Github Trends®
9558 findingsmedian surprise 0.00429window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #6513 · UNIT ID 720853375
DataExpert-io/data-engineer-handbook
This is a repo with links to everything you'd ever want to learn about data engineering
[ JUPYTER NOTEBOOK ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000682
ENGAGEMENT0.44
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
11.00
ACCEL
+4.50
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-28 · FORK-RETENTION 0.0% · 33 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
16,096
FOLLOWERS
3,302
OWNER ★
47,470

Engagement Signals

FORKS
9,260
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 33 / 33 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

DataExpert-io/data-engineer-handbook собрал 33 звёзд за окно, тогда как у автора всего 3,302 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 16,096. Это даёт surprise-индекс 0.000682 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9558 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 32%
VELOCITY11.005.67+5.33ABOVE 73%
RETENTION0.0%42.9%-42.9 PPABOVE 0%
FORKS9,260333+8,927ABOVE 97%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 20%