Channel
@engineeranddata
On this record: Topic · Growth · Engagement · Reactions · Posts · Cite this entry
721subscribers
-12 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1002219137424 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @engineeranddata |
| Created | Between 1 June 2024 and 30 September 2024 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 8 August 2026 |
| Last confirmed live | 7 October 2026 |
| Measurements held | 9 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 7 October 2026 |
| On Telegram | t.me/engineeranddata |
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 20 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 97% 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 |
|---|---|---|
| 7 Oct 2026, 07:38 | 721 | -1 |
| 26 Sept 2026, 08:37 | 722 | -1 |
| 13 Sept 2026, 19:21 | 723 | -2 |
| 5 Sept 2026, 16:21 | 725 | -3 |
| 28 Aug 2026, 05:43 | 728 | -1 |
| 20 Aug 2026, 18:03 | 729 | -2 |
| 14 Aug 2026, 14:15 | 731 | -2 |
| 8 Aug 2026, 02:04 | 733 | no change |
| 7 Aug 2026, 17:39 | 733 | first reading |
20 posts held, back to 21 October 2025 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 page 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 29 July 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
209 reactions across 19 posts, in 12 distinct kinds. The most used accounts for 37.3% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 👍 | 78 | 37.3% | |
| ❤ | 41 | 19.6% | |
| 🔥 | 32 | 15.3% | |
| 🤣 | 17 | 8.13% | |
| 😁 | 14 | 6.70% | |
| 💯 | 8 | 3.83% | |
| 👏 | 7 | 3.35% | |
| 🤔 | 5 | 2.39% | |
| 🏆 | 4 | 1.91% | |
| ❤🔥 | 1 | 0.478% | |
| 💩 | 1 | 0.478% | |
| 🤝 | 1 | 0.478% |
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 19 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 209 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 21 October 2025 to 29 July 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.
Software ручной работы Кстати в гипотезу из предыдущего поста укладывается аналогия с ремеслами, которые сейчас стали историей. Например, кузнечное дело. За тысячи лет кузнецы создали множество хитроумных приспособлений, приёмов как ковать металл и получать из него изделия. Были специальные инструменты, которые сейчас можно увидеть в музеях. Их ремесло казалось вершиной развития именно в том виде. Но когда наука и…
👍5
Языки программирования были нужны только человеку? Мне пришла одна мысль и я попытался ее развить и порассуждать. Что, если стек абстракций — от языков программирования до фреймворков — появился прежде всего как интерфейс для человека? Тогда что произойдёт с ним, если новым пользователем вычислительной техники становится AI? Если оглянуться назад, развитие информационных технологий почти всегда шло через добавлени…
❤8💯2
Асимметрия обратной связи На днях поймал себя на мысли. Иногда к концу дня чувствуется внутреннее напряжение. Стал разбираться, откуда оно берется, и пришел к такой мысли. Мне кажется, у инженеров данных есть особенность обратной связи, которая создает психологическую нагрузку. Обычно у продукта есть понятная обратная связь. Можно оценить, насколько часто он приносит пользователям ценность. У разработчика сайта …
💯4👍3🤔3🤝1😁1
Когда в последний день перед отпуском пытаешься доделать всё😁
😁12❤1
Нужно запретить сортировку в дата-инжиниринге на законодательном уровне. * так пошутил инженер из Databricks, объясняя работу Spark. Он показал, что сортировка увеличивает потребление ресурсов и время выполнения задачи в несколько раз. Мне понравилась эта цитата, потому что я пришел ровно к тому же выводу работая с Clickhouse. В итоге пришлось изменить свои привычки, наработанные в строковых базах. ©️Большая часть …
👍14❤2🔥2
Полезный ресурс про то, что происходит в мире ai. Не только про код, а вообще. Вот ссылка на сайт, но у них ещё есть newsletter. Не реклама. У ребят 700 тысяч подписчиков и им реклама у меня точно не нужна 😂 Я читаю у них далеко не все, но чтобы оставаться в теме, по-моему, посматривать стоит. Например, в последнем посте есть ссылка на репозиторий со скилами. Выглядит интересно 👍 я вот еще в использование скилов н…
🔥4
Искажение модели Иногда мы принимаем за бизнес-модель то, что ей не является. Организационная структура — один из частых источников искажения модели данных. ❗️Элементы оргструктуры начинают определять сущности, метрики, сегментации. ❗️Бизнес-определения начинают разъезжаться — не потому что меняется бизнес, а потому что разные отделы «так видят». ❗️Границы ответственности превращаются в границы данных. И со врем…
❤4❤🔥1💯1🔥1
Нужно ли хранить историю на уровне моделей? Часто это воспринимается как дефолт: делаем модель → сразу закладываем версионирование, SCD, valid_from / valid_to. Но вопрос — действительно ли это всегда нужно? История, конечно, важна. Но важно разделить уровни. 👍 На уровне ingestion layer — да. Сырые данные, события, изменения в источнике — это базовый слой, который должен сохранять полную историю и не зависеть от да…
👍5❤2
Попробовал code agent На неделе впервые попробовал code agent. Пока что не multi agent со множеством ролей (к этому ещё приду), а просто один агент, который выполняет задачу полностью, даже вместе с деплоем. Я, конечно, много видел упоминаний и описаний того, как оно работает, но пока сам не попробуешь на своей реальной задаче, всё равно непонятно. Тут как раз появилась простая задачка – идеальная, чтобы начать раб…
🔥8👍4❤2😁1
Материализация vs стриминг в ETL: контроль потребления памяти в Airflow Рассмотрим простой ETL-процесс, реализованный в Airflow. Есть источник и назначение. На практике это может быть база приложения → DWH или DWH → какая-то система (reverse ETL). Посередине есть оркестратор, который отправляет запрос в источник, получает результат и отправляет его в назначение. Если вы используете встроенные операторы Airflow, то …
👍9🔥7❤2
Ловушка кодера Писать код или использовать готовый инструмент? 🤔 Есть задача, и ты точно знаешь, что нужно сделать. Ты точно знаешь, что можешь написать код, обеспечивающий нужное поведение. При этом есть инструмент, который вроде как умеет это делать, но ты только слышал/читал о нём без практического опыта. У задачи конечно есть сроки и требования к качеству. Вариант «накодить» понятен и предсказуем: известно, чт…
🔥7🤔2❤1💩1
Покажи деньги! В последнее время я много размышляю о конечной пользе для бизнеса от существования данных и существования дата-платформы. Поэтому мне понравился недавний пост Джо Рейса — автора книги Fundamentals of Data Engineering. Вот небольшая выдержка из него: Как продать моделирование данных? Анти-патерн: Продажа «качества данных» или «единого источника правды» в качестве конечной цели. «Нам нужно моделирова…
❤7👍4
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @engineeranddata. 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.
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 7 October 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Инженер и данные” (@engineeranddata), 721 subscribers as measured 7 October 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/engineeranddata.
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.