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
35 977
Присоединяйтесь к дискуссии — задавайте свои вопросы в комментариях к посту
Рекламодатель БАНК ВТБ (ПАО), ИНН 7702070139, Генеральная лицензия банка России №1000. Реклама, erid: 2SDnjcASwTr. 0+
https://t.me/Data_fusion/15235 977
🚀 Релиз: SQL Formatting Preview в T-SQL Analyzer CLI
В последнем обновлении инструмента T-SQL Analyzer CLI от ErikEJ появилась функция предварительного просмотра форматирования SQL-кода.
✨ Основные возможности:
Автоматическое форматирование T-SQL скриптов с использованием встроенных правил.
Интеграция с анализатором кода, позволяющая одновременно проверять и форматировать скрипты.
Поддержка командной строки, что удобно для автоматизации процессов и интеграции в CI/CD пайплайны.
🔧 Пример использования:
tsqlanalyze -i "C:\scripts\proc.sql" --format
Эта команда проанализирует и отформатирует указанный SQL-скрипт согласно установленным правилам.
📌 Подробнее о новых возможностях и инструкциях по установке читайте в официальной документации.
#sqlserver #tsql #dotnet #cli #devtools
https://github.com/ErikEJ/SqlServer.Rules/tree/master/tools/SqlAnalyzerCli#sql-formatting-preview
@sqlhub35 977
🖥 Блокировка состояния Terraform с использованием S3 (без DynamoDB)
В этом посте мы рассмотрим:
- Зачем нужна блокировка состояния Terraform
- Блокировка состояния с помощью DynamoDB
- Блокировка состояния только с использованием S3, без DynamoDB
- Когда стоит использовать DynamoDB
- Когда можно обойтись только S3
- Лучшие практики хранения state-файлов в S3
🔗 Подробнее
#devops #девопс
@sqlhub
35 977
⚡️Как Docker упрощает жизнь аналитиков и инженеров данных
Когда вы работаете с данными, анализируете их или строите модели машинного обучения, Docker позволяет сосредоточиться на самой работе, не отвлекаясь на настройку окружения.
На бесплатном вебинаре вы научитесь упаковывать приложения вместе со всеми зависимостями, избегать проблем с несовместимостью, а значит и 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.
😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар
35 977
🌐 openHalo позволяет приложениям, написанным для MySQL, работать с PostgreSQL, предлагая при этом лучшую производительность, чем MySQL!
openHalo поддерживает диалект SQL MySQL и использует тот же протокол соединения, что позволяет легко адаптировать приложения с MySQL к openHalo с минимальными изменениями кода. Это значительно упрощает миграцию с MySQL 5.7 или новее на openHalo, делая процесс быстрее, безопаснее и экономичнее.
С openHalo вы получаете повышенную производительность без дополнительных усилий и затрат, особенно для сложных SQL-запросов. Вы можете продолжать использовать знакомые инструменты, команды и драйверы MySQL для разработки.
🔗 GitHub
#openHalo #MySQL #PostgreSQL #database #migration
@sqlhub
35 977
Хотите разбираться в Big Data так, как это делают специалисты Яндекса? Тогда присоединяйтесь к бесплатному интенсиву ШАДа Big DWH Week!
Вас ждёт 8 онлайн-занятий, на которых вы познакомитесь с YTsaurus — платформой для распределённого хранения и обработки данных. Вы разберётесь в её архитектуре и масштабировании, а также научитесь настраивать систему под свои задачи.
Интенсив открытый, поэтому зарегистрироваться может каждый. Однако интереснее всего программа будет тем, кто уже работает с данными: опытным бэкенд-разработчикам и разработчикам баз данных, инженерам и аналитикам данных, а также студентам технических направлений.
Регистрируйтесь до 25 апреля и прокачивайтесь в Big Data вместе с экспертами Яндекса и ШАДа! Все подробности — по ссылке.
35 977
⚡️ SQLAdmin — инструмент, превращающий ваши SQLAlchemy или SQLModel-модели в функциональный бэкенд-интерфейс за несколько минут.
Особенно в проекте радует поддержка как синхронных, так и асинхронных движков SQLAlchemy, что делает его универсальным выбором для современных проектов.
Интерфейс построен на Tabler — чистом и современном CSS-фреймворке, который не требует тонн JavaScript.
🤖 GitHub
@sqlhub
35 977
Последний шанс попасть на топовое событие по DS и AI 🚀
Остались считанные дни до закрытия регистрации на конференцию по AI и данным — Data Fusion 2025! Не упустите возможность присоединиться к большому DS-сообществу и узнать о новейших исследованиях и рабочих решениях.
💡 Более 250 экспертов расскажут, как они решают реальные задачи в DS. Вас ждут кейсы, дебаты и дискуссии на актуальные темы:
✔️ Как проектировать ML-инфраструктуру, которая не сломается на проде?
✔️ RAG и LLM в аналитике — как генеративные модели меняют Data Science?
✔️ Практики CDO, DataOps и новые подходы к обработке и хранению данных.
Это только часть запланированных сессий. Если хотите быть в центре ключевых изменений в индустрии Data Science, тогда Data Fusion 2025 — это must-have!
📌 Бесплатно. 16–17 апреля, Москва, технопарк «Ломоносов».
Поторопитесь, регистрация скоро закроется — https://data-fusion.ru/
Не сможете приехать? Подключайтесь к онлайн-трансляции в VK Видео🙌
—
*AI — искусственный интеллект
*ML — машинное обучение
*LLM — Large language model — большая языковая модель
*DataOps — методология разработки и предоставления данных
*DS — Data Science — наука о методах анализа данных
*RAG — генерация с расширенным поиском
35 977
💻 Выбираем базу данных правильно
В мире разработки выбор БД — ключ к производительности, масштабируемости и эффективности. Это не просто SQL vs NoSQL, а поиск инструмента под данные, нагрузку и цели бизнеса. От IoT до ИИ — тип не важен, важна задача. Разбираем:
➡️ SQL
💬 Структурированность, ACID, надёжность.
📦 Для: финансы, CRM, ERP.
📌 Примеры: MySQL, PostgreSQL.
➡️ NoSQL
💬 Document DB: JSON/XML (MongoDB, Couchbase).
🔑 Key-Value: быстрый доступ (Redis, DynamoDB).
📊 Columnar: аналитика (Cassandra, Redshift).
🔗 Graph DB: связи (Neo4j, Cosmos DB).
➡️ Специализированные
📍 Time-Series: метрики, IoT (InfluxDB, TimescaleDB).
📍 Vector DB: ИИ, поиск (Milvus, Pinecone).
📍 Spatial DB: карты (PostGIS, Oracle Spatial).
➡️ Высокая производительность
⚡️ In-Memory: скорость (SAP HANA, MemSQL).
🧱 NewSQL: масштаб + SQL (Spanner, CockroachDB).
➡️ Нишевые
🧬 Blockchain DB: доверие (BigchainDB).
📦 Object-Oriented: кодовая структура (ObjectDB).
🎯 БД — это про масштабируемость, интеллект и гибкость. Выбирайте под задачу, а не по привычке.
#sql #nosql #db
@sqlhub
35 977
💫 DB-GPT-Hub — проект, предлагающий преобразование обычных человеческих вопросов в точные SQL-запросы с помощью больших языковых моделей. Этот исследовательский проект фокусируется на тонкой настройке LLM для задач Text-to-SQL, позволяя пользователям взаимодействовать с базами данных на естественном языке.
Проект охватывает весь цикл: от сбора и обработки данных до тонкой настройки моделей и оценки их точности. Уже сейчас система демонстрирует впечатляющие 76-82% точности выполнения запросов для 13B-модели, что открывает большие перспективы для автоматизации работы с базами данных.
🤖 GitHub
@sqlhub
35 977
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: 24 апреля. 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: 2VtzquiQ76e
35 977
🔥 Awesome на GitHub
Это курируемые подборки ресурсов (книг, статей, инструментов, библиотек и многое другое) по конкретным темам, созданные сообществом разработчиков и энтузиастов.
Собрали подборку лучших из них. Сохраняйте, чтобы не потерять
• Информационная безопасность: awesome-security
• Базы данных: awesome-database-learning
• JavaScript: awesome-javascript
• React: awesome-react
• Vue: awesome-vue
• Angular: awesome-angular
• Node.js: awesome-nodejs
• Typescript: awesome-typescript
• Java: awesome-java
• Go: awesome-go
• Ruby: awesome-ruby
• PHP: awesome-php
• Kotlin: awesome-kotlin
• Rust: awesome-rust
• Swift: awesome-swift
• iOS-разработка: awesome-ios
• Android-разработка: awesome-android
• C: awesome-c
• C++: awesome-cpp
• C#: awesome-dotnet
• Unreal Engine: awesome-unreal
• Unity: awesome-unity3d
• Python: awesome-python
• Django: awesome-django
• Data Science: awesome-datascience
• TensorFlow: awesome-tensorflow
• Linux: Awesome-Linux-Software
• DevOps: awesome-devops
• SysAdmins: awesome-sysadmin
• Nginx: awesome-nginx
• Kubernetes: awesome-kubernetes
• Docker: awesome-docker
• Автоматизация сетевой инфраструктуры: awesome-network-automation
• QA: awesome-testing
@sqlhub
35 977
35 977
Авито активно инвестирует в технологии генеративного искусственного интеллекта (GenAI). Новая стратегия компании предусматривает инвестиции в размере 12 млрд рублей до 2028 года — к тому же сроку в планах заработать на новой технологии 21 млрд. Кроме того, в 2025 году Авито планирует внедрить 20 новых сценариев использования GenAI, что обещает принести более 1 млрд рублей.
Компания уже разработала свои новые генеративные модели — A-Vibe и A-Vision, обученные на базе нейросети Qwen2.5 с 7 миллиардами параметров. Они способны анализировать текст и изображения, что поможет улучшить качества контента и автоматизировать процессы на платформе.
✔️A-Vibe поможет продавцам создавать привлекательные описания товаров, отвечать на вопросы покупателей, анализировать многочисленные отзывы.
✔️A-Vision может анализовать фотографии, распознавать текст на изображениях и помогать в модерации.
Авито также наращивает сотрудничество с ведущими вузами, создавая образовательные программы для подготовки специалистов в области искусственного интеллекта. В 2024 году компания запустила магистратуру по Data Science в МФТИ, а в 2025 стартуют программы по разработке в ИТМО, Data Science и продуктовому менеджменту в НИУ ВШЭ.
@sqlhub
35 977
Repost from Machinelearning
🔥 Hugging Face выпустила версию 0.30.0 библиотеки huggingface_hub - это самое крупное обновление за два года!
Представлены значительные улучшения, особенно в области хранения и обработки больших моделей и датасетов.
✔️ Основные нововведения:
Интеграция с Xet: Внедрена поддержка Xet — передового протокола для хранения крупных объектов в Git-репозиториях, призванного заменить Git LFS.
В отличие от LFS, который выполняет дедупликацию на уровне файлов, Xet работает на уровне фрагментов данных, что особенно полезно для специалистов, работающих с массивными моделями и датасетами.
Для интеграции с Python используется пакет
xet-core, написанный на Rust, который обрабатывает все низкоуровневые детали.
Чтобы начать использовать Xet, установите дополнительную зависимость:
pip install -U huggingface_hub[hf_xet]
После установки вы сможете загружать файлы из репозиториев, поддерживающих Xet.
Доплнительно:
😶 Расширен InferenceClient:
😶 Добавлена поддержка новых провайдеров для инференса: Cerebras и Cohere.
😶 Внедрены асинхронные вызовы для задач инференса (например, text-to-video), что повышает стабильность и удобство работы.
😶 Улучшен CLI
😶 Команда huggingface-cli upload теперь поддерживает wildcards (шаблоны) прямо в пути к файлам (например, huggingface-cli upload my-model *.safetensors вместо опции --include).
😶 Команда huggingface-cli delete-cache получила опцию --sort для сортировки кэшированных репозиториев (например, по размеру: --sort=size).
✔️ Полный список обновлений
✔️Блог
✔️Документация по Xet
@ai_machinelearning_big_data
#huggingface #release #xet35 977
Не знаешь на кого пойти учиться ?💡
1️⃣Пройди бесплатные онлайн-курсы
2️⃣Узнай о самых востребованных профессиях
3️⃣Получи уникальную возможность поступить в «Алабуга Политех» после 9 или 11 класса
ПРОЙДИ КУРС ПРЯМО СЕЙЧАС!
Реклама: ООО "ЭрТоп Диджитал", ИНН:5263112923
erid:2Vtzqub2dz8
35 977
35 977
IT Hero — интерактивная платформа для тренировки навыков SQL и подготовки к собеседованиям в игровом формате.
Решайте задачи на скорость, соревнуясь с соперником — побеждает быстрейший.
Выбирайте уровень сложности, тип задач и приглашайте друга на поединок, чтобы выяснить, кто лучше знает SQL.
🔗 Ссылка на тренажёр
@sqlhub
35 977
Ваши SQL-запросы работают медленно, а базы данных грузятся дольше, чем хотелось бы? Исправим это на нашем бесплатном уроке 31 марта в 20:00 мск: https://otus.pw/38hM/
Индексы — один из ключевых инструментов ускорения работы с БД. Но как выбрать нужный тип, правильно его создать и избежать ошибок?
После занятия вы сможете уверенно работать с индексами в PostgreSQL и MS SQL Server, оптимизировать запросы и делать базы данных быстрее.
Регистрируйтесь прямо сейчас и получите скидку на большое обучение «SQL для разработчиков и аналитиков»: https://otus.pw/38hM/
erid: 2W5zFHQJ1ua
35 977
💫 LLM AutoEval — это проект, предлагающий простой способ бенчмаркинга LLM через Colab-блокнот, избавляя разработчиков от рутинной настройки тестовых сред. Достаточно указать название модели, выбрать benchmark и GPU — система сама развернёт инфраструктуру через RunPod и запустит оценку.
🌐 Система автоматически публикует результаты в формате GitHub Gist с возможностью сравнения с популярными моделями через интеграцию с YALL — альтернативным рейтингом языковых моделей. Для работы потребуются только API-токены RunPod и GitHub.
🔗 GitHub
@sqlhub
