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 35 839 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 835 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 18 129 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 35 839 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 13 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -8، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -11، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 9.82%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 4.08% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 3 522 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 461 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 14 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
35 839
المشتركون
-1124 ساعات
-317 أيام
-830 أيام
أرشيف المشاركات
35 838
🌐 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
35 838
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.
35 838
⚡️ 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
35 838
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
35 838
💻 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
35 838
💫 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
35 838
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
35 838
🔥 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
35 838
35 838
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
35 838
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 838
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
35 838
35 838
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
35 838
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
35 838
💫 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
35 838
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
35 838
Как ИИ помогает компаниям принимать умные решения и развивать разные индустрии?
15-16 апреля пройдет Весенний онлайн-лекторий, посвященный влиянию ИИ на индустрии. Разберемся в технологиях вместе с ФКН НИУ ВШЭ, Яндекс, Сбер, Авито, МТС и другими лидерами рынка.
Программа Лектория обширна:
— Вебинары про ИИ и ML в банках, бигтехе и e-com
— Мастер-классы и кейсы по Data Science, Data Analytics и Data Engineering
— Круглый стол по разработке и применению ИИ-агентов
— Прожарка резюме и карьерная лекция
Вы сможете разобраться в ключевых трендах и возможностях в IT, а также погрузиться в Data Science, Data Analytics и Data Engineering, изучение инструментов и реальных задач каждого направления.
Лекторий организуют эксперты факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, онлайн-магистратур ФКН и Центра непрерывного образования, а также ведущие компании индустрии. Поэтому вас ждут глубокие инсайты из мира IT.
Когда:15-16 апреля в 16:00
Где:онлайн
🔗 Зарегистрироваться
Реклама: НИУ ВШЭ
ИНН: 7714030726
Erid: 2SDnjeZbJvp
35 838
Пять GitHub проектов, которые помогут вам стать лучшим инженером DevOps
1. How they SRE
Подборка общедоступных ресурсов о том, как технологические и технически подкованные организации по всему миру практикуют Site Reliability Engineering (SRE).
https://github.com/upgundecha/howtheysre
2. Awesome Scalability
Паттерны масштабируемых, надежных и производительных крупномасштабных систем
https://github.com/binhnguyennus/awesome-scalability
3. DevOps Exercises
Linux, Jenkins, AWS, SRE, Prometheus, Docker, Python, Ansible, Git, Kubernetes, Terraform, OpenStack, SQL, NoSQL, Azure, GCP, DNS, Elastic, Network, Virtualization. Вопросы для интервью по DevOps
https://github.com/bregman-arie/devops-exercises
4. Test your sysadmin skills
Сборник тестовых вопросов и ответов по Linux Sysadmin. Проверьте свои знания и навыки в различных областях с помощью этих вопросов и ответов.
https://github.com/trimstray/test-your-sysadmin-skills
5. Awesome Site Reliability Engineering
Составленный список ресурсов по надежности сайта и производственному инжинирингу.
https://github.com/dastergon/awesome-sre
@sqlhub
35 838
Найти: решение на базе ИИ, которое автоматизирует процесс создания JSON-схем для описания бизнес-логики и интеграций.
Если знаешь, как выполнить эту задачу, значит, этот пост для тебя. Приглашаем на хакатон МТС True Tech Hack 2025. Участникам в команде из 2–5 человек нужно выбрать один из пяти представленных треков и создать новое решение на базе DataOps Platform, Integration Platform, True Tabs, Product Factory или MWS GPT.
Если хочешь внести вклад в продукты, которые приносят пользу разработчикам по всей России, и побороться за призовой фонд в 1 500 000 рублей — регистрируйся до 16 апреля.
Подробная информация и регистрация — по ссылке.
@sqlhub
