Data Science. SQL hub
По всем вопросам- @workakkk @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @ai_machinelearning_big_data - Machine learning @pythonl - Python @pythonlbooks- python книги📚 @datascienceiot - ml книги📚 РКН: https://vk.cc/cIi9vo #VRHSZ
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Science. SQL hub
Канал Data Science. SQL hub (@sqlhub) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 35 843 подписчиков, занимая 3 816 место в категории Технологии и приложения и 18 135 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 35 843 подписчиков.
Согласно последним данным от 18 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -33, а за последние 24 часа — 8, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.81%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.98% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 442 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 425 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 12.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как sql, индекс, postgres, index, sqlite.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“По всем вопросам- @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
@ai_machinelearning_big_data - Machine learning
@pythonl - Python
@pythonlbooks- python книги📚
@datascienceiot - ml книги📚
РКН: https://vk.cc/cIi9vo
#VRHSZ”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 19 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
import fireducks.pandas as pd
Вы также можете запустить свой код *не* изменяя ни одной строки, используя хук:
python $ python -mfireducks.imhook yourfile[.]pyFireDucks — это многопоточная библиотека с ускорением компилятора и полностью совместимым с pandas API. Она быстрее, чем Polars. Ниже приведена ссылка на некоторые бенчмарки, сравнивающие Pandas, Polars и FireDucks. FireDucks побеждает с отрывом. ⛓️Здесь находится репозиторий FireDucks на GitHub: https://github.com/fireducks-dev/fireducks ⛓️Если вы хотите пощупать либу, откройте этот пример: https://github.com/fireducks-dev/fireducks/tree/main/notebooks/nyc_demo ⛓️Если вы хотите сравнить FireDucks с Polars и Pandas, вот еще один блокнот: https://github.com/fireducks-dev/fireducks/blob/main/notebooks/FireDucks_vs_Pandas_vs_Polars.ipynb ⛓️И наконец, бенчмарки, с которыми стоит ознакомиться: https://fireducks-dev.github.io/docs/benchmarks/ @sqlhub #fireducks #Pandas #dataanalysis #datascience #python #opensource
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
