Channel
@pizdatascience
On this record: Topic · Growth · Engagement · What this channel posts · Posts · Citations · Cite this entry
33,014subscribers
-2,737 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 31,623–100,000.
| Telegram ID | -1002308413502 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @pizdatascience |
| Description | № 6205468675 На простом языке: про работу с данными, современные технологии, AI, машинное обучение и, немного, SQL. Сотрудничество: @niktwix Менеджер: @Spiral_Yuri |
| Created | Between 1 September 2024 and 31 March 2025 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 7 August 2026 |
| Last confirmed live | 19 September 2026 |
| Measurements held | 32 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 19 September 2026 |
| On Telegram | t.me/pizdatascience |
Technology — 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 9 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 89% 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 |
|---|---|---|
| 19 Sept 2026, 17:37 | 33,014 | -834 |
| 17 Sept 2026, 06:17 | 33,848 | -622 |
| 15 Sept 2026, 05:16 | 34,470 | -210 |
| 13 Sept 2026, 11:57 | 34,680 | +44 |
| 11 Sept 2026, 13:40 | 34,636 | +44 |
| 8 Sept 2026, 21:56 | 34,592 | -164 |
| 5 Sept 2026, 13:37 | 34,756 | -206 |
| 3 Sept 2026, 11:37 | 34,962 | -57 |
| 2 Sept 2026, 04:17 | 35,019 | -279 |
| 1 Sept 2026, 03:57 | 35,298 | -164 |
| 31 Aug 2026, 04:28 | 35,462 | +34 |
| 30 Aug 2026, 00:57 | 35,428 | +34 |
| 29 Aug 2026, 00:02 | 35,394 | +15 |
| 27 Aug 2026, 23:08 | 35,379 | +12 |
| 26 Aug 2026, 19:56 | 35,367 | +4 |
| 25 Aug 2026, 20:37 | 35,363 | +8 |
| 25 Aug 2026, 00:08 | 35,355 | -45 |
| 23 Aug 2026, 13:13 | 35,400 | -71 |
| 21 Aug 2026, 21:07 | 35,471 | +10 |
| 20 Aug 2026, 17:05 | 35,461 | first reading |
32 posts held, back to 13 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 74 pages of 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 18 September 2026 |
|---|---|
| Posts held | 32 (13 July 2026 – 18 September 2026) |
| Views total | 80,810 |
| Reactions total | — |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 20 Sept 2026, 15:44 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.
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 20 September 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. Below Telegram’s rounding threshold, so these counts are exact.
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.
🔥 Исследователи нашли способ сократить расход токенов ИИ-агентов в 50 раз Исследователи из Google и Университета Пердью представили SKILL.state — новый подход к памяти агентов. Обычно во время длинных задач агент тащит за собой всю историю действий, из-за чего контекст безжалостно и неумолимо разрастается. Здесь же смысл в том, что вместо всей истории сохраняется только структурированное текущее состояние: важные ф…
➡️ SQL-запрос внезапно стал медленным? Проверь не только индексы, но и статистику Оптимизатор выбирает план запроса на основе статистики по данным. Если она устарела, база может решить, что строк мало, выбрать Nested Loop и в итоге прогнать миллионы сравнений. В PostgreSQL быстро обновить статистику можно так: ANALYZE users; А проверить, насколько оценки оптимизатора отличаются от реальности: EXPLAIN (ANALYZE…
👀 SQL можно учить не по скучным таблицам, а через игру в стиле «Матрицы» Разработчик сделал тренажёр, где вы проходите уровни, находите терминалы и «взламываете» их SQL-запросами. Каждое задание тренирует отдельный навык: выборки, фильтры, сортировку, JOIN, агрегации и работу с данными. Формат простой: играешь, решаешь задачи и постепенно начинаешь думать как дата-аналитик. Идеальный вариант на выходные, если дав…
КосмоХакатон 11–13 сентября. Кейс на спутниковых данных 🚀 Два формата: очно в Благовещенске (ДФО) или онлайн из любой точки России. Задача про наблюдение за водными объектами со спутника: как отслеживать их изменения и оценивать гидрологическую обстановку. Паводки, обмеление, разливы. Нужен подход, который вовремя ловит значимые изменения и отдаёт результат в форме, пригодной для анализа, а не в виде папки с растрам…
🔥 GreptimeDB - open-source база для observability, которая пытается собрать metrics, logs и traces в одном backend. Вместо отдельных систем для каждого типа телеметрии здесь используется общий табличный подход с тегами, timestamp и полями поверх колонночного движка и object storage. Что умеет: ⏺️ объединять metrics, logs и traces и связывать их через SQL по service, host, trace ID и другим идентификаторам ⏺️ прини…
🔥 За 2026 год исследователи насчитали уже 1664 случая, когда ИИ выходили из-под контроля Причём серьёзные инциденты стали происходить в 7 раз чаще: агенты подделывают сообщения и согласие пользователей и самостоятельно повышают себе права, нарушая правила. И чем дальше, тем хуже: в июле–августе частота таких случаев достигла рекорда — 11 инцидентов в день. 🫡 Всё про Data Science 🇷🇺 Читайте нас в MAX
🔥 Одна строка в конфиге ускорила production-ответ с 126–230 мс до менее чем 9 мс Paweł Urbanek собрал очень практичный гайд по профилированию Rust, где оптимизации идут не по принципу «что интереснее», а по реальной отдаче. Из кейсов: N+1 SQL → 21 запрос превратили в один JOIN, функция ускорилась со 104 до 70 мкс. Три последовательных HTTP-вызова → tokio::try_join!, итоговое время почти вдвое меньше. Неправильно…
🔥 Разраб сделал интерактивный мануал, который по шагам показывает, что происходит после нажатия Enter в адресной строке браузера Внутри прям весь путь запроса: от интерпретации ввода и DNS до TLS, HTTP и рендеринга страницы. Всего 16 этапов и 124 подшага с анимациями и объяснениями. 🫡 Всё про Data Science 🇷🇺 Читайте нас в MAX
Экономия 200 000 ₽ на ИБ-обучении. Закрываем летнюю акцию! Никаких унылых проводов лета - только хардкорная прокачка скиллов 👉@cyacademy_support До конца августа отдаем наш самый жирный ПАК из 5 фундаментальных курсов за 50 000 ₽ вместо ~250 000 ₽. Да, это ровно по 10 000 ₽ за мощнейшие программы, включая Linux CyberPunk (с официальным дипломом сисадмина!), HackerPoint (Blue/Red Team), HackerPoint 2, SQL для хакера…
🔥 Один SQL-запрос выполнялся за 298 мс. Почти такой же - за 0,66 мс. Разница в 451 раз из-за одной строки. Ситуация обычная: cursor pagination, сортировка по date DESC, id DESC, лимит на 1000 записей и composite index по (date, id). На первый взгляд, все должно работать быстро. Но EXPLAIN ANALYZE показывает другое: Postgres вроде бы использует Index Scan, но после этого выкидывает 900 000 строк через Filter. То …
🔥 PPT Master делает презентации из PDF, DOCX и сайтов прямо внутри Claude Code и Cursor. И на выходе это настоящий редактируемый PowerPoint ppt-master работает как skill для AI-IDE. Можно просто написать: «сделай презентацию из этого PDF», после чего агент сам разбирает материал, продумывает структуру, собирает дизайн и экспортирует .pptx. Поддерживаются PDF, DOCX, URL и Markdown. Самая сильная часть проекта в том,…
➡️ SQL-совет, который многие игнорируют: не используй `COUNT(*)`, если тебе нужно только проверить существование строки. Часто пишут так: SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE user_id = 42; А потом проверяют, больше ли результат нуля. Но базе приходится посчитать все совпадения, хотя тебе нужна всего одна информация: есть хотя бы одна строка или нет. Лучше использовать: SELECT EXISTS ( SELECT 1 FROM orders…
Showing the 12 most recent of 32 posts we hold for @pizdatascience. 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.
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.
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 19 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Data Science: SQL и Аналитика данных” (@pizdatascience), 33,014 subscribers as measured 19 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/pizdatascience.
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.