Telegram RegisterThe public register of Telegram

Channel

Дима SQL-ит 🧑‍💻 (Аналитика данных, AI)

@dima_sqlit

On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry

2,082subscribers

+5 since we began measuring on 7 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.

Register entry

Telegram ID-1002216284248
TypeChannel
Username@dima_sqlit
CreatedBetween 1 June 2024 and 30 September 2024— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded7 August 2026
Last confirmed live11 August 2026
Measurements held3
Confirmed unchanged1 time, most recently 11 August 2026
On Telegramt.me/dima_sqlit

Growth

2,0772,0822,079.57 August 2026 — 2,077 subscribers8 August 2026 — 2,078 subscribers11 August 2026 — 2,082 subscribers7 August 202611 August 2026
3 measurements spanning 4 days, net +5. 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 2,076–2,083 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
11 Aug 2026, 15:032,082+4
8 Aug 2026, 11:422,078+1
7 Aug 2026, 15:322,077first reading

Engagement

20 posts held, back to 14 May 2026the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
34.1%
avg views ÷ 2,082 subscribers
Avg views / post
709
7 posts measured
Reaction rate
3.51%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
7
of 20 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 4 August 2026
Posts held20 (14 May 20264 August 2026)
Views total4,964
Reactions total174
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken7 Aug 2026, 15:32 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
5m 10s
Average length
44s

Measured directly from 7 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

790 reactions across 20 posts, in 8 distinct kinds. The most used accounts for 63.8% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
🔥50463.8%
❤‍🔥15619.7%
🐳7910.0%
custom 5269591887672536524293.67%
custom 5244673458083734407151.90%
custom 524468845610953002550.633%
custom 527192418805825249210.127%
custom 543816830606851674410.127%

Custom emoji. 5 of the rows above are Telegram custom emoji, which the public preview renders as an element carrying only a numeric id — no character, and no image we can reach. The id is printed as-is rather than substituted with a look-alike glyph, because a stand-in would be our invention showing where a measurement should be. The counts beside them areTelegram’s.

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 20 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 790reactions 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 14 May 2026 to 4 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.

Recent posts

4 Aug 2026, 04:32 UTC475 views21 reactionsread 7 August 2026
Video

🏦 Разбор задачи с собеседования в Т-Банке (Тинькофф). Тест точен на 99%, он положительный — но вы, скорее всего, здоровы: Ранее мы разобрали, как работает условная вероятность и формула Байеса. Если пропустили, то вот сам пост. Давайте разберем на эту тему популярную задачу, которую спрашиваю во многих компаниях. Условие: болезнь встречается у 1% людей. Тест находит болезнь у больного в 99% случаев, а у здорового

❤‍🔥9🔥9🐳3

3 Aug 2026, 15:43 UTC471 views18 reactionsread 7 August 2026
Photo

💻 SQL с нуля: бесплатно и с ментором! Обычно в бесплатных курсах вы остаётесь один на один с кодом — зависли на JOIN'ах, не поняли оконные функции и забросили на третьем уроке. Звучит знакомо? Симулейтив решили сделать иначе и запускают 4 августа уникальный бесплатный 2-недельный интенсив по SQL с менторской поддержкой! Спешите, потому что на этой неделе закроется прием заявок! Успевайте поучаствовать 😎 Что будет

❤‍🔥9🔥5🐳4

3 Aug 2026, 05:58 UTC488 views22 reactionsread 7 August 2026
Video

💰 ARPU vs ARPPU — разберемся в чем разница: ARPU и ARPPU постоянно путают. Обе про доход с пользователя, но делят на разное. Разберём и выведем главную формулу. 1️⃣ ARPU — доход на ВСЕХ Всю выручку делим на всех активных, даже на тех, кто ничего не заплатил. ARPU = выручка / все юзеры SELECT SUM(revenue) / COUNT(DISTINCT user_id) AS arpu FROM payments; 2️⃣ ARPPU — доход на ПЛАТЯЩИХ Та же выручка, но делим толь

🔥11🐳7❤‍🔥4

31 Jul 2026, 06:10 UTC662 views15 reactionsread 7 August 2026
Video

🎲 Формула Байеса и условная вероятность — разбор на кубике: Условие: кинули кубик и говорят — выпало чётное. Какова вероятность, что это шестёрка? Ответ: не 1/6, а 1/3. Покажу через формулу Байеса и расшифрую в ней каждое слагаемое — это и есть самое главное. 1️⃣ Обозначим события: A — «выпала шестёрка» (это мы ищем) B — «выпало чётное» (это уже известно — условие) Нужна вероятность A, если известно B. 2️⃣ Сама ф

🔥8❤‍🔥4🐳3

28 Jul 2026, 05:56 UTC748 views40 reactionsread 7 August 2026
Video

📊 DAU, WAU, MAU и sticky factor — метрики активности: Пришло время разбираться с метриками, начнем с DAU, WAU, MAU и sticky factor 😘 1️⃣ Что это DAU — уникальные пользователи за день WAU — за 7 дней MAU — за 30 дней Ключевое слово — уникальные: один user_id считаем один раз, сколько бы раз он ни заходил. 2️⃣ Считаем все три одним запросом SELECT COUNT(DISTINCT CASE WHEN dt = CURRENT_DATE THEN user_id END

❤‍🔥19🔥14🐳7

22 Jul 2026, 06:39 UTC≈1,050 views31 reactionsread 7 August 2026
Video

🛒 Разбор задачи с собеседования Магнит OMNI (MAGNIT TECH). Сколько покупок нужно, чтобы собрать все 10 стикеров? Условие: В наборе 10 наклеек. На кассе дают одну случайную за любую покупку. сколько покупок нужно, чтобы собрать все 10? Задача на пониманием и умение считать математическое ожидание. Разберём на пальцах: 1️⃣ Главное правило: переворачиваем дробь Если вероятность равна p, то среднее количество попыток

🔥23❤‍🔥5custom 52695918876725365243

21 Jul 2026, 07:32 UTC≈1,070 views27 reactionsread 7 August 2026
Photo

Собесы, собесы, собесы… Если тебе интересны обзоры собеседований и разборы заданий, то можешь заглянуть на канал Айти-Пингвин | Дата инженер. Это канал дата-инженера, который активно делает обзоры пройденных собесов, разбирает задачки и технологии, а также рассказывает о своем карьерном пути. Что, на мой взгляд, будет полезно для собесов на аналитика? 1. На джуна разбор вопросов по SQL , вопросы про джоины и задач

🔥12❤‍🔥7🐳6custom 52446734580837344072

6 Jul 2026, 06:04 UTC≈1,620 views61 reactionsread 7 August 2026
Video

🏦 Разбор задачи с собеседования в Тинькофф (Т-банк). Задача про светофор сколько минут ты теряешь на красном? Условие: Каждый день едете на работу. На пути один светофор: 2 минуты горит зелёный, 1 минуту — красный. Сколько времени вы ожидаемо простоите за 100 поездок? Задачи на матожидание — любимый инструмент интервьюеров у аналитиков и DS. Выглядят как «логика про жизнь», а проверяют умение считать вероятности. Р

🔥43❤‍🔥12🐳6

29 Jun 2026, 10:04 UTC≈1,460 views24 reactionsread 7 August 2026
Video

🗂 Порядок выполнения sql запроса — и почему алиас в WHERE не работает: Часто вижу одну и ту же ошибку — человек пишет запрос, придумывает алиас в SELECT, а потом пытается использовать его в WHERE или HAVING. И получает ошибку. Почему? Всё дело в порядке выполнения SQL. На самом деле SQL выполняется совсем не в том порядке, в котором мы его пишем. Вот реальная последовательность: 1️⃣ FROM — сначала движок идёт к та

🔥20❤‍🔥2🐳2

22 Jun 2026, 06:30 UTC≈1,320 views31 reactionsread 7 August 2026
Photo

🤖 Что такое MCP сервер — как научить нейросеть писать SQL под ваши данные (часть 2): В первой части разобрали что такое MCP и написали первый инструмент. Сегодня идем дальше — что делать, если запросы сложнее и нейросеть не знает как у вас организованы таблицы (их описание и как они могут соединяться между собой). Проблема: модель не знает ваши таблицы 🎚 Фиксированный тул — например get_sales_by_region — работает

🔥23❤‍🔥4🐳3custom 52446734580837344071

19 Jun 2026, 07:59 UTC≈1,130 views56 reactionsread 7 August 2026
Photo

🏠 IT ипотека (Часть 2) — как я проектировал квартиру (Remplanner, Pinterest, ChatGPT): Когда берёшь черновую квартиру — впереди не просто ремонт, а целый проект. Надо придумать планировку, расстановку мебели и понять, как это вообще будет выглядеть в натуре. Делюсь своим стеком инструментов которые я использовал. 🎚 Инструмент 1 — Remplanner: Это был мой основной инструмент на этапе планировки квартиры. Работает пр

🔥37❤‍🔥11🐳8

16 Jun 2026, 07:42 UTC≈1,240 views51 reactionsread 7 August 2026
Photo

🤖 Что такое MCP — как дать нейросети доступ к вашим данным (часть 1): Если вы уже работаете в Cursor, Claude Code, Codex, LM Studio или другой IDE где есть нейросети — вы наверняка встречали термин MCP. Разберем, что это и зачем нужно. Что такое MCP? 🎚 MCP (Model Context Protocol) — открытый стандарт, который позволяет ИИ-клиенту подключаться к внешним данным и системам через специальные инструменты — Tools. Без

🔥37❤‍🔥7🐳5custom 52446734580837344071custom 52719241880582524921

Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @dima_sqlit. 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 — 1,121,550 of 1,336,469entries 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.

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.

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

“Дима SQL-ит 🧑‍💻 (Аналитика данных, AI)” (@dima_sqlit), 2,082 subscribers as measured 11 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/dima_sqlit.

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.