Channel
@mathdata
On this record: Topic · Growth · Engagement · Reactions · Posts · Cite this entry
61subscribers
+1 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1001705916813 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @mathdata |
| Created | Between 1 December 2021 and 30 April 2023 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 10 August 2026 |
| Last confirmed live | 3 October 2026 |
| Measurements held | 3 |
| Confirmed unchanged | 2 times, most recently 3 October 2026 |
| On Telegram | t.me/mathdata |
Education — 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 28 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 98% 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 |
|---|---|---|
| 18 Sept 2026, 20:18 | 61 | +1 |
| 10 Aug 2026, 05:15 | 60 | no change |
| 7 Aug 2026, 17:15 | 60 | first reading |
17 posts held, back to 7 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 17 posts for this entry, the most recent from 6 March 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
3 reactions across 2 posts, in 2 distinct kinds. The most used accounts for 66.7% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 2 | 66.7% | |
| ⚡ | 1 | 33.3% |
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 2 of the 17 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 3 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 17 most recent posts we hold, published 7 October 2025 to 6 March 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.
Один из вариантов решения. Но не единственный. SELECT policy_id, state, fraud_score FROM ( SELECT policy_id, state, fraud_score, PERCENT_RANK() OVER ( PARTITION BY state ORDER BY fraud_score DESC ) AS pr FROM Fraud ) t WHERE pr <= 0.05 ORDER BY state ASC, fraud_score DESC; Сначала внутри каждого штата мы ранжируем заявки …
# sql Дана таблица Fraud со столбцами: *policy_id — уникальный id полиса/заявки * state — штат * fraud_score — скор (чем больше, тем “подозрительнее”) Нужно: для каждого штата выбрать записи выше 95-го перцентиля по fraud_score (какие заявки попадают в верхние 5% ). Отсортировать результат так: * state по возрастанию * fraud_score по убыванию * policy_id по возрастанию
📌 ROW_NUMBER vs RANK vs DENSE_RANK (оконные функции) Все три функции нумеруют строки внутри окна OVER (...), но по-разному ведут себя при одинаковых значениях сортировки. ✅ ROW_NUMBER() — всегда выдаёт уникальный номер каждой строке Пример: 1, 2, 3, 4 ✅ RANK() — одинаковым значениям даёт одинаковый ранг, но дальше делает разрыв (пропуск) Пример: 1, 1, 3, 4 ✅ DENSE_RANK() — как RANK(), но без разрывов Пример: 1, 1…
Эту уже сами! Вспоминаем оконки Дана Таблица: Scores * id — первичный ключ (уникальное значение). Каждая строка содержит результат (score) одной игры. * score — число с плавающей точкой с двумя знаками после запятой. Напишите SQL-запрос, который вычисляет ранг (место в рейтинге) для каждого значения score по правилам: * Очки (score) нужно ранжировать от большего к меньшему. * Если у двух записей одинаковый score,…
Идея в том, что мы сортируем уникальные зарплаты по убыванию и берём вторую строку. Убираем повторы зарплат с помощью DISTINCT Сортируем по убыванию с помощью ORDER BY salary DESC LIMIT 1 OFFSET 1 значит: * OFFSET 1 = пропусти первую строку (самую большую зарплату). * LIMIT 1 = возьми ровно одну следующую строку. задача с Литкода https://leetcode.com/problems/second-highest-salary/submissions/1932996097/
#sql Дана таблица Employee: * id — уникальный идентификатор сотрудника (PRIMARY KEY) * salary — зарплата сотрудника Напишите SQL-запрос, который возвращает вторую по величине уникальную (distinct) зарплату из таблицы Employee. Требования: Если второй уникальной зарплаты нет, верните NULL. Результат должен содержать одну строку и один столбец с названием SecondHighestSalary.
⚡1❤1
Photo, posted without a caption
✅ Что такое арифметическая прогрессия? Арифметическая прогрессия — это последовательность, где каждое следующее число отличается от предыдущего на одну и ту же величину 𝑑. Пример: ✅ 2, 5, 8, 11, 14, … Тут 𝑑 =3
🧨🧨🧨🧨🧨 возьму завтра, послезавтра 2 человек на отработку мок интервью ( в конце каждой задачи будем разбирать решение ) задач на пандас, SQL. 🔥Бесплатно. 🔥 Своих тоже беру. Но будем идти по новой программе. Хочу начать прописывать новую программу. Время подберем вместе (скину окошки). Кто хочет в комментарии отписываемся
Задача 10 Сколько было пар, если в конкурсе участвовало несколько танцевальных пар и каждый пожал руку всем остальным, кроме себя и своего партнёра, а всего было сделано 20200 рукопожатий?
Разберемся с задачами где в условии прописано хотя бы 1. Помним что тогда легче решать обратными событиями так как нас устраивают все варианты кроме одного - сгорят все
Задача 9. В лифт 9-этажного дома на первом этаже вошли трое. Найти вероятность того, что для их выхода лифт будет останавливаться дважды.
Showing the 12 most recent of 17 posts we hold for @mathdata. 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 18 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“К собеседованию на аналитика данных за день” (@mathdata), 61 subscribers as measured 18 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/mathdata.
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.