Channel
@y_borzilo
On this record: Topic · Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Telegram's recommendations · Cite this entry
5,593subscribers
-66 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 3,162–10,000.
| Telegram ID | -1001375960541 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @y_borzilo |
| Created | Between 1 April 2018 and 31 August 2021 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 7 August 2026 |
| Last confirmed live | 16 September 2026 |
| Measurements held | 13 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 16 September 2026 |
| On Telegram | t.me/y_borzilo |
Personal blog — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 12 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 51% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and why it has no browse page of its own yet.
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 16 Sept 2026, 10:02 | 5,593 | -3 |
| 12 Sept 2026, 17:39 | 5,596 | -10 |
| 8 Sept 2026, 10:59 | 5,606 | -14 |
| 3 Sept 2026, 02:15 | 5,620 | -1 |
| 31 Aug 2026, 04:57 | 5,621 | -8 |
| 27 Aug 2026, 18:57 | 5,629 | -9 |
| 24 Aug 2026, 21:28 | 5,638 | -5 |
| 21 Aug 2026, 02:22 | 5,643 | -2 |
| 17 Aug 2026, 23:41 | 5,645 | -5 |
| 14 Aug 2026, 16:36 | 5,650 | -6 |
| 11 Aug 2026, 00:32 | 5,656 | -3 |
| 7 Aug 2026, 09:01 | 5,659 | no change |
| 7 Aug 2026, 08:52 | 5,659 | first reading |
20 posts held, back to 22 May 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 8 pages of 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 5 August 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.
498 reactions across 18 posts, in 14 distinct kinds. The most used accounts for 29.3% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 🔥 | 146 | 29.3% | |
| 👍 | 114 | 22.9% | |
| ❤ | 96 | 19.3% | |
| 🎉 | 55 | 11.0% | |
| 😭 | 35 | 7.03% | |
| ❤🔥 | 32 | 6.43% | |
| 🥱 | 5 | 1.00% | |
| 🍌 | 4 | 0.803% | |
| 💯 | 3 | 0.602% | |
| 😍 | 3 | 0.602% | |
| 👎 | 2 | 0.402% | |
| 🌭 | 1 | 0.201% | |
| 🤝 | 1 | 0.201% | |
| 🫡 | 1 | 0.201% |
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 18 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 498 reactions 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 22 May 2026 to 5 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.
Потустить на природе и послушать доклады про данные Больше всего мне не хватает живых профессиональных тусовок, где можно пообщаться с другими людьми, которые также увлечены анализом данных. Почти все мероприятия проходят в Москве и я редко на них попадаю, но если бы я был там то 8 августа обязательно бы сходил на ИТ-Пикник от Т-Банка)) Там собираются айтишники, есть секция для аналитиков. Нашел доклады по секции…
👍20🌭1🍌1
Сегодня мне 36 годиков🤠 Утром сходил на тренировку, скоро буду кушать торт, а вечером проведу 11 занятие на курсе. Как ваши дела?)
🎉55🔥20🍌3
Если хочешь развиваться в аналитике — войти в профессию, углубиться в науку о данных или вырасти в карьере — в Центральном университете (ЦУ) есть магистратура под каждый сценарий. И на нее можно получить грант до 75%. Места ограничены, дедлайн подачи заявок — 20 августа. «Продуктовая аналитика» — это офлайн-программа (пары по вечерам и в выходные в центре Москвы). Студенты учатся превращать данные в продуктовые реше…
Мифы АБ тестирования. Часть 3 Миф 1. Рандомизация создает абсолютно одинаковые группы Реальность: Идеальной балансировки групп «из коробки» не существует. Рандомизация гарантирует лишь отсутствие системного сдвига (bias), но не идентичность выборок. На практике между сегментами групп всегда будет небольшое отличие. Миф 2. Критерий Манна-Уитни можно использовать для оценки средних Реальность: Критерий проверяет не р…
❤7👍5
Проанализировал отзывы при помощи ИИ 🤖 Уже накопилось достаточно много отзывов о курсе и я попросил одну из ИИшек посмотреть на них и написать ТОП 7 пунктов "за что ученики ценят курс по АБ тестированию". Вот, что выдала ИИшка 1. Логичная и четкая структура материала Ученики отмечают, что курс выстроен последовательно: от основ статистики до глубоких практических тем. Это помогает «разложить информацию по полочкам»…
❤9👍5🥱5🔥3
Артефакты курса по АБ тестам В прошлом посте я анонсировал набор на 6 поток курса по АБ тестированию. Там коротко описаны программа, сроки и есть отзывы. Сегодня хочу поговорить, о том какие артефакты получают студенты курса. 1. Шаблон дизайна АБ теста Форма из 36 пунктов где вы последовательно указываете все важные параметры: гипотеза, аудитория, метрики, стат параметры и прочее. На выходе получаете понятный план…
❤7🔥4👍2
📣 6 поток курса по АБ тестированию 30 июня планирую запуск 6 потока курса по АБ тестированию. Курс состоит из 19 занятий и длится 2 месяца. 👨🏻💻 Для кого курс? - Только вкатываюсь в статистику и АБ тесты с нуля - Уже учил статистику или проходил курс по АБ, но не понял и запутался - Уже провожу АБ тесты, но не понимаю как это работает, возможно где-то ошибаюсь ✅ Блок 1 - базовая статистика В течении первых 6 занят…
❤6👍3👎1🔥1🫡1
После прохождения 6 занятий статистика стала понятней - сложилась единая картина Еще один отзыв о моем курсе по АБ тестированию. Сергей, как и многие отмечает, что у него была проблема с пониманием статистической базы. Я бы сказал, что статистическая база коварна. Начинаешь учить среднее, медиана, дисперсия - все понятно, дальше появляется какая-то ошибка среднего, пропускаешь между ушей. Потом ЦПТ, ЗБЧ, распредел…
👍9❤4🤝1
5 интересных вопросов с собеседований по АБ тестированию В одном из прошлых постов мы разобрали самые частые вопросы с собеседований по АБ-тестированию. Сегодня хочу обсудить более интересные кейсы, которые также любят задавать на интервью по АБ-тестам и статистике. Ответы я скрыл. Предлагаю вам сначала обдумать свой вариант, а уже потом заглядывать в мой. 1. Что делать с выбросами в АБ-тесте и на что они влияют? …
🔥53❤🔥8👍4❤1
Главное, что дал дал курс - понимание того как работает статистика в АБ тестах Продолжаю делиться отзывами учеников о моем курсе по АБ тестированию. Елена уже работала аналитиком и даже проходила разные курсы по статистике, в том числе и в МФТИ, но статистика и АБ тесты не складывались в единый пазл. Это довольно частая ситуация. Я и сам в начале изучения АБ тестов упарывался в кучу книг и курсов по статистике. У…
❤7🔥2👍1
ТОП 5 самых частотных вопросов с собеседований по АБ тестам Сегодня поговорим про наиболее распространенные вопросы при собеседовании на продуктового аналитик. Я скрыл ответы, попробуйте ответить самостоятельно, а потом читайте ответ. 1. Что такое p-value? Это вероятность получить такие различия или еще большие, при условии, что между вариантами нет различий, то есть верна H0. Т.е. это вероятность обнаружить получе…
❤🔥16👍9🔥5
Обустроил в кабинете место для отдыха с чайным столиком и глюкофоном. А как вы релаксируетесь? PS в коментах видос
🔥35❤10😍3
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @y_borzilo. 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.
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.
The reverse of the list above, and a different kind of signal. This does not require this channel to have ever been asked about directly — each row below is a channel we DID ask Telegram about, whose Telegram-generated list happened to include this one. A channel can appear here with an empty list above it, because being named by someone else’s query is independent of having been queried itself.
This channel appears in 11 seed channels' Telegram-generated recommendation lists in total. Each is Telegram’s list for THAT channel, not this one — see how this is measured.
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 16 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Борзило” (@y_borzilo), 5,593 subscribers as measured 16 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/y_borzilo.
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.