متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Data Science. SQL hub
الذهاب إلى القناة على Telegram
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
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Data Science. SQL hub
تُعد قناة Data Science. SQL hub (@sqlhub) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 35 831 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 839 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 18 139 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 35 831 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 14 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -37، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -16، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 9.95%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 4.13% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 3 566 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 480 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 13.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل sql, индекс, postgres, index, sqlite.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“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”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 15 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
35 831
المشتركون
-1624 ساعات
-447 أيام
-3730 أيام
أرشيف المشاركات
35 834
7️⃣самых эффективных стратегий для масштабирования БД
🔵 Материализованные представления: Предварительно рассчитывайте результаты сложных запросов и сохраняйте их для быстрого доступа.
🔵 Денормализация: Упрощайте сложные соединения для повышения скорости выполнения запросов.
🔵 Вертикальное масштабирование: Увеличивайте ресурсы сервера (процессоры, оперативную память, хранилище) для улучшения производительности.
🔵 Индексация: Анализируйте запросы вашего приложения и создавайте подходящие индексы для ускорения работы.
🔵 Кэширование: Храните часто запрашиваемые данные в быстром хранилище, чтобы снизить нагрузку на базу данных.
🔵 Репликация: Создавайте копии основной базы данных на разных серверах для увеличения объема операций чтения.
🔵 Шардинг: Разделяйте таблицы на более мелкие части и распределяйте их по серверам для улучшения работы с записью и чтением.
@sqlhub
35 834
Освойте универсальные навыки в мире цифровых профессий — научитесь работать с SQL, Python, Power BI и DataLens на бесплатном курсе от Нетологии. В результате вы:
— разберётесь в основах Python для анализа данных и узнаете, как извлекать информацию.
— научитесь делать запросы и отчёты с помощью SQL.
— сможете строить интерактивные дашборды в Power BI и DataLens.
Курс подойдёт новичкам и тем, кто хочет расширить свои навыки.
Присоединяйтесь бесплатно
Реклама. ООО "Нетология". Erid 2VSb5wd5PB6
35 834
✊Расширьте свой стек и апнитесь в зарплате!
👉Начните на бесплатном вебинаре онлайн-курса «Greenplum для разработчиков и аналитиков» - «Введение в Greenplum и её архитектуру»: регистрация
На вебинаре вы узнаете о структуре системы, параллелизме и масштабируемости. В практической части будут продемонстрированы примеры работы с запросами и оптимизации производительности.
Цели вебинара:
1. Основы: Познакомить участников с архитектурой Greenplum и её концепциями.
2. Распределенная обработка: Объяснить преимущества MPP (Massively Parallel Processing).
3. Практика: Показать, как разрабатывать и оптимизировать запросы.
4. Сравнение: Рассмотреть отличия от других СУБД, таких как PostgreSQL.
🤝Понравится урок — продолжите обучение на курсе по спеццене и даже в рассрочку!
erid: LjN8Jyi6D
35 834
35 834
❓Игры собирают персональные данные — как это влияет на вашу безопасность?
Узнайте на открытом вебинаре 17 сентября в 20:00 мск, где мы разберем:
- что такое обработка персональных данных;
- способы обработки данных в играх;
- какие игры собирают персональные данные и для чего;
- персональные данные как нематериальное благо человека;
- монетизацию обработки персональных данных.
Встречаемся в преддверии старта курса «Data Protection Officer». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение!
👉 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить мероприятие: https://otus.pw/mKHs/?erid=LjN8K7i58
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
35 834
+1
🖥 Крутая шпаргалка по SQL.
В ней, предоставлены основные примеры запросов, а также пояснения к ним на русском языке.
Сохраняйте, чтобы не потерять
#шпаргалка #sql
@sqlhub
35 834
PGCONF.ACADEMY 2024 — первая конференция для преподавателей PostgreSQL в России
9 октября в Москве пройдет конференция для преподавателей системного программирования и дисциплин, связанных с системами управления базами данных (СУБД).
Организатор — компания Postgres Professional, ведущий российский СУБД-разработчик.
Темы встречи:
✔️Внедрение PostgreSQL и Postgres Pro в учебный процесс
✔️Обучение базам данных и системному программированию, автоматизация и использование интерактивных систем в учебе
✔️Научно-исследовательская и проектная работа студентов по теме СУБД
✔️Профессиональная сертификация специалистов по PostgreSQL и др.
Для кого? Специалисты в сфере ИТ-образования: преподаватели, методисты, сотрудники администрации вузов, колледжей и учебных центров.
Онлайн и офлайн: Москва, ИНТЦ МГУ «Воробьёвы горы», кластер «Ломоносов», Раменский бульвар, д. 1.
Регистрация — до 6 октября 2024 г.
🔥Участие для преподавателей, сотрудников администраций вузов и колледжей — бесплатное.
ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ
35 834
✔️ Туториал: Использование PostgreSQL в качестве векторной базы данных для RAG.
В туториале показан пошаговый сценарий к созданию векторной базы данных в PostgreSQL для хранения фрагментов текста из нескольких статей Википедии. В нем описывается процесс встраивания фрагментов текста и их сохранения в базе данных вместе с соответствующим заголовком, текстом и URL-адресом статьи.
Также приведен пример, как использовать векторное сходство для поиска релевантного контекста из базы данных с учетом запроса пользователя. Как извлеченный контекст используется для дополнения исходного запроса, прежде чем он будет передан в LLM для создания окончательного инференса.
infoworld.com
@sqlhub
35 834
💻 Valkey — это высокопроизводительное open-source хранилище данных, поддерживающее кэширование, очереди сообщений; может выступать в качестве основной базы данных
Также Valkey может работать как автономная фоновая служба или в кластере, с возможностью репликации и высокой доступности.
Valkey поддерживает множество типов данных, включая строки, числа, хэши, списки, наборы, сортированные наборы, растровые изображения и др.
Можно оперировать со структурами данных с помощью набора команд. Valkey также поддерживает встроенную поддержку сценариев на языке Lua и поддерживает модули-плагины для создания новых команд и типов данных.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhub
35 834
Станьте AI-разработчиком на Python и зарабатывайте от 150.000₽ в месяц 🔥🔥🔥
Мы научим вас создавать и тренировать нейронные сети, и вы сможете:
1️⃣ Устроиться разработчиком в крупную компанию и зарабатывать от 150 тыс. ₽ в месяц
2️⃣ Разрабатывать такие проекты на заказ и зарабатывать от 500 тыс. ₽ за проект
3️⃣ Создать нейро-сотрудника в вашей компании и вырасти на +30-100% в зарплате
На интенсиве будет много практики: создадим 9 нейросетей за 1 вечер:
🧬 Оценка выброса CO2 по параметрам машины
🧬 Сегментация изображения для робота доставщика
🧬 Трекинг людей на видео
🧬 Распознавание речи
и другие
Ведущий интенсива - Senior AI-разработчик и основатель Университета искусственного интеллекта
🔥 Регистрируйтесь на бесплатный интенсив! Встречаемся в ближайшую среду. Вы узнаете, как освоить самую востребованную профессию!
35 834
Если вы работаете в области данных, вам предстоит пройти собеседование по SQL
Вот несколько кратких советов которые вы должны знать на собеседовании по SQL.
Начинающим
- Уметь объяснить различные типы объединений. Иногда я видел, что этот вопрос задается рекрутерами в качестве отборочного, чтобы убедиться, что они хотят взять вас на работу.
- Знать, когда в порядке выполнения операций в SQL используется
HAVING, а когда WHERE.
Mid
- Понимать, как использовать оператор CASE внутри функции SUM или COUNT
- Знать, по крайней мере, 1-2 способа оптимизации запроса, и если вы решите, что одним из этих способов является создание индекса в таблице, то вы должны знать, какие плюсы и минусы есть у индекса.
Продвинутым
- Знать, как решить SQL задачу с использованием оконной функции и без нее.
- Понимать и уметь объяснить, что такое коррелированный подзапрос.
- Просто сошлитесь на то, что вы посмотрите на план выполнения запроса. Рекрутеры будут шокированы тем, что вы вообще знаете, что это такое.
@sqlhub35 834
💪 Качаем скиллы PostgreSQL!
17 сентября 2024 года пройдет бесплатное комьюнити-мероприятие из серии PG BootCamp Russia — конференция, направленная на приобретение практических навыков при работе с СУБД PostgreSQL.
🔵Программа рассчитана как на начинающих специалистов, так и на более опытных разработчиков, желающих углубить знания в части ядра и экосистемы продукта
🔵 Ведущие эксперты в области СУБД проведут мастер-классы и лекции по наиболее востребованным и интересным темам
🔵Для тех, кто не сможет присутствовать очно, предусмотрена онлайн-трансляция
🧑🎓 Все участники получат электронные сертификаты, подтверждающие приобретение новых знаний и навыков.
📌 Дата и время: 17 сентября, 9:00
Формат: офлайн/онлайн
Место проведения: отель «TASIGO Kazan Palace»
✅ Зарегистрируйтесь сейчас и приготовьтесь к захватывающему путешествию в мир СУБД!
35 834
35 834
Прокачайтесь в Data Science за 7 дней!🦾
Российская BI-платформа Analytic Workspace запустила бесплатный интенсив по ML-прогнозированию в AW BI «АНАЛИТИК 2.0».
🔥«АНАЛИТИК 2.0» — это 7 дней мощного погружения в Data Science вместе с топовыми экспертами — никаких скучных лекций, только практические занятия и реальные кейсы.
Всё, что нужно от вас: желание изучить ML-прогнозирование, базовые навыки SQL и визуализаций. Остальному научат: Python, Spark, ML. Сможете собирать обучающие датасеты, обучать ML-модели при помощи инструментов Data Science и применять их для прогнозирования в BI.
🚀А в финале интенсива состоится конкурс с призовым фондом 200 000 рублей. Конкурсанты получат кейс в портфолио, у финалистов будет еще и сертификат, который украсит резюме, а победители вдобавок ко всему заберут деньги.
Пройдя интенсив и погрузившись в Data Science — вы получите возможность выйти на новый уровень в карьере. BI-аналитики со знанием ML более востребованы на рынке, таких специалистов разбирают как «горячие пирожки». И зарплату предлагают вдвое больше, чем коллегами, которые ограничены только традиционными методами бизнес-анализа.
🔗Скорее регистрируйтесь по ссылке.
И становись экспертом, которого захотят «схантить» лучшие компании.
Реклама. Рекламодатель ИП Назаренко С.О.
ИНН: 183111053286
35 834
💻 GreptimeDB — облачная распределенная БД временных рядов с открытым исходным кодом; поддерживает PromQL/SQL/Python
GreptimeDB — это open-sorce БД временных рядов, ориентированная на эффективность, масштабируемость и аналитические возможности.
Особенности GreptimeDB:
— оптимизированная колоночная структура для работы с данными временных рядов; сжатие и хранение в различных системах хранения данных, в частности в облачных объектных хранилищах
— полностью открытая архитектура распределенного кластера, использующая мощь облачных вычислительных ресурсов
— встроенный SQL и PromQL для запросов, возможность использовать сценарии Python для решения сложных аналитических задач
Быстрый старт с Docker:
docker run --rm --name greptime --net=host greptime/greptimedb standalone start
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhub35 834
Как управлять ресурсами в ClickHouse?
🔹Научитесь управлять ресурсами и профилированием запросов в ClickHouse на открытом уроке от Otus. Практика поможет оптимизировать работу с базой данных, улучшить производительность запросов и эффективно управлять ресурсами системы.
✅ Практика: настройка квот, ограничений и профилей пользователей
Урок приурочен к курсу «ClickHouse для инженеров и архитекторов БД». Все о работе с ClickHouse: от установки и настройки, до продовых решений
👉 Регистрация и подробности:
https://otus.pw/CXtd/?erid=LjN8K1gPi
35 834
Когда ментор Слёрма Николай Марков решил стать Data-инженером, он не представлял, какие сюрпризы его ждут в профессии. А участники первого реалити-шоу про Data-инженеров уже успели прочувствовать эту атмосферу.
От неожиданных сбоев в коде до неуловимых багов — они испытали на себе вызовы, которые стоят за работой с большими данными. Кто смог раскрыть потенциал в нашей гонке, а кто слился после первых заданий?
👉🏻 Переходите, чтобы узнать, кто готов идти до конца и как стать Data-инженером
Внутри — гайд «Инструменты Data-специалиста», Roadmap для начинающего Data-инженера и ещё много полезного — статьи, ссылки, рекомендации и бесплатные вебинары 👉🏻 @gdedata
Реклама. ИП Аердинов Н.В. ИНН 638103515932 erid: LjN8K97oM
