SubscribersHow many subscribers the channel has now. The wave shows subscribers at each point of the period. The change is against the start of the period.284▲ 1.8 %+5 for the period
ViewsHow many views the posts published in the period have now. These are not views per day: MAX does not report how many views there were yesterday. The percentage is the change in the daily average: the current period is still running (today is not over yet), so it is compared with the previous one by pace rather than by total. “Was” is the whole previous period of the same length.2 909▲ 69.9 %was 1 889
ReactionsHow many reactions the posts published in the period have. The percentage is the change in the daily average: the current period is still running (today is not over yet), so it is compared with the previous one by pace rather than by total. “Was” is the whole previous period of the same length.5▼ 31.0 %was 8
MentionsHow many times other channels mentioned the channel: links and reposts, excluding advertising posts. The bigger the circle, the more mentions at that point of the period. The percentage is the change in the daily average: the current period is still running (today is not over yet), so it is compared with the previous one by pace rather than by total. “Was” is the whole previous period of the same length.61▼ 17.9 %was 76with a subscription
RepostsHow many times other channels reposted this channel's posts (excluding advertising posts). Reposts are also counted as mentions. The percentage is the change in the daily average: the current period is still running (today is not over yet), so it is compared with the previous one by pace rather than by total. “Was” is the whole previous period of the same length.28▲ 14.5 %was 25after signing in
Average post reachHow many views one post gets on average. Only posts older than two days are counted: views of fresh posts are still growing. Points with fresh posts are dashed with hollow dots: the reach of all posts right now, it will still grow.5 497▲ 4.2 %was 5 274after signing in
ERRWhat share of subscribers sees an average post: average reach ÷ subscribers × 100 %. The line shows ERR at each point of the period, the dashed line — ERR of the previous period of the same length. Points with posts younger than two days are hollow dots on the dashed end of the line.28.6 %▲ 0.7 ppdashed line — was 27.9 %after signing in
Engagement ERHow often readers react to posts: reactions ÷ views × 100 %. The tick on the bar is the previous period.2.87 %▼ 0.2 pp
Posts per dayHow many posts are published per day on average. Each cell is a point of the period: the darker, the more posts per day. The percentage is the change in the daily average: the current period is still running (today is not over yet), so it is compared with the previous one by pace rather than by total. “Was” is the whole previous period of the same length.4.1▼ 13.9 %was 4.9after signing in
Ad shareWhat share of the period's posts looks like advertising: erid labeling, ad links and other signs. The scale shows the ad load by the quality index thresholds: up to 10 % — low, up to 25 % — moderate, up to 50 % — high, above — very high. A growing share is marked red.2.4 %▼ 2.4 pp
TrendTop — subscribers at the end of each point of the period; bottom — growth per point: green means more subscribers, red means fewer. Above the growth chart — the biggest gain and the biggest loss. MAX does not report how many people subscribed and unsubscribed separately.
Audience growth
+5subscribers in the period
+3 biggest gain · 29 Oct 2026
Channel scoreA channel score from 0 to 100 made of five parts: audience, growth integrity, ad load, trust and calculation reliability. Each bar shows how many points the part earned out of its maximum. The index is recalculated every night; channels are compared with similar ones of the same category and size.
ReachHow many views the posts published at each point of the period have now (not views per day). The record is labeled; the point with today is paler — the day is not over yet. Average post reach — posts older than two days.
Views and reach
678 845views in the period▼ 9.9 %
Average post reach — 5 497 views (posts older than two days).
EngagementER — reactions divided by views, in percent — for the posts of each point of the period. The dashed line is ER for the whole period. The change is in percentage points against the previous period of the same length.
CitationsThe citation index (CI) shows how often and by which channels this channel is mentioned over the last 30 days, excluding advertising posts. The level is its place among similar channels. The line shows CI at each point of the period (for a week or month — the average over its days).
RhythmHow many posts are published on average in each hour of each weekday, Moscow time: the darker the cell, the more posts. “Best time” — the hours when posts older than two days have the highest average reach.
When and how much it posts
MonTueWedThuFriSatSun
036912151821
Best time:09:0018:00hours when posts get the highest average reach
FormatsWhat the feed is made of. Each post has one format, by priority: repost, video, photo, link, text. The bar and percentages show the share of posts of each format; on the right — average reach of one post of the format (posts older than two days), the small bar compares it with the most viewed format.
Post formats
100 posts
Reposts99 %6 168
Video2121 %7 513
Photos3838 %5 699
Links1212 %5 239
Text2020 %7 626
On the right — average reach of one post of the format.
PostsEach dot is a post in the period: horizontally — publication date, vertically — views, dot size — reactions, color — format. This shows hits, flops and how reach changes. For large channels, the 100 most viewed posts and an even sample of the rest are shown — no more than 1,500 dots.
Every post is a dot
Higher means more views, bigger means more reactions. Click a dot to open the post.
VideoPhotosOthersize — reactionsZoom with the + and − buttons, a pinch or Ctrl + mouse wheel; drag a zoomed chart to move it
SummaryTotals for the selected period: how many posts were published, how many views and reactions they have now and the average post reach. Views are the current views of posts published on those days, not views per day. The change is against the same span before the period, if statistics cover it.
Period totals
Click a metric to see it across the period below
Viewstoday — the day is not over yetPoints with posts younger than two days are pale and dashed: their views are still growing.
AdsWhat share of the period's posts looks like advertising: erid labeling, ad links and other signs. The detector is cautious, so the real share is usually higher. The scale shows the ad load by the quality index thresholds. Below — the average reach of an ad post and a regular post, and who the channel advertises (sites that ad links lead to).
What worksPosts of the period with the most views. The bar shows views relative to first place. The preview is the post's image; for a post without an image — the channel avatar. Views are the post's current count.
RhythmHow many posts were published each day of the period (pale bars) and the 7-day average (line): you can see whether the channel is speeding up or slowing down. Today is not over yet, so its average is calculated up to yesterday.
Posts by day
Pale bars are days, the line is the 7-day average: you can see whether the channel is speeding up or slowing down
Posts per day7-day average
Data updated at 08:14 Moscow time. Views are the current counts of posts published on those days; average reach counts posts older than two days.
How the quality index is calculated
«Kazan Digital Week — 2026»: сессия «От школы до ИТ-компании: как государство формирует траекторию цифровых кадров»
Алена Шаронова, руководитель направления работы с учебными заведениями по регионам ООО «Группа 1С», рассказала, как важно правильно выстраивать подготовку специалистов в регионах с учетом реальных потребностей экономики.
По ее словам, на рынке труда сейчас много начинающих айтишников (джуниоров), но этого недостаточно для суверенитета страны. Необходимо готовить не только программистов, но и всех остальных специалистов — медиков, инженеров, работников промышленности — к работе с отечественным программным обеспечением. Она подчеркнула, что даже при развитии искусственного интеллекта нельзя отказываться от базовых навыков: фундаментальное образование остается актуальным и доказало свою эффективность.
Для эффективной подготовки кадров спикер предложила новую модель: • стратегию развития должен определять регион совместно с властью; • оперативную работу должны вести консорциумы образовательных организаций, а не один вуз; • в обучение необходимо активно вовлекать местную промышленность, чтобы учебные программы были привязаны к реальным задачам региона (добыча нефти, рыбная отрасль и т. д.).
Алена Шаронова подчеркнула, что задачи для студентов нужно обновлять хотя бы раз в год, постепенно ускоряя этот процесс. Такой подход позволит подготовить действительно востребованных специалистов, которые смогут развивать экономику своего региона.
«Kazan Digital Week — 2026»: сессия «От школы до ИТ-компании: как государство формирует траекторию цифровых кадров»
Александра Алешкова, директор департамента образования «Группы Астра», рассказала, как компания выстраивает взаимодействие с системой образования для подготовки специалистов и внедрения отечественных ИТ-продуктов.
По ее словам, одной только поддержки будущих айтишников недостаточно для обеспечения суверенитета государства в сфере инфраструктуры и ПО. Важно, чтобы все специалисты — не только программисты, но и медики, аграрии, химики — умели работать с отечественным программным обеспечением. Поэтому «Группа Астра» активно сотрудничает не только с техническими вузами, но и с медицинскими, сельскохозяйственными и другими направлениями.
Она отметила, что инициатива Минцифры России по подготовке кадров сейчас ориентирована преимущественно на ИТ-компании, однако уже идет расширение рамок: учитываются пожелания бизнеса и вузов. Для долгосрочной стратегии важно думать на несколько лет вперед: через 5–10 лет может возникнуть переизбыток одних специальностей и дефицит других.
Ключевая мысль спикера: государство задает стратегические рамки (суверенитет, независимость), а результат достигается благодаря синергии между бизнесом-разработчиком, образовательными учреждениями и конечными заказчиками. Такой трехсторонний подход позволяет готовить востребованных специалистов будущего, чьи компетенции будут актуальны не только сегодня, но и в перспективе.
«Kazan Digital Week — 2026»: сессия «От школы до ИТ-компании: как государство формирует траекторию цифровых кадров»
Владимир Татаринцев, директор по развитию стратегических проектов ПАО «Ростелеком», директор ИТ-школы «Ростелекома», рассказал, как бизнес и вузы участвуют во внедрении федеральных образовательных инициатив Минцифры России по подготовке ИТ-специалистов.
По его словам, именно Минцифры выстраивает сквозную систему: школьники проходят через проекты вроде «Код будущего», студенты — через программы «Топ ИТ» и «Топ ИИ», а выпускники сразу выходят к работодателям без дополнительного обучения. Бизнес (в том числе «Ростелеком») помогает реализовывать эти инициативы на практике, предоставляя реальные задачи для студентов и создавая среды для развития талантов.
Особое внимание уделяется методологии наращивания компетенций через кейсы: уже есть успешные примеры (например, опыт Санкт-Петербургского политеха), где сотни компаний дают студентам практические задания, по итогам которых появляются готовые продукты и даже MVP. Важно не только обучать, но и создавать бесплатные площадки, где талантливые люди могут объединяться для создания новых технологий — такие платформы уже работают благодаря инициативе бизнеса и поддержке государства.
В итоге цель — сформировать условия, при которых самые способные специалисты остаются в стране, создают собственные технологические продукты и формируют вокруг себя устойчивую экономику.
«Kazan Digital Week — 2026»: сессия «От школы до ИТ-компании: как государство формирует траекторию цифровых кадров»
Евгений Кочетов, руководитель направления регионального развития ООО «СберОбразование», рассказал, как выстраиваются современные образовательные траектории для развития цифровых кадров.
По его словам, идеальная образовательная программа — та, которую человек выбирает осознанно, опираясь на свои сильные стороны и интересы. В будущем такие траектории будут строиться не по формальным дипломам, а с помощью цифровой модели компетенций: система будет автоматически подстраивать контент обучения под задачи конкретного человека или региона. Это называется гиперперсонализацией и кросс-дисциплинарностью — когда обучение становится непрерывным и максимально практичным.
Для внедрения таких решений в школах компания использует инструменты с искусственным интеллектом (например, «Ассистент преподавателя»), но понимает, что учителям сложно сразу освоить новые технологии. Поэтому вводится многоуровневая система кураторов: от регионального уровня до школы, чтобы сопровождать педагогов и формировать у них доверие к новым методикам. Важно, чтобы данные использовались только для развития, а не контроля.
Также Евгений Кочетов отметил, что фундаментальные знания (критическое мышление, умение учиться) остаются основой, особенно в эпоху ИИ. Для поиска лучших образовательных идей создан «мир экспериментов», где педагоги со всей страны предлагают и тестируют прототипы. Один из популярных примеров — виртуальный разговор с историческими персонажами, который помогает погружаться в материал без риска получить недостоверную информацию благодаря национальной модерации контента.
«Kazan Digital Week — 2026»: сессия «От школы до ИТ-компании: как государство формирует траекторию цифровых кадров»
Екатерина Немченко, управляющий директор по работе с людьми «Авито», рассказала, как компания выстраивает партнерство с вузами и готовит ИТ-специалистов.
По ее словам, проект вырос из точечных мероприятий (хакатоны, чемпионаты) в масштабную систему: сейчас у компании десятки образовательных программ с ведущими университетами страны, онлайн-курсы и участие в федеральных проектах. Особенность подхода — личное преподавание сотрудников «Авито», создание прикладных курсов и бизнес-кейсов, а не только финансовая поддержка.
Важное место занимают стажировки: компания рассматривает студентов прежде всего как кадровый резерв и отслеживает их дальнейшую конвертацию в штат. При этом фундаментальную подготовку полностью доверяют вузам, а на себя берут практическую часть обучения.
Отдельно Екатерина Немченко отметила влияние искусственного интеллекта: компания перестраивается под новую реальность, и пока неясно, какими компетенциями должны обладать будущие сотрудники. Поэтому важно готовить универсальных специалистов, способных быстро адаптироваться к изменениям отрасли. В целом она подчеркнула ценность открытого диалога между бизнесом, образованием и государством для построения будущего вместе.
«Kazan Digital Week — 2026»: сессия «От школы до ИТ-компании: как государство формирует траекторию цифровых кадров»
Татьяна Ерохина, руководитель проекта «Код будущего», рассказала, что проект рассчитан на ребят, которые уже проявляют интерес к этой области. Перед началом обучения каждый ребенок проходит вступительное тестирование, которое проводит федеральный центр тестирования — так отсеиваются те, кому сфера не близка.
Обучение организовано модульно: четыре модуля по 36 академических часов. Наибольший отсев происходит после первого модуля — дети, понявшие, что это «не их», уходят сами. Такая система позволяет тем, кто действительно заинтересован, дойти до сложного итогового тестирования.
«Kazan Digital Week — 2026»: сессия «ИТ по осени считают: о методах и подходах к оценке ИТ-отрасли»
Светлана Водянова, генеральный директор J'son & Partners Consulting, рассказала о ключевых тенденциях развития ИТ-рынка и роли аналитики в принятии решений.
По ее словам, рынок информационных технологий становится все более капиталоемким: компании вкладывают огромные средства не только в ПО, но и в инфраструктуру — серверы, ускорители, ЦОДы. Это связано с массовым внедрением искусственного интеллекта и переходом к ИИ-нативным решениям, что меняет бизнес-модели и способы монетизации продуктов. В мире уже заметен тренд на оплату за результат работы ИИ-агентов или выполнение конкретных операций, а не просто за подписку.
Особое внимание уделяется структурным изменениям: продукты объединяются в платформы, появляются новые ниши, одни решения вытесняются другими. Для оценки потенциала таких рынков требуется комплексный анализ множества источников (статистика, таможня, закупки, опросы игроков), поскольку официальные данные часто запаздывают, а сами компании редко раскрывают выручку по отдельным продуктам.
В России ИТ-отрасль рассматривается как драйвер производительности всей экономики: внедрение автоматизации и агентов позволяет компенсировать дефицит кадров и выйти за демографические ограничения страны. При этом важно учитывать импортозависимость и то, где создается добавленная стоимость и интеллектуальная собственность, чтобы обеспечивать технологический суверенитет и рост благосостояния государства.
Necessary cookies keep the site working and secure: sign-in, form protection, language, theme and others. Yandex Metrica analytics cookies and Yandex Advertising Network ad cookies are enabled only with your consent. By clicking “Accept all” you give consent to processing of cookie data; see the Personal Data Processing Policy for details.
Russia
