Ну и чисто утешить себя, что я всё ещё сильный MLщик) или просто кайфануть от процесса, как раньше По первому пун…
👍6🔥3❤2😁2
скинули прикольный сайт — "Дашборд как продукт" https://working-in-it.github.io/dashboard-as-a-product/ Это не просто статья, а целая интерактивная карта продуктового подхода к дашбордам: 18 артефактов (разложены по 4 слоям) и 17 процессов (6 фаз), с примерами под конкретные BI-системы. Пробежался по карте — сделано реально аккуратно, удобно кликать и разбираться, и видно, что авторы сами не первый год варятся в э…
❤8🔥3
🚀 Intern Product Analyst в ChillBase (оплачиваемая стажировка с офером) ChillBase — игровая компания с офисами в Алматы, Ереване и Тбилиси. Берут стажёра в продуктовую аналитику: реальная дата, реальные метрики, работа наравне с синьорами с первого дня. Не курсовая практика, а full-time погружение в команду. Задачи: • С первого дня влетать в процессы, копаться в реальной дате и крутить метрики продуктов вместе с к…
🔥2👍1
По сути джун делает Q1, мидл — Q2, сеньор — Q4, обычная карьерная лестница. И кажется, если заменить джунов на агентов — ничего не изменится. Но не всё так просто ) Но аналогия ломается не потому, что агенты «умнее». А потому, что джун — это инвестиция, которая со временем сама становится проверяющим и наставником. Агент — нет: он удешевляет исполнение, но не создаёт ни доверия, ни новых экспертов. Те самые три сбоя…
❤8👍2🔥2
Получаем 4 квадранта. Примеры из своей области 🟩 Q1 (нижний левый) — дёшево автоматизировать, дёшево проверять. Здесь лежат задачи, где метрики успеха кристально ясны, а обратная связь мгновенна. Агент пишет — ты ревьюишь за секунды. Аналитик: SQL по чёткому ТЗ, сборка типовых дашбордов (когда структура уже ясна), расчёт статзначимости A/B по стандартному шаблону, базовая очистка данных, базовый ETL. ML-инженер: б…
🔥5❤2
Наткнулся на интересную статью «Some Simple Economics of AGI» — это глубокое экономическое исследование того, как ИИ меняет саму суть работы, ценности и экономики. Главная мысль: когда ИИ сделает выполнение задач почти бесплатным, самым дефицитным ресурсом станет человеческое доверие и проверка результата. А отсюда уже интересный вопрос: какие навыки в мире агентов подорожают, а какие обесценятся? Авторы заходят неож…
🔥4
Стань волонтером IOAI 2026 и получи международный опыт, сертификат UNESCO, эксклюзивный мерч и многое другое 🌍✨ Места ограничены — заполни анкету и присоединяйся к нам! 📍 Астана 🗓️ 2–8 августа 🇺🇸Английский: В1+ Другие языки приветствуются 🔗 Регистрация
🔥5❤1😁1
Всем привет 👋 В связи с загруженностью ищу к себе 2–3 помощниц в разные проекты. Работа и проекты растут, и времени уже банально не хватает. Сейчас нужны руки в трёх направлениях: 1. QazTech Meetup — организация тех-митапов совместно с компаниями, на казахском. Из-за нехватки времени стали делать реже (тут всё на казахском). 2. FAIO — международная олимпиада по ИИ среди школьников. Отбор в сентябре, финал где-то ок…
❤6🔥3😁2👍1
Всем привет! Уже совсем скоро отгремит, пожалуй, лучшая ИТ-конфа в Казахстане — Beetech! В этом году я, как обычно, буду там, но уже в совершенно новой для себя роли — в качестве ментора. Решил попробовать этот крутой формат, уверен, будет максимально полезно! Так что, кто хочет попасть ко мне на 1-to-1 менторинг — приходите. Маленький инсайд: как только вам на почту придет инфа со ссылкой на запись, постарайтесь за…
🔥22❤14👏2
Showing the 12 most recent of 16 posts we hold for @khanalytics. 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.
Stars beside a post are paid reactions — Telegram Stars, bought with money and spent on that post. They are a different unit from reactions and are never added to them, here or anywhere else on this page.
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.
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 11 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Khan of data & analytics🎲” (@khanalytics), 1,604 subscribers as measured 11 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/khanalytics.
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.