Channel
@naukaidannye
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
2,462subscribers
-7 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
| Telegram ID | -1001946039085 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @naukaidannye |
| Created | Between 1 April 2023 and 31 October 2023— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 17 August 2026 |
| Measurements held | 5 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 17 August 2026 |
| On Telegram | t.me/naukaidannye |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 17 Aug 2026, 11:17 | 2,462 | -1 |
| 14 Aug 2026, 02:14 | 2,463 | -4 |
| 10 Aug 2026, 14:51 | 2,467 | -1 |
| 7 Aug 2026, 05:54 | 2,468 | -1 |
| 6 Aug 2026, 08:02 | 2,469 | first reading |
20 posts held, back to 26 June 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 2 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 20 posts for this entry, the most recent from 13 July 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
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.
207 reactions across 20 posts, in 5 distinct kinds. The most used accounts for 60.4% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 125 | 60.4% | |
| 🔥 | 43 | 20.8% | |
| 👍 | 32 | 15.5% | |
| 👏 | 6 | 2.90% | |
| 😁 | 1 | 0.483% |
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 20 of the 20 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 207reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 20 most recent posts we hold, published 26 June 2026 to 13 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.
Vellumverse (David Schoch) Vellumverse — это семейство библиотек R для создания графики, построенных на основе общей модели сцены и общего дизайна. Суть в том, что vellum — это низкоуровневый графический фреймворк для R, созданный по аналогии с Grid, но рендеринг PNG/SVG/PDF выполняются на основе языка Rust. В частности, библиотека vellumplot — это грамматика графики, которая компилирует график в сцену в формате v…
👍8❤4
Broken Chart: откройте для себя 9 вариантов визуализации Как из плохого графика сделать эстетичный и информативный? Ежемесячно испанское экологическое Министерство публикует график среднемесячной температуры, который использует неподходящие типы диаграмм (например, столбчатые диаграммы для измерения температуры) и содержит визуальные несоответствия, что снижает ясность читаемость. Dominic Royé предлагает сразу 9(!…
👍7🔥7❤2
Байесовский спринт Для тех, кто пропустил интенсив Байесовский спринт, который проводил Георгий Алексеевич Мороз: 🔗 материалы спринта 📺 видео 1-й части 📺 видео 2-й части
❤18👍5
Reintroducing shinyelectron Как превратить приложение Shiny в автономное настольное приложение, работающее на Windows, macOS или Linux? James Balamuta в 2025 году представил shinyelectron, который на тот момент компилировал приложение Shiny на R в WebAssembly и упаковывал его в оболочку Electron. Новая версия shinyelectron позволяет создавать приложения на R и теперь и на Python, предлагает несколько способов их за…
🔥14❤2
Устали от каталогов графиков? Вот так Michael Friendly в шутку создал "каталог видов бабочек", каждый график которого представляет собой идеи графичеких визуализаций. Кстати, Майкл недавно открыл целое направление в науке: Beach Science, BS! Хороших выходных! 👋
👏6❤5😁1
Reuters Climate Monitor В Reuters создали климатический монитор, который в режиме реального времени показывает, где наблюдаются необычно высокие или низкие температуры, сравнивая сегодняшние условия с типичными показателями прошлого. Конечно, при этом они в пояснениях определяют, что такое климатическая норма. Визуально выглядит прекрасно, можно посмотреть, что происходит в ближайшем окружении. Скажем, видно, что в…
❤7
Data dictionaries, parquet, & Claude | Hadley Wickham | Data Science Lab Крайне рекомендую к просмотру видео Data dictionaries, parquet, & Claude, в котором Hadley Wickham показывает, как он использует LLM (в его случае это Claude) + MCP + parquet (формат для эффективной обработки и хранения данных). Кроме того, для описания данных Hadley использует интересную концепцию data-dict.yaml. Здесь все описания: столбцы, т…
❤9👍2
Working Smarter with {dplyr} 1.2.0 by Isabella Velásquez Isabella Velásquez сделала хороший познавательный скринкаст по функциям dplyr версии 1.2.0, все очень неплохо расписано. Увы, не нашлись актульные слайды презентации, только предыдущего доклада. Аналогичную версию с разбором функций, пришедших в dplyr 1.2.0, можно посмотреть у Алексея Селезнева.
❤5
tidymodels, animated Мы уже встречали раньше такую забавную штуку, как tidyexplain — анимацию функция из tidyverse с использованием R, tidyverse и gganimate, что очень неплохо ложится в различные курсы обучения. Emil Hvitfeldt также сделал замечательную вещь! Это tidy-animations — анимированные пояснения к концепциям tidy-анализа данных и машинного обучения, созданные с помощью Quarto RevealJS и anime.js. Для каждо…
🔥10
Graticule Еще один любопытный веб-инструмент, точнее даже MVP (минимально жизнеспособный продукт) представил Will Cahse, который много лет занимается дизайном [у него просто шикарные проекты] и картографией. Graticule — это небольшое веб-приложение, которое содержит множество базовых элементов для отрисовки карт: сохранение проектов, загрузка данных, отмена/повтор действий, изменение проекций и экспорт файлов. Ключе…
❤8👍2
mapsf.gui: a shiny app to make maps with R Timothée Giraud, Matthieu Viry и Hugues Pecout представили mapsf.gui — приложение shiny как интерактивный интерфейс для создания тематических карт с использованием библиотеки mapsf. Приложение одновременно автоматически генерирует соответствующий код на языке R и позволяет управлять различными элементами карты, такими как легенда, заголовок, масштаб и т.д. Здорово то, что а…
❤6🔥2
geovizr 1.0.0 Для отображения интерактивных тематических карт существует очень хорошая (D3) JavaScript-библиотека geoviz. Nicolas Lambert создал R-"обертку" для geoviz, которая называется geovizr. Библиотеку можно использовать для создания широкого спектра интерактивных масштабируемых векторных карт. Это чудесная библиотека с очень качественными возможностями, что не может не радовать простых картографов. Автор осо…
❤9👍1
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @naukaidannye. 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.
Citation-graph rank — 151,252 of 1,480,975entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.
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.
Named by 2 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.
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.
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 17 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Наука и данные” (@naukaidannye), 2,462 subscribers as measured 17 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/naukaidannye.
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.