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
الشبكة:📈 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 35 977 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 626 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 17 779 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 35 977 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 01 سبتمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 100، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 31، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.16%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.44% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 216 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 237 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 02 سبتمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
35 977
المشتركون
+3124 ساعات
+597 أيام
+10030 أيام
أرشيف المشاركات
35 981
⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
35 981
🖥 NocoDB — это база данных без кода (no-code database) с открытым исходным кодом, превращающая любую реляционную базу данных (MySQL, PostgreSQL, SQLite, MSSQL и др.) в гибкую таблицу, аналогичную Airtable!
🌟 Она позволяет пользователям управлять данными с помощью удобного веб-интерфейса, создавать REST API, настраивать представления (таблицы, календари, канбан-доски) и интегрироваться с внешними сервисами.
🔐 Лицензия: AGPL-3.0
🖥 Github
@sqlhub
35 981
Приглашаем аналитиков на дружескую встречу в Яндексе!
15 февраля в штаб-квартире Яндекса «Красная Роза» команды Алисы и Автономного Транспорта поделятся своим опытом и расскажут:
- Как живет аналитика в Алисе, Умных Устройствах и умном доме
- Как устроена аналитика технологий в Автономном Транспорте и в роботе-доставщике
После основной части можно будет отправиться на экскурсию по офису, пройти диагностику навыков и задать все интересующие вопросы.
➡️Мы ждем аналитиков с опытом на Python от 3 лет. Успейте зарегистрироваться до 13 февраля!
До встречи!
35 981
🖥 DrawDB — это система управления базами данных, ориентированная на визуализацию и моделирование данных!
🌟 Она позволяет пользователям создавать базы данных с использованием графического интерфейса, что делает процесс проектирования и взаимодействия с данными более интуитивно понятным. DrawDB может быть полезна для разработчиков, которым нужно быстро создать или визуализировать структуру базы данных без углубленного знания SQL.
🔐 Лицензия: AGPL-3.0
🖥 Github
@sqlhub
35 981
💚 Авито запускает Weekend Offer для опытных DS-инженеров! Ускоренный отбор за выходные и возможность попасть в одну из пяти команд: автомодерация, монетизация, поисковое ранжирование, AI Lab и вертикальные команды DS.
Вас ждет:
— конкурентная зарплата и удаленка по всей России;
— реальные задачи на большом масштабе — разработка алгоритмов для проверки объявлений, внедрение ML-моделей, оптимизация процессов и DS-поддержка;
— участие в разработке новых продуктов — предлагаем для этого мощное железо и бюджет на обучение;
— сильное IT-комьюнити, которое любит опенсорс.
🚀Регистрируйтесь до 27 февраля и развивайте крупнейший в мире сервис объявлений: https://u.to/dV67IQ
35 981
🖥 pgai — набор инструментов от Timescale, предназначенных для упрощения разработки AI-приложений с использованием PostgreSQL!
💡 Они помогают работать с технологиями, такими как RAG и семантический поиск, а также упрощает создание и синхронизацию эмбеддингов в базе данных PostgreSQL. Это позволяет выполнять семантический поиск и генерировать ответы с использованием моделей, таких как OpenAI или Ollama, прямо в SQL-запросах, что значительно облегчает создание приложений с ИИ на основе реляционных данных.
🔐 Лицензия: PostgreSQL
🖥 Github
@sqlhub
35 981
PostgreSQL 17: архитектура и тюнинг SQL-запросов
Погрузись в архитектуру и прокачай оптимизацию запросов одной из самых популярных open source СУБД – PostgreSQL.
🌐 В программе курса:
🤩 Разберем, как работают СУБД вообще и PostgreSQL в частности: что такое MVCC, ACID, WAL, LRU, PPC/TPC и другие фундаментальные понятия архитектуры баз данных
🤩 Получите свой собственный выделенный облачный PostgreSQL-сервер (8 vCPU, 12G RAM, 100G NVMe) – БЕСПЛАТНО на время обучения предоставляется
🤩 Получите теорию и практику EXPLAIN и EXPLAIN ANALYZE на разных типа запросов
🤩 Изучите архитектуру хранения данных в PostgreSQL, типы и особенности индексов, а также получите полезные советы и трюки оптимизации БД
🗓 Старт курса: 6 марта. Продолжительность: 5 недель обучения (четверг, 18:00 МСК).
Изучить программу и записаться можно здесь.
🤩Кто мы: R&D-центр Devhands, основатель школы Алексей Рыбак.
Автор курса — Николай Ихалайнен, эксперт по СУБД (ex-Percona), со-основатель MyDB, энтузиаст открытого ПО.
Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2VtzqwZUTvc
35 981
🖥 ToolJet — это платформа с открытым исходным кодом для низкокодовой разработки, предназначенная для создания и развертывания бизнес-приложений с минимальными усилиями!
🌟 Она предоставляет интуитивно понятный интерфейс с возможностью перетаскивания компонентов, что позволяет быстро создавать сложные и отзывчивые пользовательские интерфейсы. ToolJet поддерживает интеграцию с более чем 50 различными источниками данных, включая базы данных (PostgreSQL, MongoDB, MySQL), облачные хранилища, GraphQL, API, а также такие сервисы, как Airtable, Google Sheets и OpenAI.
🔐 Лицензия: AGPL-3.0
🖥 Github
@sqlhub
35 981
Как подготовить вашу модель для общения с внешним миром?
Расскажем на открытом уроке «Интеграция модели с внешним миром - написание API», посвященному курсу Machine Learning. Advanced
Мы познакомимся с понятием API, рассмотрим один из самых популярных фреймворков для его создания FastAPI и напишем API для нашей модели. Рассмотрим три варианта передачи параметров в модель.
✅ Практика: Перенесем модель из Jupyter notebook в отдельную модель Python и создадим API для нашей ML модели
👉 Регистрация и подробности:
https://otus.pw/iCq8/?erid=2W5zFGMUVQ4
#реклама
О рекламодателе
35 981
🌐 Meilisearch — это поисковый движок с открытым исходным кодом, обеспечивающий быстрый и удобный поиск в веб-приложениях!
🌟 Он поддерживает поиск по мере ввода, толерантность к опечаткам, фильтрацию данных и фасетный поиск, что делает его мощным инструментом для создания интуитивных поисковых систем. API Meilisearch прост в интеграции, а его высокая производительность позволяет обрабатывать запросы менее чем за 50 мс.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@sqlhub
35 981
Как Docker упрощает жизнь аналитиков и инженеров данных
Когда вы работаете с данными, например, анализируете их или строите модели машинного обучения, Docker позволяет сосредоточиться на самой работе, не отвлекаясь на настройку окружения. Это как иметь готовую мастерскую со всеми нужными инструментами, где вы можете сразу приступить к работе.
На бесплатом вебинаре вы научитесь упаковывать приложения вместе со всеми зависимостями, избегать проблем с несовместимостью ➡️ повысите эффективность работы и сэкономите время на настройку окружения.
Что будем делать на вебинаре:
🟠Разберём основы Docker и как контейнеры упрощают работу;
🟠Выполним анализ данных, запустив Python прямо внутри контейнера;
🟠 Автоматизируем окружение с помощью Docker Compose (Python + PostgreSQL);
🟠 Настроим удобный доступ к результатам анализа;
🟠Организуем ускоренную обработку больших данных.
🕗Встречаемся 5 февраля 19:00 по мск
Зарегистрироваться на бесплатный вебинар
35 981
🖥 Dolt — это реляционная база данных с функциями контроля версий, аналогичными Git!
🌟 Она позволяет не только выполнять SQL-запросы, но и отслеживать изменения данных на уровне строк, создавать ветки, выполнять слияния и просматривать историю изменений. Каждая операция с данными может быть закоммичена, а история изменений доступна для анализа, что делает Dolt уникальным инструментом для управления данными в командах.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@sqlhub
35 981
🖥 ScyllaDB — это высокопроизводительное NoSQL-хранилище данных, совместимое с Apache Cassandra, но с улучшенной производительностью и масштабируемостью!
🌟 ScyllaDB разработана на основе фреймворка Seastar, что позволяет использовать асинхронные вызовы для оптимизации работы с многопоточными системами и улучшения работы на современных многоядерных процессорах.
🖥 Github
@sqlhub
35 981
📊 Metabase — это мощная и простая в использовании платформа для бизнес-аналитики!
🌟 Она позволяет визуализировать данные, создавать отчёты и дашборды, а также находить инсайты без необходимости писать сложные SQL-запросы. Metabase поддерживает подключение к различным базам данных, включая MySQL, PostgreSQL, MongoDB и другие, предоставляя интуитивный интерфейс для работы с данными.
🔐 Лицензия: AGPL-3.0
🖥 Github
@sqlhub
35 981
🖥 Azimutt — это инструмент для визуализации, проектирования и анализа баз данных, который помогает разработчикам и аналитикам лучше понимать структуры сложных и масштабных схем!
🌟 Он позволяет генерировать современные диаграммы сущностей и связей (ERD), исследовать связи между таблицами, искать данные в схемах и документировать базы данных. Azimutt разработан с учетом реальных задач и может обрабатывать даже большие и сложные схемы.
💡 Среди ключевых возможностей — масштабируемая визуализация ERD, поиск и фильтрация таблиц и связей, выполнение SQL-запросов с визуализацией внешних ключей и инструмент для обнаружения проблем в структуре базы данных. Это делает Azimutt полезным как для анализа существующих баз, так и для их проектирования.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@sqlhub
35 981
Как построить витрину данных, как в крупной IT-компании?
Объединение данных из разных источников — то, с чем в какой-то момент сталкиватся каждый аналитик или дата-инженер.
Представьте, что вы тренер футбольной команды. И у вас есть витрина данных, которая собирает информацию о каждом игроке, включая количество забитых голов, ассистов, время на поле и количество проведенных матчей. Такая витрина помогает выявить слабые места в команде и сфокусироваться на их улучшении.
Как строить витрину данных разберём в прямом эфире нашего бесплатного вебинара в режиме решения реальной рабочей задачи📊. Спикер вебинара — Айгуль Сибгатуллина, Data Engineer в Сбер.
Что будет на вебинаре:
• Построим воркфлоу от этапа получения ТЗ до создания полноценной витрины;
• Разберемся с методологией на разных диалектах;
• Узучим Spark в работе дата-инженера: преобразования, оптимизации, планы запросов;
• Используем AI для ускорения процессов.
🕗Встречаемся 28 января 19:00 по мск
Зарегистрироваться на бесплатный вебинар
35 981
🖥 TiDB — это распределённая SQL-база данных с открытым исходным кодом, разработанная для современных облачных приложений и больших данных!
🌟 Она предлагает совместимость с MySQL, поддерживая стандартный SQL и MySQL-протоколы, что облегчает миграцию существующих приложений. TiDB обеспечивает строгую согласованность данных, распределённые транзакции (используя двухфазный коммит) и горизонтальное масштабирование, позволяя работать с огромными объёмами данных без изменения архитектуры.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@sqlhub
35 981
🖥 sync — инструмент для синхронизации данных из рабочих баз данных в локальные экземпляры в реальном времени!
🌟 Он поддерживает MongoDB (с репликацией) и MySQL, с возможностью инкрементальной синхронизации через Change Streams для MongoDB и binlog для MySQL. Этот инструмент позволяет синхронизировать данные как в режиме начальной синхронизации, так и в реальном времени, обеспечивая высокую отказоустойчивость и возможность возобновления с последней позиции при перезапуске.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@sqlhub
35 981
🖥 Эта статья объясняет, как оптимизаторы запросов в реляционных базах данных преобразуют SQL-запросы в эффективные планы выполнения!
🌟 Она подробно рассматривает концепции реляционной алгебры, лежащей в основе оптимизации, включая операции выбора, проекции, объединения и их эквивалентности. Автор иллюстрирует процесс перевода SQL-запросов в реляционные выражения, применение правил оптимизации и использование статистики для выбора лучшего плана выполнения.
🔗 Ссылка: *клик*
@sqlhub
35 981
🖥 PeepDB — это инструмент командной строки и библиотека на Python, созданные для быстрого анализа баз данных!
🌟 Он поддерживает такие популярные СУБД, как MySQL, PostgreSQL, SQLite, MongoDB и Firebase, позволяя разработчикам и администраторам легко просматривать данные и структуры таблиц без написания сложных SQL-запросов. Удобный CLI-интерфейс делает инструмент простым в использовании, даже для начинающих специалистов.
🌟 PeepDB предлагает такие функции, как пагинация для работы с большими наборами данных, вывод результатов в форматах таблиц или JSON, а также возможность локального сохранения данных соединений с базой. Это делает инструмент полезным для отладки, анализа и быстрого доступа к данным, экономя время и усилия в сравнении с традиционными методами.
🔐 Лицензия: GPL-3.0
🖥 Github
@sqlhub
