ch
Feedback
Data Science. SQL hub

Data Science. SQL hub

前往频道在 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

显示更多

📈 Telegram 频道 Data Science. SQL hub 的分析概览

频道 Data Science. SQL hub (@sqlhub) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 35 845 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 3 816,并在 俄罗斯 地区排名第 18 116

📊 受众指标与增长动态

невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 35 845 名订阅者。

根据 19 六月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -33,过去 24 小时变化为 10,整体触达仍然可观。

  • 认证状态: 未认证
  • 互动率 (ER): 平均受众互动率为 6.99%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.45% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 2 504 次浏览,首日通常累积 1 238 次浏览。
  • 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 11
  • 主题关注点: 内容集中在 sql, индекс, postgres, index, sqlite 等核心主题上。

📝 描述与内容策略

作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
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

凭借高频更新(最新数据采集于 20 六月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。

35 845
订阅者
+1024 小时
-157
-3330
帖子存档
❗Какую базу данных выбрать? 👉 Узнаете на бесплатном открытом уроке «Лучшая база данных? Сравнение ClickHouse с популярными Б
Какую базу данных выбрать? 👉 Узнаете на бесплатном открытом уроке «Лучшая база данных? Сравнение ClickHouse с популярными БД» от OTUS 🔹 Выделите области задач, для которых Clickhouse подходит, а где его можно не использовать 🔹 Разберете его плюсы и минусы по сравнению с другими популярными решениями на основе конкретных требований Вебинар будет полезен инженерам, аналитикам данных, DevOps-специалистам и тимлидам. Занятие пройдёт 14 ноября в 20:00 мск в рамках курса «ClickHouse для инженеров и архитекторов БД».  ➡️ РЕГИСТРАЦИЯ https://otus.pw/3rcf/ Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: LjN8KaeEM

🖥 Почему PostgreSQL признан самым лбимой бд по результатам опроса разработчиков Stackoverflow? На диаграмме показано множест
🖥 Почему PostgreSQL признан самым лбимой бд по результатам опроса разработчиков Stackoverflow? На диаграмме показано множество вариантов использования PostgreSQL - одной базы данных, которая включает в себя почти все функции необходимых разработчикам. 🔹OLTP (Online Transaction Processing) Мы можем использовать PostgreSQL для CRUD-операций (Create-Read-Update-Delete). 🔹OLAP (Online Analytical Processing) Мы можем использовать PostgreSQL для аналитической обработки. PostgreSQL основан на архитектуре 𝐇𝐓𝐀𝐏 (Hybrid transactional/analytical processing), поэтому он может хорошо работать как с OLTP, так и с OLAP. 🔹FDW (Foreign Data Wrapper) FDW - это расширение, доступное в PostgreSQL, которое позволяет нам обращаться к таблице или схеме одной базы данных из другой. 🔹Streaming PipelineDB - это расширение PostgreSQL для высокопроизводительной агрегации временных рядов, предназначенное для работы с отчетами и аналитическими приложениями в реальном времени. 🔹Geospatial PostGIS - это расширитель базы данных для объектно-реляционной базы данных PostgreSQL. Он добавляет поддержку географических объектов, позволяя выполнять запросы на определение местоположения в SQL. 🔹Временные ряды Timescale расширяет PostgreSQL для работы с временными рядами и аналитикой. Например, разработчики могут объединять непрерывные потоки финансовых и тиковых данных с другими бизнес-данными для создания новых приложений и получения уникальных знаний. 🔹Распределенные таблицы CitusData масштабирует Postgres за счет распределения данных и запросов. Какая база данных вам нравится больше всего? @sqlhub

Команда VK Cloud недавно запустила новый канал о работе с данными — Данные на стероидах. В нем ребята публикуют подборки инте
Команда VK Cloud недавно запустила новый канал о работе с данными — Данные на стероидах. В нем ребята публикуют подборки интересного контента по темам Data science, ML и Big Data. Например, рассказывают, про планирование и жизненный цикл ML-проектов, из-за чего происходят и как избежать утечек при работе с ML, или как создавать футуристичные графики с помощью Python. Помимо прочего, в канале много полезной информации о работе с данными, архитектуре дата-решений и новостей российского и международного Data-сообщества. 👉🏻 Подписывайтесь на канал Данные на стероидах, будет интересно!

Чтобы без особых усилий создавать поддельные данные для тестирования в #Python, используйте Faker. @sqlhub
Чтобы без особых усилий создавать поддельные данные для тестирования в #Python, используйте Faker. @sqlhub

❗️Как развиваться разработчику и администратору баз данных? 👉 Наращивать объем знаний и навыков. Приглашаем на открытый урок
❗️Как развиваться разработчику и администратору баз данных?  👉 Наращивать объем знаний и навыков. Приглашаем на открытый урок «Синхронный VS Асинхронный PostgreSQL» в рамках курса «PostgreSQL для администраторов баз данных и разработчиков» от OTUS 🔹 Рассмотрим архитектуру синхронного коммита, синхронные и асинхронные реплики 🔹Разберем особенности 5 уровней синхронности 🦾  PostgreSQL — навык, открывающий двери в более интересные и перспективные проекты.  👉 РЕГИСТРАЦИЯ https://otus.pw/Asnh/ Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: LjN8KZdnZ

🔥 Дайджест полезных материалов из мира SQL за неделю Почитать: — Как жесткую программную систему превратить в гибкую или Двадцать лет спустяМногомерный анализ данных: исследование многомерных кубов и SQL OLAP-запросовSQL-инъекция: разбор уязвимости на примереИерархическая база данных (продолжение)Как расширить компетенции аналитиков при работе с Big DataИерархическая база данныхXGBoost – один из наиболее эффективных алгоритмов прогнозирования временных рядов.PostgreSQL Antipatterns: ходим по JSON-граблямSQLx: raw SQL в RustExplorando el Mundo de los Archivos de Recurso en C# con Visual StudioEasily Generate Mock Data with PostgreSQLWhy 0 is better than NULL sometimesMonolithic vs. Distributed SQL🚛 Deploy Database Schema Migrations with BytebaseComparing Types of Databases: A Real-World Benchmark Analysis[SQL Performance Killers] Individual inserts vs. Bulk insertsSQL Server - Types of System Databases and TablesPostgres. How to check the top queries that use temporary files?PostgreSQL. How to list the most IOPs-intensive queries? Посмотреть: 🌐 STL C++ стандартная библиотека (⏱ 00:57) 🌐 deque разбор в С++ (⏱ 00:58) 🌐 Последовательные контейнеры c++ List (⏱ 00:47) 🌐 Совет Python разработчикам - реши задачу Chain sum с реального собеседования. (⏱ 14:23) 🌐 Нейросеть для превращения #YouTube видео в презентацию (⏱ 00:28) 🌐 🔥 NVIDIA только что сделала Pandas в 150 раз быстрее без изменений кода. #python (⏱ 00:20) 🌐 The Only Database Abstraction You Need | Prime Reacts Хорошего дня! @sqlhub

Где набраться опыта в аналитике данных, структурировать знания и узнать, как с рабочими задачами справляются профессионалы? П
Где набраться опыта в аналитике данных, структурировать знания и узнать, как с рабочими задачами справляются профессионалы? Получите опыт, сопоставимый с работой в крупной компании — пройдите 6 недель интенсивной практики на «Симуляторе аналитика». Здесь вы с нуля выстроите аналитические процессы, поработаете с настоящей инфраструктурой, научитесь уверенно справляться с ежедневными задачами аналитика и поймёте, какая логика стоит за каждым решением. Наставники курса - Анатолий Карпов и другие ведущие аналитики. Они точно знают, как эффективно решать рабочие задачи, и готовы поделиться опытом с вами. Обучение начинается уже 13 ноября, а сейчас как раз можно вписаться по самой приятной цене [Узнать подробнее и записаться на курс]

Выполнение побитовых операций над числами из Oracle Database 21c с помощью: BIT_AND_AGG BIT_XOR_AGG BIT_OR_AGG ✔ Преобразование десятичных чисел в двоичные (5 = 101, 6 = 110 и т. д.). ✔ Сравнение значений в каждой битовой позиции ✔ Преобразование результатов обратно в десятичный вид @sqlhub

Уже в эту субботу 11 ноября в Лектории «Газпрома» в рамках выставки "Россия" выступят ИТ-эксперты Газпромбанка: В 16:00 — Анд
Уже в эту субботу 11 ноября в Лектории «Газпрома» в рамках выставки "Россия" выступят ИТ-эксперты Газпромбанка: В 16:00 — Андрей Анисимов с темой «Мотивация и развитие молодых DS-специалистов и аналитиков». Узнаем, какие навыки помогают Data Science специалистам добиваться успеха и как грамотно мотивировать сотрудников. В 18:00 — Максим Морев с темой «Джуниор в ИТ — первые сложности на первой работе». Разберем 4 принципа, которые помогут начинающему ИТ-специалисту подняться по карьерной лестнице. Встречаемся в павильоне F «Газпром». Регистрируйтесь по ссылке — https://vk.cc/csf0qP Реклама Банк ГПБ (АО), ИНН: 7744001497

🐘 Индексирование - важный процесс в PostgreSQL. Он включает в себя создание структур данных, оптимизированных для эффективно
🐘 Индексирование - важный процесс в PostgreSQL. Он включает в себя создание структур данных, оптимизированных для эффективного поиска и извлечения данных из таблиц. В этом руководстве показывается на примерах некоторые продвинутые стратегии индексирования в Postgres. 🖥 Читать @sqlhub

❗️Как легко получить Spark кластер на 10 узлов? Современные облачные инфраструктуры позволяют сделать это всего за несколько
❗️Как легко получить Spark кластер на 10 узлов? Современные облачные инфраструктуры позволяют сделать это всего за несколько шагов. ▶️ 9 ноября в 20:00 мск в рамках онлайн-курса MLOps от OTUS пройдёт открытый урок «Big Data в облаках». На открытом уроке: 🔹Рассмотрим как создать в Yandex Cloud Spark кластер. 🔹 Что лучше использовать в качестве хранилища: HDFS или S3. 🔹 Как можно экономить за счет динамического выделения ресурсов. ✅ Владение инструментами MLOps открывает новые карьерные горизонты специалистам ML, Data Scientist’ам и Software инженерам. 👉 РЕГИСТРАЦИЯ https://otus.pw/LMDh/ Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: LjN8KLS4y

⚡️ Впечатляющая монолитная архитектура Stack Overflow Компания Stack Overflow, поддерживает тенденцию развития микросервисов
+4
⚡️ Впечатляющая монолитная архитектура Stack Overflow Компания Stack Overflow, поддерживает тенденцию развития микросервисов их сервис обрабатывает 1,3 млрд. просмотров страниц в месяц на своих 200 сайтах, используя удивительно эффективную монолитную архитектуру с минимальной инфраструктурой. Веб-серверы: - Используется всего 9 локальных веб-серверов IIS. - Каждый сервер имеет 64 ГБ оперативной памяти и работает на высокооптимизированном коде .NET - Обработка 450 пиковых запросов в секунду на каждом сервере при использовании всего 12% процессорной мощности - Код минимизирует потребление памяти и настроен на ограничения сбора мусора Серверы SQL: - Организованы в 2 отказоустойчивых кластера по 2 сервера в каждом - Первый кластер: 1,5 ТБ оперативной памяти на сервер - Второй кластер: 768 ГБ оперативной памяти на сервер - Около трети массива данных Q&A находится в памяти. - Каждый кластер обрабатывает более 10 000 пиковых запросов в секунду при ~15% CPU Redis: - Один основной сервер с репликой на 256 ГБ. - Обработка 60000 пиковых операций в секунду при 2% CPU Stack Overflow эффективно масштабирует монолитное приложение. 📌 Архитектура наглядно 📌 Подкаст об архитектуре Stack Overflow @sqlhub

🤩 Data scientist может всё! Ну практически. Специалистов по работе с данными много: администраторы баз данных, data-инженеры
🤩 Data scientist может всё! Ну практически. Специалистов по работе с данными много: администраторы баз данных, data-инженеры, аналитики данных. И, конечно, data scientist. 👻 Зарплаты в области растут: junior-специалист может получать от 50 000₽, senior — от 300 000₽ и больше. 👾 Data scientist требуются в бизнесе, науке, медицине, транспорте — везде, где необходимо анализировать большие объемны данных и строить выигрышные гипотезы. 🧑‍💻 Специалисты могут минимизировать затраты ресурсов по рутинным задачам и предложить автоматическое решение. И всему этому вы сможете научиться на курсе Data Scientist от Слёрм. Его разработали два Senior Data Scientist: — Иван Аникин, Team Lead Yandex.Edadeal; — Владимир Бугаевский, Team Lead СберМаркет. Они будут преподавать на потоке, который стартует 13 ноября! Иван и Владимир будут отвечать на вопросы студентов в чате и на онлайн-встречах, смотреть учебные проекты и давать по ним обратную связь — вы сможете положить итоговый проект в ваше портфолио. Узнать больше о программе курса и записаться на поток вы можете на сайте по ссылке. Реклама. ООО «Слёрм» г. Лиски, ОГРН 1193668020545 Erid: 2VtzqutoRZR

🖥 TRUNCATE мгновенно удаляет все строки в таблице Одновременно удалите строки из дочерних таблиц с помощью функции TRUNCATE TABLE ... CASCADE Для этого внешние ключи должны быть ON DELETE CASCADE #SQLAlchemy @sqlhub

Приглашаем на бесплатный мини-курс, где вы на практике научитесь получать и обрабатывать данные с помощью SQL. Освоите и полю
Приглашаем на бесплатный мини-курс, где вы на практике научитесь получать и обрабатывать данные с помощью SQL. Освоите и полюбите язык, который пригодится программисту, продакт-менеджеру, BI-аналитику, data-инженеру или специалисту по Data Science. Зарегистрируйтесь на мини-курс и получите 5 полезных статей по SQL и Excel: https://epic.st/0Ua_Sy Вас ждут: — море полезной теории; — практические работы для закрепления навыков; — бонусы: скидка 10 000 рублей на любой курс Skillbox, бессрочный доступ к материалам, полезные чек-листы и год бесплатного изучения английского языка; — персональная карьерная консультация. Что будем делать: — Писать запросы на языке SQL. — Проводить аналитику для бизнеса. — Разрабатывать автоматизированную отчётность в Excel. — Обрабатывать данные в Power Query. — Визуализировать показатели в Excel: будете создавать красивые графики, диаграммы и отчёты. — Применять инструменты Excel для анализа данных. Спикер — Мкртич Пудеян, специалист по анализу данных в «Газпромбанке». Сертифицированный SQL-разработчик от Microsoft, 8 лет работал специалистом по хранилищам данных в Tele2. Оставьте заявку и получите доступ к мини-курсу прямо сейчас! Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880

SuperDuperDB для использования в AI-проектах Предлагает специализированные функции, включающие: ✔️ деплой ИИ-API; ✔️ утилиту для тренировки моделей; ✔️ Feature Store - это «магазин» фичей, интерфейс между данными и моделями ML; ✔️ полноценную векторную базу данных. Он может быть интегрирован с различными базами данных, такими как mongoDB и PostgreSQL, а также с платформами Amazon S3 и фреймворками машинного обучения, такими как PyTorch, Transformers и scikit-learn. 🐱 GitHub @sqlhub

Repost from Machinelearning
Gift
x3

抽奖奖品

3 Telegram 会员订阅 3 月

完成日期

🔥 Дайджест полезных материалов из мира SQL за неделю Почитать: — Как расширить компетенции аналитиков при работе с Big DataИерархическая база данныхPostgreSQL Antipatterns: ходим по JSON-граблямSQLx: raw SQL в Rust@DynamicUpdate with column-level locking in YugabyteDB and how to avoid write skew anomaliesMASTERING MYSQLForeign Key validation in YugabyteDB when created in NOT VALIDSnowflake SQL Unique FunctionsRecommendation Engines with Graph Databases using Apache AGEMy Takeaways from "How Query Engines Work"Postgres: DB parameters configuration on the level of User / DatabaseHow to prevent database problems from hitting production?Postgres Order By: the resultset is sorted differently1075. Project Employees I Посмотреть: 🌐 Задача с реального Python собеседования middle разработчика. Рекурсивная сумма. (⏱ 13:00) 🌐 Определение диабета при помощи машинного обучения в 60 строк кода! (⏱ 12:54) 🌐 Что такое vector в c++ (⏱ 00:51) 🌐 STL C++ стандартная библиотека (⏱ 00:57) 🌐 deque разбор в С++ (⏱ 00:58) 🌐 Нейросеть для превращения #YouTube видео в презентацию (⏱ 00:28) Хорошего дня!

Наиболее распространенные операторы Pandas и Sql @sqlhub
Наиболее распространенные операторы Pandas и Sql @sqlhub

🚀 Список лучших Data Science шпаргалок 🔸SQL - https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/email/other/SQL+for+Data+Science.pdf 🔸Статистика - https://res.cloudinary.com/dyd911kmh/image/upload/v1662111933/Marketing/Blog/Descriptive_Statistics_Cheat_Sheet.pdf 🔸Теория вероятностей - https://res.cloudinary.com/dyd911kmh/image/upload/v1674822557/Marketing/Blog/Probability_Cheat_Sheet.pdf 🔸Data storytelling - https://res.cloudinary.com/dyd911kmh/image/upload/v1662633286/Marketing/Blog/Data_Storytelling_Cheat_Sheet.pdf 🔸Data Visualization - https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/email/other/Data+Visualizations+-+DataCamp.pdf 🔸Machine Learning - https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/email/other/ML+Cheat+Sheet_2.pdf 🔸Deep Learning - https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/cheatsheet-deep-learning.pdf 🔸Big Data - https://github.com/Ritik2703/Data-Science-Cheat-Notes-/blob/master/Big%20Data/Hadoop-and-mapreduce-cheat-sheet.pdf 🔸NLP - https://cheatography.com/sree017/cheat-sheets/nlp/ 🔸Python - https://res.cloudinary.com/dyd911kmh/image/upload/v1673614153/Marketing/Blog/Python_Cheat_Sheet_for_Beginners.pdf 🔸R Programming - https://res.cloudinary.com/dyd911kmh/image/upload/v1654763044/Marketing/Blog/R_Cheat_Sheet.pdf 🔸Plotly Express - https://res.cloudinary.com/dyd911kmh/image/upload/v1668605954/Marketing/Blog/Plotly_Cheat_Sheet.pdf 🔸Git - https://res.cloudinary.com/dyd911kmh/image/upload/v1656573882/Marketing/Blog/git_cheat_sheet.pdf 🔸Excel - https://res.cloudinary.com/dyd911kmh/image/upload/v1674225421/Marketing/Blog/Excel_Cheat_Sheet.pdf 🔸Tableau - https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/email/other/Tableau+Cheat+Sheet.pdf 🔸Power BI - https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/email/other/Power+BI_Cheat+Sheet.pdf @sqlhub