ar
Feedback
Data Science. SQL hub

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 35 960 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 610 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 17 707 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 35 960 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 31 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 66، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 19، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.43‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.46‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 311 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 243 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 10.
  • 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 01 سبتمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

35 960
المشتركون
+1924 ساعات
+147 أيام
+6630 أيام
أرشيف المشاركات
Вебинар: Как защитить ИТ-инфраструктуру от кибератак​. Комплексный подход 📅 Дата: 19 августа 2025г 🕙 Время: 11:00 Можно ли на 100% защитить бизнес от киберугроз? Как минимизировать потери бизнеса, если атака уже произошла? Две из трех российских компаний можно взломать менее чем за сутки, при этом наиболее уязвимы предприятия из сферы торговли, обрабатывающей промышленности, а также, как ни странно, информации и связи. Атаки способны нанести серьезный урон бизнесу вплоть до его закрытия. Неготовность компании, инфраструктуры и сотрудников к встрече с киберугрозами значительно упрощает работу хакеров. ​ Приглашаем руководителей и специалистов ИТ и ИБ подразделений поговорить о том, как подготовить ИТ-инфраструктуру компании и сотрудников к кибератакам.​ 📋 Программа: ⚡️ Самые актуальные киберугрозы сегодня и риски для бизнеса​ ⚡️ Организация защиты – чек-лист для руководителя ⚡️ Обеспечение устойчивости ИТ-инфраструктуры ⚡️ Бэкап данных и приложений: сценарии применения ​ ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ

🔌 pREST (PostgreSQL REST) — проект, предлагающий готовое решение для создания RESTful API поверх PostgreSQL. Этот инструмент
🔌 pREST (PostgreSQL REST) — проект, предлагающий готовое решение для создания RESTful API поверх PostgreSQL. Этот инструмент написан на Go и позволяет быстро развернуть высокопроизводительный API-сервер без сложной настройки. Поддержка начинается с PostgreSQL 9.5, что делает его совместимым с большинством существующих баз данных. Проект особенно удобен для разработчиков, которым нужно быстро создать API с минимальными затратами. Он поддерживает SQL-запросы через REST-эндпоинты, аутентификацию и кастомные маршруты. Развернуть pREST можно даже в один клик, например, на Heroku. 🤖 GitHub @sqlhub

Приглашаем на ежегодный хакатон от The Experts: School of Analytics! Зарегистрированные участники уже получили задание и прис
Приглашаем на ежегодный хакатон от The Experts: School of Analytics! Зарегистрированные участники уже получили задание и приступили к работе — но у вас всё ещё есть шанс присоединиться и побороться за место в финале! 👉 Задание хакатона Участникам хакатона предстоит проанализировать данные A/B-теста нового рекомендательного алгоритма в музыкальном стриминговом сервисе, рассчитать ключевые метрики, проверить гипотезу о его эффективности и подготовить рекомендации о внедрении. Почему стоит участвовать? - Преимущества при поступлении в School of Analytics - Возможность попасть на годовую программу на трек Top Talents 2025/26 со скидкой до 94% - Доступ к fast track на позиции в компаниях - Скидки на экспресс-курсы и специальные условия на дополнительные программы Если хотите проверить свои силы — регистрируйтесь по ссылке, времени осталось немного! А если вам интересны количественные финансы, статистический анализ, машинное обучение и риск-менеджмент открыта регистрация на хакатон School of Quants. Все подробности и форма регистрации доступны по ссылке.

🚀 RisingLight — образовательная OLAP-база данных. Этот проект разрабатывается как учебная реализация OLAP-системы с поддержк
🚀 RisingLight — образовательная OLAP-база данных. Этот проект разрабатывается как учебная реализация OLAP-системы с поддержкой SQL-запросов, включая выполнение TPC-H тестов. Для тех, кто хочет заглянуть под капот аналитических баз данных, RisingLight предлагает отличную возможность изучить их устройство на практике. Хотя проект пока не готов для production, он уже даёт представление о ключевых компонентах СУБД: от парсера запросов до исполнителя. Сообщество активно развивается: есть Discord, Telegram и даже WeChat-чат для обсуждения. Авторы приветствуют вклад новичков и предлагают список "good first issues" для первых PR. 🤖 GitHub @sqlhub

Летняя школа по аналитике, Data Science и Data Engineering Центр непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ открывает регистрацию н
Летняя школа по аналитике, Data Science и Data Engineering Центр непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ открывает регистрацию на летнюю школу «IT-сеанс: погружение в мир данных». Вас ждут выступления спикеров из таких компаний, как: Яндекс, Т-Банк, Ozon Tech, МТС Web Services, Альфа-Банк, X5 Tech, Magnit Tech, Авито и Вкусно — и точка. Приглашаем всех, кто хочет разобраться: 〰️〰️〰️〰️〰️〰️ Зачем переходить в IT: 🟣Как данные меняют бизнес-процессы и какие роли в этом играют аналитики, дата-сайентисты и инженеры данных? 🟣Какие тренды в Al и Big Data формируют будущее технологий и компаний? Как построить карьеру в аналитике, в Data Science и в Data Engineering: 🟣Какие навыки являются востребованными для каждого из трех карьерных путей и где их прокачать? 🟣Можно ли перейти в сферу данных с непрофильным образованием? 🟣На что смотрят HR и технические интервьюеры? Как аналитика, Data Science и Data Engineering применяются в разных индустриях: 🟣Какие задачи решают аналитики, дата-сайентисты и инженеры данных в банковской, телеком- и ритейл-отраслях? 🟣Какие инструменты и технологии входят в рабочий стек специалистов в ритейле, банках и digital-сервисах? Школа подойдет как тем, кто только решил освоить новую профессию, так и начинающим специалистам. Когда: 21 августа в онлайн-формате, 23 августа — очно. Где: Центр Культур НИУ ВШЭ, г. Москва, Покровский бульвар, 11. 📁Участие бесплатное для всех желающих, требуется регистрация: по ссылке 📍

⚡️ Open-source инструмент для просмотра CSV, JSON, Excel и других таблиц прямо в терминале — без потери форматирования, аккуратно и читабельно. 🔥 Что умеет: — Встроенный SQL-движок: фильтры, джойны и анализ прямо в терминале; — Vim-подобные хоткеи (для фанатов, да 😁); — Быстрый поиск, работа с несколькими таблицами, поддержка тем (Monokai, Nord и др.). https://github.com/shshemi/tabiew

Data Scientist — одна из самых перспективных профессий 2025 года, по данным Мирового экономического форума 📊 Освоить эту про
Data Scientist — одна из самых перспективных профессий 2025 года, по данным Мирового экономического форума 📊 Освоить эту профессию можно на курсе Нетологии — с погружением в практику, сопровождением ментора, поддержкой профессионального комьюнити и экспертов из Яндекса, Сбера, VK и Amazon. В результате обучения вы: - изучите Apache Spark, pandas, PostgreSQL и другие инструменты для обработки больших данных; - научитесь применять технологии машинного обучения для решения бизнес-задач; - отработаете навыки на реальных проектах компаний-партнёров: «Северстали», «Гринатома», Neoflex. Чтобы ещё больше расширить скиллсет, сможете пройти бонусные модули по английскому языку, рекомендательным системам, нейросетям и deep learning. Сейчас на курс действует скидка 40% — записывайтесь Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid 2VSb5wDk42d

☕ Starbucks Korea ввела жёсткий запрет на «офис в кофейне» Теперь по всей стране нельзя приносить в залы стационарные компьют
+2
☕ Starbucks Korea ввела жёсткий запрет на «офис в кофейне» Теперь по всей стране нельзя приносить в залы стационарные компьютеры, принтеры, сетевые фильтры и сооружать перегородки. Причина — вирусное фото, на котором посетитель развернул полноценный офисный сетап, ушёл на три часа и оставил всё без присмотра. Ранее отдельные точки пытались ограничивать время за столом, отключать розетки и мягко намекать клиентам, что пора уходить. Теперь это закреплено официальным национальным правилом. 📌 Подробнее @sqlhub

🔥VK зовет всех поглитчевать и обсудить RecSys. 27 августа на встрече AI VK & Pro спецы обсудят реальные тренды и рекомендательные системы. Нетворкингу быть @sqlhub

🚀 sebastien/multiplex — Command‑Line Process Multiplexer Что это: простой CLI и Python API для запуска нескольких процессов
🚀 sebastien/multiplex — Command‑Line Process Multiplexer Что это: простой CLI и Python API для запуска нескольких процессов параллельно, с гибким управлением зависимостями, задержками и завершением. Фичи: - Параллельный или последовательный запуск процессов - Задержки: +2s, +500ms - Зависимости: :A, :A& - Именование процессов и цветной вывод - Управление через Python API 🔧 Примеры: - Запуск двух серверов:

  multiplex "python -m http.server -p 8000" "python -m http.server -p 8001"
  
- Сначала сервер, потом бенчмарк:

  multiplex "SERVER=python -m http.server" "+2s=ab -n1000 http://localhost:8000/"
  
- Сценарий: DB → API → тесты:
  multiplex "DB=mongod" "API:DB&+2=node server.js" ":API&|end=npm test"
  
📦 Установка: pip install multiplex-sh или просто multiplex.py напрямую с GitHub 🔗 GitHub: https://github.com/sebastien/multiplex 🧰 Подходит всем, кто запускает несколько сервисов — API, БД, фоновые задачи — и хочет сделать это красиво. @sqlhub

🔮 CozoDB — графовая база данных с поддержкой Datalog-запросов, временными срезами и векторным поиском через HNSW-индексы. Ин
🔮 CozoDB — графовая база данных с поддержкой Datalog-запросов, временными срезами и векторным поиском через HNSW-индексы. Инструмент имеет встроенные алгоритмы для работы с графами и кроссплатформенность: работает как embedded-решение на Python, Node.js, Android и даже в браузере через WASM. Поддерживает SQLite, RocksDB и распределённое хранилище TiKV. 🤖 GitHub @sqlhub

E-CUP возвращается. Реальные данные. Масштабные проекты. Большие призы E-CUP 2025 — соревнование, где Everything as code. Реш
E-CUP возвращается. Реальные данные. Масштабные проекты. Большие призы E-CUP 2025 — соревнование, где Everything as code. Решай ML-задачи в стиле Ozon Tech. Призовой фонд — 7 200 000 рублей 🔥 🗓 Регистрация: https://cnrlink.com/ecup25dshub 💻 Формат участия: онлайн 👥 Команда: от 1 до 5 человек 🎯 Для кого: Data Scientists, ML-специалисты, аналитики данных, дата-инженеры, специалисты Big Data и разработчики, которые интересуются ML/DS. Что вас ждёт: 🔹 Работа над проектом для миллионов пользователей на основе данных от ведущего e-com в России. 🔹 Призовой фонд — 7 200 000 рублей для девяти сильнейших команд. 🔹 Обмен опытом с экспертами Ozon Tech. 🔹 Эксклюзивный мерч и подарки. 🔹 Питчинг — онлайн или очно на конференции E-CODE. Финалистам Ozon Tech предоставит билеты и оплатит поездку. Регистрация открыта до 17 августа включительно

🗄️ Вышел первый стабильный релиз ветки MariaDB 12.0 — версия 12.0.2 MariaDB 12.0 относится к промежуточным (rolling) выпускам и пришла на смену ветке 11.8. Поддержка этой ветки продлится до выхода MariaDB 12.1.2. Параллельно представлен релиз-кандидат MariaDB 12.1.1. 📌 Напомним: MariaDB — форк MySQL, совместимый по API/CLI, но с дополнительными движками хранения и расширенными функциями. Развивается MariaDB Foundation с открытым процессом разработки. MariaDB уже заменяет MySQL во многих Linux-дистрибутивах (RHEL, Fedora, Debian, Arch и др.) и используется в крупных проектах вроде Wikipedia и Google Cloud SQL. ✨ Главное в MariaDB 12.0: - 🔐 Поддержка SSL-ключей с паролем (`ssl_passphrase` или ввод вручную при запуске). - 👤 Команда SET SESSION AUTHORIZATION — выполнение под другим пользователем (аналог sudo в БД). - 🗝️ Плагин file_key_management.so — поддержка SHA-2. - 🔄 Weak cursor variables (`SYS_REFCURSOR`) для возврата курсора из процедур и функций + настройка max_open_cursors. - 📅 TO_CHAR — режим FM (Fill Mode) без лишних пробелов. - 🛠 mariadb-check / CHECK TABLE теперь работают с таблицами SEQUENCE. - ⚡ Оптимизатор — поддержка MySQL-совместимых *hints*: QB_NAME, BKA, NO_BKA, MAX_EXECUTION_TIME и др. - 🌍 GIS-функции: ST_Validate, ST_GeoHash, ST_IsValid и др. - 🔔 Триггеры для нескольких событий в одном CREATE TRIGGER. - 📝 Audit-плагин пишет в лог и сетевой порт подключения. - 📂 mariadb — новая опция --script-dir для кастомного каталога скриптов. - 🗑️ Удалены устаревшие переменные: big_tables, large_page_size, storage_engine. https://github.com/MariaDB/server/releases/tag/mariadb-12.0.2 #MariaDB #Database #SQL #Opensource @sqlhub

📊 Mathesar — необычный веб-интерфейс для PostgreSQL, который превращает работу с базами данных в процесс, напоминающий табли
📊 Mathesar — необычный веб-интерфейс для PostgreSQL, который превращает работу с базами данных в процесс, напоминающий таблицы Excel. Проект разработан некоммерческой организацией и позволяет даже не-техническим специалистам редактировать данные, строить запросы через визуальный конструктор и управлять правами доступа через стандартные роли Postgres. Вместо создания промежуточного слоя Mathesar работает напрямую с вашей БД, сохраняя все возможности PostgreSQL — от внешних ключей до сложных ограничений. Можно подключить как новую, так и существующую базу данных, а развертывание через Docker занимает минуты. 🤖 GitHub @sqlhub

🔥SQL ТРЮК: Как выбрать первые N строк в каждой группе Вот полезный трюк: используем функцию роз намбер с патришн бай чтобы нумеровать строки внутри каждой группы, а потом фильтруем по номеру. Ты получишь первые два события для каждого пользователя. Можно легко адаптировать под «топ‑пять товаров в каждой категории. Этот трюк работает в большинстве современных СУБД, поддерживающих оконные функци

 sql
WITH ranked AS (
  SELECT
    user_id,
    event_time,
    event_type,
    ROW_NUMBER() OVER (
      PARTITION BY user_id
      ORDER BY event_time ASC
    ) AS rn
  FROM user_events
)
SELECT *
FROM ranked
WHERE rn <= 2;
📌 Этот запрос выберет первые 2 события *по каждому пользователю*. Просто, чисто и кросс‑совместимо — работает в PostgreSQL, MySQL 8+, SQL Server и других. https://www.youtube.com/shorts/X5CJn1eLW20 @sqlhub

🖥 MongoDB выпускает MCP Server — теперь любой может стать дата-инженером MongoDB представили открытый MCP сервер, который по
🖥 MongoDB выпускает MCP Server — теперь любой может стать дата-инженером MongoDB представили открытый MCP сервер, который позволяет AI-инструментам вроде Claude, Cursor и GitHub Copilot напрямую общаться с вашей MongoDB-базой. Теперь даже без знаний запросов можно просто написать: • «Покажи самых активных пользователей» • «Создай нового пользователя с правами только на чтение» • «Как устроена коллекция orders?» ⚙️ MCP Server поддерживает: • MongoDB Atlas • Community Edition • Enterprise Advanced 📌 Главное — не нужен SQL, не нужно знать синтаксис. Достаточно обычного языка. 💡 Под капотом: AI превращает ваши фразы в рабочие Mongo-запросы. Открытый исходный код. Готово к продакшену. 📌 GitHub #MongoDB #AItools #OpenSource #MCP @sqlhub

‼️‼️ SQL-задача с подвохом: почему COUNT(*) считает не так, как ты думаешь? ‼️‼️ 🧠 Условие: У тебя есть две таблицы:

users
---------
id | name
---|-----
1  | Alice
2  | Bob
3  | Charlie

orders
----------
id | user_id | total
----|---------|-------
1  |    1    | 100
2  |    1    | 200
3  |    2    | 300
Нужно вывести всех пользователей и количество их заказов, включая тех, у кого заказов нет вообще. Ты пишешь:

SELECT u.id, u.name, COUNT(o.id) AS order_count
FROM users u
JOIN orders o ON u.id = o.user_id
GROUP BY u.id, u.name;
❌ Результат:

1 | Alice   | 2  
2 | Bob     | 1  
А где Charlie? 😡
📌 Подвох: JOIN убирает строки без соответствий — Charlie не попадает в результат вообще. Нужно использовать LEFT JOIN, чтобы сохранить всех пользователей. ✅ Правильное решение:

SELECT u.id, u.name, COUNT(o.id) AS order_count
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON u.id = o.user_id
GROUP BY u.id, u.name;
Теперь результат: 1 | Alice | 2 2 | Bob | 1 3 | Charlie | 0 💡 Вывод: Хочешь сохранить всех из "левой" таблицы — используй LEFT JOIN. А COUNT(о.id) не считает NULL — и это хорошо: ты получаешь реальное число заказов, а не просто 1 за NULL. @sqlhub

120 ключевых вопросов по SQL за 2025 год Статья содержит 120 ключевых вопросов по SQL для собеседований, разделённых по темам
120 ключевых вопросов по SQL за 2025 год Статья содержит 120 ключевых вопросов по SQL для собеседований, разделённых по темам и уровням сложности, с краткими пояснениями. Основываясь на актуальных требованиях 2025 года, вопросы охватывают базу данных, оптимизацию, практические задачи и нюансы СУБД (MySQL, PostgreSQL, SQL Server). 🔜 Подробности

🧪 uQLM — движок для SQL‑запросов к LLM, разработанный в CVS Health Что если к языковой модели можно обращаться как к обычной
🧪 uQLM — движок для SQL‑запросов к LLM, разработанный в CVS Health Что если к языковой модели можно обращаться как к обычной базе данных? 💡 uQLM (Universal Query Language for Models) позволяет писать SQL‑подобные запросы, чтобы: ✅ Обращаться к LLM как к таблице ✅ Фильтровать, агрегировать и комбинировать ответы ✅ Подключать собственные модели и источники данных ✅ Использовать привычный синтаксис SQL без prompt-инженерии 📌 Пример запроса:

SELECT generate_response(prompt) 
FROM gpt4 
WHERE prompt LIKE '%explain%' 
LIMIT 5;
uQLM работает как прослойка между пользователем и языковой моделью, облегчая интеграцию ИИ в аналитические пайплайны. 🔗 GitHub: https://github.com/cvs-health/uqlm @sqlhub

🔥 DbCls — мощный интерактивный клиент баз данных, который объединяет SQL-редактор с продвинутой визуализацией данных. Поддер
🔥 DbCls — мощный интерактивный клиент баз данных, который объединяет SQL-редактор с продвинутой визуализацией данных. Поддерживает MySQL, PostgreSQL, ClickHouse и SQLite. Встроенный редактор с подсветкой синтаксиса, автодополнением и горячими клавишами для мгновенного выполнения запросов. Результаты отображаются в интерактивных таблицах с возможностью форматирования и анализа. Идеальное решение для разработчиков и аналитиков данных, которым нужен быстрый и удобный доступ к базам данных ⚡️ Github @sqlhub

Data Science. SQL hub - إحصائيات وتحليلات قناة تيليجرام @sqlhub