Channel
@noafarinancom
On this record: Growth · Engagement · Posts · Citations · Cite this entry
357subscribers
-2 since we began measuring on 5 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1001050463097 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @noafarinancom |
| Created | 18 January 2017 — measured — cross-checked against a third-party dataset (TGDataset) |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 14 August 2026 |
| Measurements held | 3 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 14 August 2026 |
| On Telegram | t.me/noafarinancom |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 14 Aug 2026, 13:19 | 357 | -2 |
| 6 Aug 2026, 21:03 | 359 | no change |
| 5 Aug 2026, 23:32 | 359 | first reading |
20 posts held, back to 29 October 2025 — 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 25 July 2026 |
|---|---|
| Posts held | 20 (29 October 2025 – 25 July 2026) |
| Views total | 72 |
| Reactions total | — |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 6 Aug 2026, 21:03 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.
🚀 دوره مدیریت محصول چابک 💢 مدیریت هوشمندانه محصول با تکنیکهای چابک؛ طراحی، اولویتبندی و رشد در بازار. آنچه در این دوره می آموزید: 🔺 مبانی چابک و مقایسه با رویکردهای سنتی مدیریت 🔺 پیادهسازی اسکرام، کانبان و شبیهسازی اسپرینت عملیاتی 🔺مدیریت بکلاگ، اپیکها و نگارش یوزر استوریها 🔺اولویتبندی نیازمندیها، استوریپوینت و سنجش ظرفیت تیم 🔺کشف محصول، مصاحبه با مشتری و ساخت MVP 🔺تعیین OKR، تحلیل متریکها و داشبوردهای م…
🎯 دوره جامع تحلیل کسبوکار 📈 از نیازسنجی تا ارائه راهکار؛ از BABOK تا KPI؛ آموزش جامع تحلیل کسبوکار با پروژههای واقعی. با تدریس: 👨🏫 دکتر محمدمهدی لطیفی – مدیر توسعه کسب و کار Investate اسپانیا 📚 سرفصلهای دوره: ✅ مبانی کسبوکار، مدلها و تحلیل محیط کلان و خرد ✅ مفاهیم بنیادین و محوری چارچوب BABOK ✅ شاخصها و معیارهای ارزیابی عملکرد (KPI) ✅ استخراج، مدلسازی و مدیریت چرخه حیات الزامات ✅ تحلیل استراتژی و تعریف ا…
🎯 دوره معماری منابع انسانی: استراتژیهای عملی نگهداشت نخبگان و طراحی سیستم جبران خدمات تحول در مدیریت منابع انسانی؛ از مدیریت سنتی تا مهندسی استراتژیک استعدادها و نگهداشت نخبگان. 💢 آنچه در این دوره میآموزید: ⭕ معماری نوین مدیریت منابع انسانی سازمان ⭕ همراستایی استراتژیک با اهداف کلان OKR ⭕ شناخت رفتار و محرکهای درونی نخبگان ⭕ استراتژیهای علمی نگهداشت استعدادها ⭕ طراحی پکیجهای رقابتی حقوق و ESOP ⭕ تدوین مسیر…
🎯 دوره خلق کسب و کار با هوش مصنوعی ✨ دوره کاربردی برای مدیران و علاقمندان نوآوری که شرکت کنندگان را قادر میسازد تا با تحلیل بازار، مدل سازی هوشمند و طراحی مدل کسبوکار و ساخت محصول مبتنی بر AI ;sf کسب و کار خود را ایجاد نموده و توسعه دهند. 📌 سرفصل های کلیدی دوره: • توسعه تفکر کارآفرینی و شناسایی فرصتهای بازار هوشمند • تحقیق و اعتبارسنجی با دادهها و هوش مصنوعی • طراحی مدل کسبوکار و جریانهای درآمدی پایدار و ع…
🚀 دوره تیم سازی و نگهداشت تیم ✨ این دوره یک کارگاه عملی و تعاملی است و شرکتکنندگان با یادگیری مهارتهای ارتباط مؤثر، شناخت نقشها در تیم و مدیریت تعارض، میآموزند چگونه اختلافها را به فرصت و توان فردی را به همافزایی تیمی تبدیل کنند. هدف دوره، ساخت تیمهایی هماهنگ، متعهد و نتیجهمحور است. 🎯 سرفصل های کلیدی دوره: 🟡 پایهها (فرد در تیم): آگاهی از خود و ارتباط. 🟡 ساختار (نقشها در تیم): شناخت جایگاه و تکمیل پازل. 🟡 …
👈 هوش مصنوعی فقط برای بهینهسازی نیست؛ میتونه نقطه شروع ساخت یک کسبوکار باشه. در این وبینار رایگان ۲ ساعته یاد میگیرید چطور با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی، یک کسبوکار را از صفر بسازید؛ از ایدهپردازی و اعتبارسنجی تا MVP و ورود به بازار. بدون نیاز به دانش فنی پیچیده، با رویکردی کاملاً عملی و قابل اجرا. 📌 آنلاین | رایگان ⏱ حدود ۲ ساعت اگر به ساخت کسبوکار با AI فکر میکنید، این وبینار نقطه شروع شماست. 📩 ل…
🎯 دوره مهارت های منابع انسانی برای مدیران ✨ این دوره برای مدیران غیرمنابع انسانی طراحی شده تا بدون ورود به مباحث تخصصی HR، مهارتهای عملی مدیریت افراد را با تمرکز بر چالشهای مدیریت تعارض، تیمسازی، ارائه بازخورد مؤثر و تعامل سازنده با نسل Z بیاموزند. 📌 سرفصل های کلیدی دوره: • نقش مدیر غیر HR در مدیریت منابع انسانی • شناخت انسان در سازمان • تعارض در محیط کار و حل حرفهای تعارض • تیمسازی و نگهداشت تیم • بازخور…
🚀 دوره کاربرد هوش مصنوعی در بازاریابی 👈 دورهای کاربردی برای درک نقش هوش مصنوعی در بازاریابی مدرن؛ فرصت یادگیری و تحول در استراتژیهای فروش و تبلیغات دیجیتال 🎯 سرفصل های آموزشی دوره: 1️⃣ آشنایی کاربردهای هوش مصنوعی در بازاریابی 2️⃣ تحلیل رفتار مشتری و شخصیسازی تجربههای بازاریابی با AI 3️⃣ تولید محتوای هوشمند و تبلیغات دیجیتال مبتنی بر داده 4️⃣ بهینهسازی استراتژی، سئو و مدیریت ارتباط با مشتری 5️⃣ سنجش عملکرد بازا…
🎯 دوره جامع علم داده و هوش مصنوعی ✨ دوره کاربردی برای یادگیری تحلیل داده، پاکسازی، مدلسازی و تصمیمگیری هوشمند است که با تمرکز بر پروژههای واقعی، شما را برای حل مسائل و ورود حرفهای به بازار کار آماده میکند 📌 سرفصل های کلیدی دوره: • درک تصویر کلان داده و کاربردهای واقعی سازمانی • تفکر دادهای، KPI، کیفیت داده، بایاس و اخلاق • Excel تحلیلی برای پاکسازی داده و تحلیل پیشرفته • مصورسازی و گزارشدهی مؤثر با Powe…
🎯 دوره جامع یادگیری ماشین در کسب و کار با تمرکز بر ابزارهای پایتون و پروژه عملی ✨ آموزش گامبهگام یادگیری ماشین از مبانی پایتون تا پیادهسازی الگوریتمها و انجام پروژههای عملی با ابزارهای روز و فرصتی ویژه برای کسب مهارت در حوزه تحلیل داده، هوش مصنوعی و توسعه محصولات مبتنی بر الگوریتمهای هوشمند 📌 سرفصل های کلیدی دوره: • یادگیری ماشین و برنامهنویسی پایتون • کار با کتابخانههای اصلی یادگیری ماشین • پردازش و مدی…
👈 وبینار رایگان: طراحی تجربه مشتری ❇️ اگر به دنبال درک عمیقتر از مدیریت تجربه مشتری و کابردهای آن در کسب و کار هستید، این وبینار رایگان را از دست ندهید! محورهای وبینار: * شناسایی نقاط تماس مشتری، نیازها، انتظارات * روشهای استاندارد سنجش تجربه مشتری * تحلیل دادههای مشتری * معرفی ابزارها و شاخصهایی مانند NPS * مسیر یادگیری و مهارتهای لازم برای ورود به بازار کار 👨🏫 مدرس: دکتر پریسا رسولیان؛ دکترای تخصصی کسب و ک…
چرا بعضی کسبوکارها مشتریان وفادار میسازند و بعضی فقط فروش مقطعی دارند؟ پاسخ در «تجربه مشتری» است؛ نه در تخفیف، نه در تبلیغ بیشتر. در این فایل کوتاه و کاربردی، 🔹 ۱۰ اقدام عملی برای بهبود تجربه مشتری 🔹 قابل اجرا در کمتر از ۳۰ روز 🔹 بدون تئوریهای پیچیده و دانشگاهی اگر صاحب کسبوکار هستید، یا در بازاریابی و ارتباط با مشتری فعالیت میکنید، این چکلیست میتواند نقطه شروع یک تغییر واقعی باشد. 📎 فایل را دانلود کنید و …
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @noafarinancom. 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 — 526,341 of 1,345,403entries 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 1 registered channel — 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.
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 14 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“نوآفرینان | noafarinan” (@noafarinancom), 357 subscribers as measured 14 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/noafarinancom.
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.