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 35 843 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 816 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 18 135 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 35 843 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 18 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -33، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 8، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.81%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.98% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 442 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 425 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 12.
- 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 19 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
35 843
المشتركون
+824 ساعات
-277 أيام
-3330 أيام
أرشيف المشاركات
35 844
💥 Прими участие в онлайн-хакатоне HomeHack от Хоум Банка и Sk Fintech Hub с 1 по 6 марта 2024 и поборись за призовой фонд в 1 000 000 рублей. Регистрируйся до 29 февраля по ссылке: https://cnrlink.com/hhsqlbd
👤 К индивидуальному участию в мероприятии приглашаются системные аналитики, аналитики данных и разработчики Oracle любого уровня подготовки со всей России.
🎯 Участникам предстоит создать решение в одном из двух треков:
1. Эффективное управление клиентской документацией: предложи решение для реализации новой системы хранения и обработки данных для оптимизации пространства и обеспечения безопасности;
2. SQL Сhallenge: покажи свои навыки SQL и PL/SQL! Решай захватывающие задачи и докажи, что ты настоящий мастер в работе с данными.
🏆 Регистрируйся, побеждай, обменивайся опытом с экспертами, получи кейс в портфолио и стань членом команды Хоум Банк.
👉 Успей подать заявку на участие до 29 февраля на онлайн-платформе Codenrock: https://cnrlink.com/hhsqlbd
Реклама. ООО "ХКФ БАНК". ИНН 7735057951. erid: LjN8JtGQz
35 844
🖥 Полезная шпаргалка PySpark
PySpark — это API Apache Spark, который представляет собой систему с открытым исходным кодом, применяемую для распределенной обработки больших данных.
#pyspark
▪Руководство по PySpark для начинающих
@sqlhub
35 844
Продуктовые аналитики, какие планы на выходные?
2 и 3 марта Тинькофф проведет Weekend Offer для специалистов с опытом от 2 лет. Можете пройти собеседование и попасть в команду за пару дней.
Если устроитесь, будете решать сложные финтех-задачи, развивать продукты для миллионов, пользоваться бенефитами и расти.
Оставьте заявку до 28 февраля и участвуйте онлайн.
АО «Тинькофф Банк», ИНН 7710140679
35 844
🖥 Открытая модель SQL-запросы из естественного языка
На HuggingFace вышла модель Text-to-SQL на 6.91 млрд. параметров.
Модель позволяет превращать обычный текстовый запрос к БД в SQL-выражение:
Вопрос: Выведи день, когда пришло больше всего пользователей
Ответ:
SELECT created_at::DATE AS day, COUNT(*) AS user_count
FROM users
GROUP BY day
ORDER BY user_count DESC
LIMIT 1;
Код:
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chatdb/natural-sql-7b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"chatdb/natural-sql-7b",
device_map="auto",
torch_dtype=torch.float16,
)
#sql #llm
@sqlhub35 844
🎓 Бесплатный курс по работе с Managed Service for Greenplum®
За последние четыре года в России число вакансий в области аналитики данных увеличилось в 10 раз — такие данные приводит HeadHunter. Узнайте больше о том, как работать с одним из самых востребованных инструментов для работы с данными — сервисом для управления кластерами СУБД Greenplum в инфраструктуре Yandex Cloud.
На курсе вы научитесь:
⏺ создавать облачную инсталляцию Greenplum и работать с ней;
⏺ писать и оптимизировать запросы с учётом специфики Greenplum;
⏺ проектировать оптимальную физическую модель данных.
Обучение будет полезно дата-архитекторам, DevOps-инженерам, разработчикам и администраторам баз данных. Узнайте больше о курсе по ссылке.
35 844
🖥 Dataflare
Полезный и бесплатный менеджер баз данных.
Инстркмент предназначен для удобного подключения к вашим БД
PostgreSQL, MySQL, MariaDB, MSSQL, SQLite, управления таблицами и выполнения запросов
Он отличается простотой и лёгкостью использования, что позволяет без труда управлять вашей базой данных и улучшить эффективность работы
Dataflare основан на Tauri, в нем используется Rust в качестве бэкенда, Dataflare обеспечивает отличную производительность и быстрое выполнение операций, будь то запросы к данным, выполнение SQL или другие операции.
https://dataflare.app/
@sqlhub35 844
Вебинар Tarantool «Анализируем данные в real-time»
Когда: 21 февраля, 16:00 МСК
Где: онлайн
Расскажем, как организовать анализ большого объема данных в реальном времени с помощью in-memory колоночной СУБД. На вебинаре поговорим о том:
• Как объединить транзакционные и аналитические (OLAP и OLTP) системы и сократить затраты на дублирование данных.
• Как ускорить аналитические запросы и формировать отчетность в real-time.
• Как организовать хранение и управление данными (Feature Store) для ML-задач.
Также мы рассмотрим практические кейсы применения продукта Tarantool Column Store: формирование финансовой отчетности с минимальными задержками, ускорение и повышение точности антифрод-систем, повышение производительности системы выдачи кредитов.
Спикеры:
• Николай Карлов, директор инновационных проектов VK Tech,
• Руслан Галиев, продуктовый менеджер Tarantool Column Store.
Вебинар будет полезен архитекторам, дата-инженерам, инженерам DevOps и разработчикам аналитических систем.
Регистрация
35 844
35 844
Data Engineer в Яндекс 360
Москва/СПБ
middle, senior
Яндекс 360 — это Почта, Диск, Телемост с видеозвонками, Документы, Мессенджер, Рассылки, Заметки, Календарь, Трекер, Вики и Формы. Каждый день этими сервисами пользуются миллионы человек и тысячи компаний.
Наши продукты, команды и, конечно, объёмы данных быстро растут. Мы ищем дата-инженера, который поможет организовать хранилище, навести порядок и вывести аналитику наших сервисов на новый уровень.
Какие задачи вас ждут
- Вести разработку ETL-процессов поставки данных
- Выявлять неэффективность в существующих процессах и оптимизировать их
- Проектировать структуру хранения данных
- Погружаться в данные из прикладных бизнес-областей и становиться в них экспертом
- Сопровождать разработанные ETL-процессы
- Участвовать в развитии платформы DWH
Мы ждём, что вы
- Уверенно владеете Python
- Уверенно владеете SQL (join, агрегация, оконные функции, оптимизация сложных запросов)
- Умеете пользоваться Git
- Знаете, как строить и оптимизировать ETL-процессы
Будет плюсом, если вы
- Разбираетесь в слоях DWH и моделях хранения данных
- Работали с большими объёмами данных
Откликнуться
35 844
🦆 Вышла новая версия DuckDB v0.10.0
Некоторые основные моменты релиза:
- Переработанный и гораздо более быстрый CSV-ридер
- Поддержка нескольких баз данных
- Новый менеджер секретных ключей
- Добавлены массивы фиксированной длины
- Менеджер временной памяти
- Добавлено адаптивное сжатие данных с плавающей запятой без потерь
- Новый редактор CLI
- ...и многое другое
▪Релиз
▪DuckDb
@sqlhub
35 844
🖥 Разница между двумя временными метками - представляет собо интервал.
Чтобы получить его в единицах измерения (например, часах или секундах) в Oracle #SQL
Сначала вы извлекаете необходимый интервал времени, затем преобразовываете его в целевую единицу (час/секунду и тд).
например:
EXTRACT ( DAY FROM diff ) * 24 ) +
EXTRACT ( HOUR FROM diff ) +
EXTRACT ( MINUTE FROM diff ) / 60...
@sqlhub35 844
erid: LjN8KbbV4
Как джуну или мидлу в аналитике данных подняться на следующий уровень?
Допустим, у вас есть опыт в продуктовых задачах и вы разбираетесь в продуктовой аналитике. Чтобы дорасти до синьора, нужно не только расширять компетенции, но и смотреть на задачи с точки зрения бизнеса.
Научитесь всему этому на курсе «Hard Аналитика» от karpov.school, который создавали ведущие аналитики из «Райффайзена», «Яндекса», и VK. Поэтому программа включает в себя только самые актуальные знания для углубления в продуктовую аналитику.
Курс стартует 15 февраля — вот что вас ждёт:
— Разберётесь, как сократить сроки проведения экспериментов и проверять нужные бизнесу гипотезы;
— Научитесь делать удобные дашборды, быстро прогружать запросы в базе данных и использовать машинное обучение в аналитике;
— Узнаете, как общаться с заказчиком, объяснять и правильно преподносить проделанную работу.
Получите скидку 5% по промокоду SQLHUB! Залетайте на курс и выходите на новый уровень в аналитике: https://clc.to/ZQvzzA
Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627.
35 844
35 844
🖥 Загрузка SQL-таблиц в Pandas DataFrames позволяет анализировать и предварительно обрабатывать данные, используя богатый функционал pandas.
Чтобы загрузить таблицу SQL в pandas DataFrame, передайте соединение с базой данных, полученное от
SQLAlchemy Engine, методу pandas read_sql.
@sqlhub35 844
35 844
🖥 Jless — полезный инструмент для просмотра JSON-файлов в командной строке.
Отображение данных в удобном виде — с подсветкой синтаксиса для отдельных элементов объекта. Инструмент позволяет обрабатывать и расширять массивы.
Поддерживает полнотекстовый поиск и использование регулярных выражений.
▪Github
▪Docs
@sqlhub
35 844
Очное обучение Data Science в НИУ ВШЭ — старт 14 февраля
❔Кому подходит программа «Специалист по Data Science»?
✔Начинающим: Вы изучите основы программирования, математики, машинного обучения и работы с Big Data.
✔Специалистам не из IT: Освоите новые методы и инструменты для работы с данными в вашей области.
✔Программистам: Подтянете свои знания в алгоритмах, структурах данных и научитесь обучать нейронные сети.
За 1.5 года вместе с опытными преподавателями и практикующими специалистами вы:
✔Разберетесь в направлениях Data Science: Изучите программирование на Python, математику для анализа данных, прикладную статистику, классические ML-модели и нейросети, а также основы обработки текстов, звука и изображений.
✔Разовьете hard skills: Освоите SQL, Python, Jupyter Notebook, Spark, Tensorflow, Pytorch и другие инструменты.
✔Выполните 3 проекта: Напишете чат-бота, программу для машинного обучения и защитите финальный проект. Это хорошая возможность пополнить портфолио, особенно для начинающих.
✔Получите самые актуальные знания по специальности и сможете работать специалистом по Data Science в крупных IT-компаниях.
Обучение очное в кампусе НИУ ВШЭ в Москве.
Старт: 14 февраля
Стоимость: 58 125₽ раз в 2 месяца при рассрочке без переплат: 8 платежей. Или 465 000₽ за весь курс.
Полная программа и регистрация: по ссылке.
Реклама. НИУ ВШЭ.
ИНН 7714030726
Erid: 2SDnjd72JW4
35 844
🖥 Полезная шпаргалка SQL
Это руководство охватывает все, начиная от основных команд SQL и заканчивая продвинутыми темами.
Материао сопровождается практичесикми примерами, которые помогут вам лучше усвоить материал.
@sqlhub
35 844
SCDB: простая Open Source БД типа «ключ — значение»
Представляем SCDB, то есть Solid-Core-Database. Этот проект еще находится на ранних стадиях разработки и задуман для решения задач и проблем разработчиков.
Что такое SCDB?
▪️scdb — легковесная, простая и скоростная подсистема хранения данных типа «ключ — значение». Сделана она по примеру архитектуры хранилища Bitcask, эффективной при операциях записи.
▪️Основной принцип проектирования scdb и Bitcask — журналируемые файловые системы. Здесь все изменения добавляются в конец журнала, а записи очень быстрые, так как выполняются последовательно. При таком построении, помимо скорости, обеспечивается целостность данных: даже в случае отказа системы они легко восстанавливаются благодаря этому методу с возможностью только добавлять.
▪️В scdb реализован процесс объединения лог-файлов. Со временем вместе с записываемыми приложением данными увеличивается и количество лог-файлов. Объединением лог-файлов предотвращается фрагментация, поддерживается производительность. Для данных это как домашняя уборка, после которой хранилище остается организованным и эффективным.
▪️Созданная для беспроблемного хранения и извлечения пар «ключ — значение», SCDB придется кстати разработчикам приложений с быстрой записью данных и простым, но надежным хранилищем.
Пример:
📌 Читать дальше
@sqlhub
