9 measurements spanning 7 days, net +18. 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 11,028–11,064 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
12 Aug 2026, 16:14
11,053
-7
11 Aug 2026, 14:12
11,060
+4
10 Aug 2026, 16:11
11,056
-3
9 Aug 2026, 12:37
11,059
+5
8 Aug 2026, 11:41
11,054
+11
7 Aug 2026, 12:06
11,043
+11
6 Aug 2026, 09:20
11,032
-3
6 Aug 2026, 02:37
11,035
no change
5 Aug 2026, 22:02
11,035
first reading
Engagement
29 posts held, back to 15 July 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 15 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
58.1%
avg views ÷ 11,053 subscribers
Avg views / post
6,420
27 posts measured
Reaction rate
0.1%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
29
of 29 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
Window
Rolling 30 days · latest post in window 11 August 2026
Posts held
29 (15 July 2026 – 11 August 2026)
Views total
173,466
Reactions total
174
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
12 Aug 2026, 13:31 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
3m 36s
Average length
54s
Measured directly from 4 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
163 reactions across 24 posts, in 5 distinct kinds. The most used accounts for 42.3% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
69
42.3%
👏
33
20.2%
👍
31
19.0%
👌
27
16.6%
🤝
3
1.84%
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 27 of the 29 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 174reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 29 most recent posts we hold, published 15 July 2026 to 11 August 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.
ایدههای شما، قدرتِ بصری پیدا میکنند! 🪄✨
تا به حال شده ایدهای در ذهن داشته باشید اما در مرحله اجرا (ساخت ویدئو، اسلاید یا تصویر) متوقف شوید؟ وقت آن رسیده که «کارخانه محتوای بصری» خودتان را راه بیندازید.
🎞 کارخانه محتوای بصری هوش مصنوعی؛ از ایده تا ویدئوی نهایی
یاد بگیرید چگونه با ابزارهای AI، ایدههای خود را به محتوای حرفهای و اثرگذار تبدیل کنید؛ از تحقیق و سناریونویسی تا ساخت تصویر، اینفوگرافیک، اسلاید و ویدئو…
🧠 هوش تجاری، زبان آینده سازمانهای هوشمند است.
👈 هر سازمانی حجم زیادی داده دارد؛ اما فقط سازمانهای هوشمند میدانند چگونه از داده، مزیت رقابتی بسازند.️
دوره جامع هوش تجاری دانشگاه تهران فرصتی است برای کسانی که میخواهند فراتر از اعداد حرکت کنند و به زبان واقعی کسبوکار مسلط شوند؛زبانی که در آن، هر نمودار یک تصمیم است و هر تحلیل یک فرصت.
👩💻 اگر به دنبال یادگیری مهارتی هستید که هم در بازار کار ارزشمند باشد و هم در ت…
🔹 اسلایدهای ارائه شده توسط آقای دکتر شالچی در دومین گردهمایی تحلیل دادههای کسبوکار ایران تهران دیتا_ دانشگاه تهران:
📩 خبر مهم برای علاقهمندان به تحلیل دادههای کسبوکار، اکنون در دسترس قرار گرفت.
در گردهمایی برگزارشده در ۸ تیرماه با حضور اساتید دوره، فعالین صنعت و علاقهمندان حوزه تحلیل داده و تحلیل کسبوکار، بخشی از محتوای ارائهشده در قالب اسلاید منتشر شد تا مسیر آشنایی عمیقتر با مفاهیم Business Data Analyt…
آیا بازیسازی دیگر به کدنویسی نیاز ندارد؟
شرکت Anthropic با معرفی Claude Opus 5، قواعد بازی را تغییر داده است. دیگر نیازی نیست برای داشتن یک پروتوتایپ سهبعدی، ماهها وقت صرف کدنویسی کنید. این هوش مصنوعیِ «عاملی» (agent)، فقط با یک دستور متنی، محیط بازی، فیزیک، صدا و منطق اجرایی را برایتان میسازد.
ما در دنیایی زندگی میکنیم که فاصله بین ایده و محصول نهایی در حال نزدیک شدن به صفر است. اگر در حوزه تحول دیجیتال فعالی…
با Power BI؛ از صفر تا یک داشبورد حرفهای
سلام به همه همراهان عزیز! 👋
توی پست امشب، میخوایم درباره Power BI صحبت کنیم؛ یکی از قدرتمندترین ابزارهای هوش تجاری که میتونه مسیر شغلی شما رو متحول کنه
🔍 میدونید Power BI دقیقاً چیه؟
یه پلتفرم تحلیل داده از مایکروسافت که به شما اجازه میده دادهها رو از هر منبعی جمعآوری، پاکسازی، مدلسازی و در نهایت به داشبوردهای تعاملی و زیبا تبدیل کنید.
💡 ۵ قابلیت کلیدی که باید بدونی…
🎓 دانشگاه تهرانی شوید
با پر تکرار ترین جامع ترین و کامل ترین دوره در سطح کشور
✨ آینده از همینجا شروع میشود...
رونمایی پنجاهوهفتمین دوره جامع علم داده و هوش مصنوعی دانشگاه تهران
💡 گاهی فقط یک تصمیم کافی است تا مسیر شغلی و آیندهات تغییر کند.
شاید امروز، همان روزی باشد که سالها بعد از آن به عنوان نقطه شروع موفقیتت یاد کنی.
🚀 کد ۵۷ رسماً رونمایی شد؛
در این دوره خواهید آموخت:
✅ پایتون از پایه تا پیشرفته
✅ کا…
💰 هوش مصنوعی آینده بانکداری را متحول کرده است؛ شما چقدر برای این تغییر آمادهاید؟
اگر میخواهید بدانید علم داده و هوش مصنوعی چگونه در بانکها و شرکتهای فینتک برای تصمیمگیری، مدیریت ریسک، تحلیل رفتار مشتری و ارائه خدمات هوشمند استفاده میشوند، این وبینار را از دست ندهید.
🔃 در این وبینار با موضوعات زیر آشنا میشوید:
✔️ کشف تقلب و مدیریت ریسک با هوش مصنوعی
✔️ تحلیل رفتار مشتری و شخصیسازی خدمات بانکی
✔️ نقش هوش مص…
🎧 این فقط یک ویس نیست؛
صدای واقعیِ کسیست که یکبار وارد مسیر هوش تجاری شد و حالا از تجربهاش حرف میزند.
یکی از دانشپذیران سابق کد ۲ دوره هوش تجاری دانشگاه تهران، جناب آقای علیرضا رضایت، از مسیری میگوید که برای او فقط یادگیری چند ابزار نبود؛
بلکه آشنایی عمیقتر با نگاه تحلیلی، تصمیمگیری دادهمحور و فهم کاربرد واقعی BI در دنیای حرفهای بود.
اگر میخواهید بدانید پشت نام این دوره، چه تجربهای برای شرکتکنندگان شکل…
برای بهبود هر فرایند کسبوکار، باید به دنبال ردپای دادههای اجرای آن برویم … 📊
💎 گذری کوتاه به سخنرانی دکتر محمدامین شالچی در "دومین گردهمایی تحلیل دادههای کسبوکار ایران"؛ جایی که درباره اهمیت تحلیل دادهها، شناسایی مسائل کسبوکار و تبدیل تحلیل نتایج داده به راهکارهای ارزشآفرین صحبت کردند.
💫 به گفته ایشان، تحلیل دادههای کسبوکار حوزهای رو به رشد است؛ چراکه هر فعالیت و فرایند در سازمان، دادههایی تولید میکن…
چتجیپیتی فقط نوکِ کوه یخ است! ❄️
بسیاری از کاربران فکر میکنند هوش مصنوعی محدود به چند چت ساده است، اما در زیر این سطح، دنیای بیانتهای LLM (مدلهای زبانی بزرگ) جریان دارد.
تکنولوژیهایی مثل:
✅ RAG و اتصال مدل به دادههای شما
✅ AI Agents و سیستمهای خودکار
✅ Prompt Engineering
✅ Multimodal AI (هوش مصنوعی چندوجهی)
همه اینها بر پایه دانش بنیادینِ LLM ساخته شدهاند. اگر میخواهید از یک کاربر ساده به متخصص ساخ…
⏰ کمتر از یک هفته تا آغاز پنجاهوششمین دوره جامع علم داده و هوش مصنوعی دانشگاه تهران فرصت باقی است.
هر تصمیمی، آیندهای میسازد...
اگر مدتهاست قصد ورود به دنیای علم داده و هوش مصنوعی را دارید، اکنون زمان مناسبی برای شروع این مسیر است.
در پنجاهوششمین دوره، همراه شما خواهیم بود تا:
✨ پایتون را از پایه تا سطح کاربردی برای علم داده بیاموزید.
✨ با تحلیل و پردازش دادههای واقعی کار کنید.
✨ بر ابزارهای تخصصی تحلیل د…
❤4👏2👌1
Showing the 12 most recent of 29 posts we hold for @tehran_data. 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 — 45,626 of 1,151,006entries 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 15 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.
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 12 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“تهران دیتا-دانشگاه تهران” (@tehran_data), 11,053 subscribers as measured 12 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/tehran_data.
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.