LEFT JOIN
Понятно про анализ данных, технологии, нейросети и, конечно, SQL. Услуги — leftjoin.ru Курсы по аналитике — https://stepik.org/users/431992492 Автор — @valiotti Реклама — @valiotti Перечень РКН: https://tapthe.link/PpkTHavwS
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام LEFT JOIN
تُعد قناة LEFT JOIN (@leftjoin) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 43 001 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 114 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 14 787 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 43 001 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 01 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -713، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -16، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 17.62%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 11.81% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 7 577 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 5 080 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 18.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل аналитика, sql, данными, datalens, csv.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Понятно про анализ данных, технологии, нейросети и, конечно, SQL.
Услуги — leftjoin.ru
Курсы по аналитике — https://stepik.org/users/431992492
Автор — @valiotti
Реклама — @valiotti
Перечень РКН: https://tapthe.link/PpkTHavwS”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 02 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
SELECT sum(amount) FROM ... HAVING sum(amount)>0А оказывается еще как делают, вот даже публично внутри dbt все эти тесты так и реализованы. И, кстати, крайне удобно, что SQL-код каждого теста можно изучить (скомпилировать) * Круто и удобно формируется документация и DAG (directed acyclic graph), который показывает все шаги преобразований модели * Поскольку dbt построен на Liquid и использовании Jinja (движок шаблонов в python), то можно делать всякие невероятные вещи вроде написания внутреннего макроса (читай, условный операторы, циклы или создание функций) и применять этот макрос для автоматизации однотипных частей запроса. Это прям вау 🙂 * Многие вещи уже придуманы и разработаны коммьюнити, поэтому существует dbt hub, через который можно подключить интересующие пакеты и не изобретать велосипед. * Отдельного упоминания достойны алгоритмы формирования инкрементального наполнения таблиц и создания снэпшотов. Для одного из проектов абсолютно такой же алгоритм по созданию снэпшотов с date_form / date_to мне доводилось проектировать самостоятельно. Было приятно увидеть, что у ребят из dbt это работает абсолютно аналогичным образом. * Разумеется, используя Jinja и dbt, можно автоматизировать построение аналитических запросов, это так и называется Analyses. Скомпилированный код запроса, можно имплементировать в любимую BI-систему и наслаждаться результатами. Общие впечатления очень положительные: dbt ждет большое будущее и развитие, т.к. коммьюнити растет вместе с возможностями и ресурсами компании. Ждем коннекторов к другим СУБД помимо PostgreSQL, BigQuery, Snowflake, Redshift.
متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
