Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for я так понимаю, Роман Васильев

Channel

я так понимаю, Роман Васильев

@ravasiliev_ch

On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Handles named that no longer answer · Cite this entry

3,269subscribers

-1 since we began measuring on 6 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 3,162–10,000.

Register entry

Telegram ID-1001376932318
TypeChannel
Username@ravasiliev_ch
CreatedBetween 1 March 2018 and 31 July 2021— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded6 August 2026
Last confirmed live13 August 2026
Measurements held3
Confirmed unchanged2 times, most recently 13 August 2026
On Telegramt.me/ravasiliev_ch

Growth

3,2693,2703,269.56 August 2026 — 3,270 subscribers7 August 2026 — 3,270 subscribers10 August 2026 — 3,269 subscribers6 August 202610 August 2026
3 measurements spanning 4 days, net -1. 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 3,269–3,270 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
10 Aug 2026, 15:513,269-1
7 Aug 2026, 06:433,270no change
6 Aug 2026, 23:463,270first reading

Engagement

17 posts held, back to 10 October 2025the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 3 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
107.7%
avg views ÷ 3,269 subscribers
Avg views / post
3,520
1 post measured
Reaction rate
1.59%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
1
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 28 July 2026
Posts held17 (10 October 202528 July 2026)
Views total3,520
Reactions total56
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken7 Aug 2026, 23:31 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
2m 30s
Average length
50s

Measured directly from 3 videos 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

1,003 reactions across 17 posts, in 7 distinct kinds. The most used accounts for 48.5% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
48648.5%
🔥20420.3%
👍17817.7%
❤‍🔥999.87%
🥰242.39%
👎70.698%
😱50.499%

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 17 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 1,003reactions 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 October 2025 to 28 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

28 Jul 2026, 19:32 UTC≈3,520 views56 reactionsread 7 August 2026

🏆 Преподавание ML студентам очно в Москве Знаю, что этот канал читают многие мои выпускники с различных курсов по ML / анализу данных. Это предложение в первую очередь для вас. Ну и для всех интересующихся тоже! Я последние несколько лет руковожу курсами и веду лекции в ЦУ (Центральном университете). В осеннем семестре значимо увеличивается количество студентов на курсах по ML в бакалавриате и магистратуре ЦУ, поэ

👍23🔥17❤‍🔥11👎5

26 May 2026, 21:43 UTC≈2,970 views49 reactionsread 7 August 2026

📺 Аузан про образование в эпоху ИИ Посмотрел классный монолог Александра Аузана, декана экономфака МГУ, про образование, человеческий потенциал и ИИ. Одна из главных мыслей: последние несколько сотен лет образование во многом было заточено на то, что ИИ теперь делает всё лучше: запоминать, пересказывать, считать, искать стандартные решения. Если раньше хорошее образование часто проверялось через цепочку выучил - во

👍2314❤‍🔥10🔥2

24 May 2026, 12:20 UTC≈2,460 views57 reactionsread 7 August 2026

Сходил в гости в Доверительный интервал 🙂 Получилось 49 минут разговоров про аналитику с довольно жизненными вопросами: как работать с бизнесом, что делать с серыми A/B-тестами, насколько LLM правда может заменить аналитика, как менять специализацию и чем middle отличается от senior. Ну и да, отдельный кайф - вопросы собирали в том числе здесь. Так что технически часть выпуска сделали вы 🙂 Посмотреть/послушать можн

👍42🔥87

24 May 2026, 12:13 UTC≈2,320 views24 reactionsread 7 August 2026
Forwarded from @yandexforanalyticsVideo

🐚 Ответили на вопросы подписчиков Недавно мы собрали вопросы от аналитиков, чтобы ответить на самые интересные из них в подкасте «Доверительный интервал». Для нового выпуска мы выбрали 10 самых интересных, которые ведущие Саша, Ксюша и Дима обсудили вместе с гостем выпуска. Да, теперь у нас будут гости, и первым из них стал Рома Васильев — руководитель аналитики международного Поиска. 📺 Смотрите в выпуске: 🔵 Что у

8👍7❤‍🔥5🔥2👎1😱1

19 Apr 2026, 08:50 UTC≈3,140 views47 reactionsread 7 August 2026

Доверительный интервал: собираем вопросы Меня позвали в подкаст про аналитику, который делают ребята из Яндекса. В прошлых выпусках ребята говорили про срочные задачи, цели и культурный код аналитика. А в следующем выпуске мы будем разбирать самые животрепещащие вопросы от слушаетелей! У вас есть возможность поучаствовать и оставить свои вопросы для подкаста. Что можно спросить: • куда расти в аналитике в 2026 • с

21🔥14🥰9👍3

31 Jan 2026, 10:44 UTC≈4,630 views47 reactionsread 7 August 2026

Въезжаем в ИИ в 2026. Часть 2. Как работают LLM'ки - разбираемся на пальцах (2/2) Что можно почитать/посмотреть, чтобы понять тему лучше: 1. Краткое объяснение больших языковых моделей от 3blue1brown (есть дубляж на русском): ссылка 2. Подрбный плейлист по теме от 3blue1brown (есть дубляж на русском): ссылка 3. Статья Игоря Котенкова "Как работает ChatGPT: объясняем на простом русском эволюцию языковых моделей с T9

31❤‍🔥9🥰7

31 Jan 2026, 10:44 UTC≈3,590 views33 reactionsread 7 August 2026

Въезжаем в ИИ в 2026. Часть 2. Как работают LLM'ки - разбираемся на пальцах (1/2) Если сильно упростить, современные LLM - это модели, которые очень хорошо умеют предсказывать следующее слово по предыдущему тексту. Самая близкая бытовая аналогия - старый-добрый T9 на телефонах. В нулевых он тоже пытался угадать, что вы хотите напечатать дальше. Принцип был ровно тот же: есть контекст - есть вероятность следующего с

18❤‍🔥6🥰6👍3

24 Jan 2026, 21:34 UTC≈2,890 views62 reactionsread 7 August 2026

Въезжаем в ИИ в 2026. Часть 1. Терминология (1/2) Наконец-то дошли руки завершить первый полноценный пост из серии! В качестве вводной хочется зафиксировать базовую терминологию, которой будем пользоваться дальше. Без этого любые разговоры про ИИ очень быстро превращаются в спор людей, которые говорят о разном, но одинаковыми словами Общие термины AGI (Artificial General Intelligence) - гипотетический общий интелл

34🔥14👍9😱3❤‍🔥2

24 Jan 2026, 21:34 UTC≈3,120 views96 reactionsread 7 August 2026

Въезжаем в ИИ в 2026. Часть 1. Терминология (2/2) Внутренние и вспомогательные термины Промпт - Текстовая инструкция для модели. В сложных задачах формулировка запроса часто важнее выбора конкретной модели. RAG (Retrieval-Augmented Generation) - Подход, при котором модель отвечает, опираясь на внешние данные. Запрос обогащается найденными документами, и ответ строится на их основе, а не только на параметрах модели

67🔥13❤‍🔥10👍6

20 Dec 2025, 10:12 UTC≈3,590 views132 reactionsread 7 August 2026

🤖 2025 - год LLM’ок в жизни и работе Для меня самое большое открытие этого года - большие языковые модели (LLM). Процентов 80–90 запросов, которые раньше уходили в поиск, статьи и десятки вкладок, теперь сразу улетают в ChatGPT / Gemini. Просто потому что таким образом можно кратно быстрее решать задачи: переносить свой образ мышления «на бумагу» и получать результат с существенно меньшими затратами времени и усилий

73🔥50❤‍🔥9

28 Nov 2025, 15:33 UTC≈4,160 views64 reactionsread 7 August 2026
Forwarded from @vokrug_CUVideo

Как совмещать работу в Яндексе и преподавание? Узнали у Романа Васильева, руководителя аналитики международного Поиска в Яндексе и руководителя и лектора курсов по ML в Центральном университете. Жестко 🙂 А если серьезно — жесткий тайм-менеджмент, расстановка приоритетов. И увлеченность тем, что делаю. Роман начал преподавать еще в 2019 году. Для него работа со студентами — возможность вкладывать частичку себя в др

28🔥21👍12❤‍🔥3

22 Nov 2025, 12:22 UTC≈4,230 views49 reactionsread 7 August 2026

💙 Data Driven 2025. Яндекс Поиск в Межнаре: как мы масштабируем аналитику на международные рынки У меня тут накопилось несколько выступлений / подкастов, в которых я принимал участие за последние месяцы. Прихожу к вам рассказать про них! Внутри этого доклада рассказал о том, что делает наш отдел аналитики международного Поиска, какие вызовы у нас возникают и как мы с ними справляемся. Для кого может быть полезно: 1

🔥2318❤‍🔥8

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

Citation-graph rank — 539,630 of 1,481,217entries 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.

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 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.

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

“я так понимаю, Роман Васильев” (@ravasiliev_ch), 3,269 subscribers as measured 10 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/ravasiliev_ch.

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.