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 35 825 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 3 817,并在 俄罗斯 地区排名第 18 104

📊 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 35 825 名订阅者。

根据 20 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 -37,过去 24 小时变化为 -11,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 7.26%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.88% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 2 603 次浏览,首日通常累积 1 389 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 21 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。

35 825
订阅者
-1124 小时
-157
-3730
帖子存档
Недавно беседовал с моим подписчиком про АБ-тесты и их влиянии на бизнес. Родион опытный ML-инженер, уже давно подписан на мой канал и недавно поделился своим мануалом по АБ-тестам. У него есть небольшой канал, где рассказывает про будни ML-инженера, работу и разные забавные моменты. Рекомендую посмотреть, скоро планирует серию постов про MLOps. Канал здесь

С помощью какого из следующих запросов можно выбрать все записи из таблицы Persons, где значение поля FirstName равно Peter и значение поля LastName равно Jackson?
Anonymous voting

🖥 Выбор максимума из одного поля и значения другого поля по максимуму третьего поля Дана таблица - table, с тремя полями field1, field2, field3. Задача получить в одном запросе два значения: Максимум поля field1 Значение поля field2 в записи, где поле field3 максимально. Значения поля field3 уникальны, так что оба ответа однозначны. Решить эти две задачи двумя запросами не проблема. 1) SELECT MAX(field1) FROM table; 2)SELECT field2 FROM table ORDER BY field3 DESC LIMIT 1; или используем для второй задачи вариант с WHERE: SELECT field2 FROM table WHERE field3 = (SELECT MAX(field3) FROM table); Как получить оба в одном запросе Есть два хорошо оптимизированных запроса (при условии что соответствующие индексы в наличии). У которых между собой ничего общего, кроме таблицы-источника, нет. Причём каждый запрос возвращает строго одну запись. В таких условиях решение по объединению очевидно. CROSS JOIN. SELECT * FROM ( SELECT MAX(field1) field1 FROM table ) t1 CROSS JOIN ( SELECT field2 FROM table ORDER BY field3 DESC LIMIT 1 ) t2 ; Второй вариант select (select max(a) from tbl) as a, b, c from tbl order by c desc limit 1 Решение с CROSS JOIN работает на 10% быстрее. 👉 Пишите ваше решение в комментариях👇 @sqlhub

Какой из следующих SQL запросов вернет топ-5 самых просматриваемых постов из таблицы posts, отсортированных по количеству просмотров в порядке убывания?
Anonymous voting

❗️ Хардкорный тест для разработчиков MS SQL Server Вырвитесь из однотипных задач. Освойте продвинутые подходы. Ответьте на 20
❗️  Хардкорный тест для разработчиков MS SQL Server Вырвитесь из однотипных задач. Освойте продвинутые подходы.  Ответьте на 20 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на углубленном курсе «MS SQL Server Developer» ⚡️ Курс создан для разработчиков, которые хотят понять, как устроены БД, научиться писать сложные запросы или заниматься проектированием на SQL профессионально.  ⚠️ Протестируйте обучение на открытом уроке уже сегодня: Реализация ETL средствами SQL Server Integration Services https://otus.pw/wqx7/ 👉 ПРОЙТИ ТЕСТИРОВАНИЕ  https://otus.pw/PI06/ Реклама. Информация о рекламодателе на сайте otus.ru

🖥 13 упражнений по SQL с решениями В этом наборе упражнений мы поработаем с SQL и T-SQL. С помощью этих упражнений мы будем
🖥 13 упражнений по SQL с решениями В этом наборе упражнений мы поработаем с SQL и T-SQL. С помощью этих упражнений мы будем создавать различные запросы SQL и T-SQL, чтобы отточить навыки работы с запросами. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным разработчиком, эти упражнения помогут укрепить знания и подготовиться к реальным собеседованиям. Так что давайте погрузимся в работу и начнём решать задачи! ▪Читать @sqlhub

💾 Работа с PostgreSQL в Python на русском 🌵 Подключение к БД 🌵 Создание таблиц 🌵 Вставка и извлечение данных 🌵 Обновление таблиц 🌵 Удаление строк #doc #python #postgresql #russian

🖥 NoSQLMap — Автоматизированный инструмент перечисление баз данных NoSQL, предназначенный для аудита, а также для автоматиза
🖥 NoSQLMap — Автоматизированный инструмент перечисление баз данных NoSQL, предназначенный для аудита, а также для автоматизации атак путем внедрения и использования слабых сторон конфигурации по умолчанию в базах данных NoSQL и веб-приложениях, использующих NoSQL, для раскрытия или клонирования данных из базы данных. ⚠️ Информация предоставлена исключительно с целью ознакомления. И побуждает обратить внимание на проблемы в безопасности. 🖥 GitHub @sqlhub

🖥 Как расширенные объединения и оконные функции могут вывести ваши SQL-запросы на новый уровень В этой статье мы рассмотрим
🖥 Как расширенные объединения и оконные функции могут вывести ваши SQL-запросы на новый уровень В этой статье мы рассмотрим четыре распространённых типа соединений, а также различные типы доступных оконных функций. К концу этой статьи вы будете обладать знаниями, необходимыми для того, чтобы вывести ваши SQL-запросы на новый уровень и раскрыть истинную мощь ваших данных. ▪ Читать @sqlhub

Какой из следующих SQL запросов вернет все записи, отсортированные по колонке name в порядке возрастания из которых будут исключены записи, содержащие NULL в колонке description?
Anonymous voting

❗️ Хотите научиться проектировать базы данных в MS SQL? Начните погружение в эту область с темы «Реализация ETL средствами SQ
❗️ Хотите научиться проектировать базы данных в MS SQL?  Начните погружение в эту область с темы «Реализация ETL средствами SQL Server Integration Services». 6 апреля в 20:00 на открытом уроке в OTUS мы рассмотрим назначение и основные возможности SQL Server Integration Services (SSIS).  Вебинар приурочен к страту онлайн-курса «MS SQL Server разработчик».  Во время занятия мы на реальном примере выполним извлечение (Extract), преобразование (Transform) и загрузку (Load) данных из различных источников в базу SQL Server. ✅  Не упустите возможность познакомиться с экспертом и протестировать формат обучения. Продолжить обучение на курсе можно в рассрочку.  👉  Для регистрации пройдите вступительный тест  https://otus.pw/RcG0/ Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru

🖥 SQL для начинающих: 10 правил построения «точных» запросов «Точный» SQL-запрос возвращает «чистые» данные в необходимом и
🖥 SQL для начинающих: 10 правил построения «точных» запросов «Точный» SQL-запрос возвращает «чистые» данные в необходимом и достаточном количестве, при этом потребляет как можно меньше памяти и справляется за минимальное время. Скорость работы с базой влияет на производительность. Потребление памяти может негативно сказаться даже на безопасности. Всё это прямо и косвенно влияет на прибыль компании. В статье разберёмся, как не допускать ошибок. Для наших целей понадобятся тестовые данные. Будем работать с базой данных Oracle Database. Примеры в статье будут приводиться на языке SQL, PL/SQL. Нам важен подход, который можно адаптировать под другую реляционную систему управления базами данных — РСУБД. ▪ Часть 1Часть 2 @sqlhub

🖥 SQL: план изучения Дорожная карта по SQL, которая поможет изучить основные концепции SQL, команды, а также как с ними работать. Если следовать плану, то изучить данный язык можно за 2 месяца: ▪Читать #sql @sqlhub

❗️ Как переносить данных между серверами? Узнайте 29 марта в 20:00 на открытом уроке онлайн-курса «MS SQL Server разработчик»
❗️ Как переносить данных между серверами? Узнайте 29 марта в 20:00 на открытом уроке онлайн-курса «MS SQL Server разработчик» в OTUS. 👨‍💻 Тема: Перенос данных между серверами - репликация, мирроринг, очередь, AG - в чем разница и примеры использования. Не упустите возможность познакомиться с экспертом и протестировать формат обучения. ⚡️ Курс создан для разработчиков, которые хотят понять, как устроены БД, научиться писать сложные запросы или заниматься проектированием на SQL профессионально. 👉 Для регистрации пройдите вступительный тест https://otus.pw/LtuM/

🖥 Руководство по подготовке к собеседованию по SQL Вопросы по SQL — одна из ключевых тем собеседования на должность аналитик
🖥 Руководство по подготовке к собеседованию по SQL Вопросы по SQL — одна из ключевых тем собеседования на должность аналитика данных или продукции, а также бизнес-аналитика. Крупные технологические компании, в том числе иностранные, такие как Amazon, Uber и Facebook, особенно тщательно проверяют знания претендента в этой области. При подготовке к такому собеседованию могут возникнуть трудности с детальной проработкой всех возможных вариантов вопросов по SQL. Чтобы помочь вам справиться с этим, я подготовил краткий гайд на основе собственного опыта — мне довелось побывать как кандидатом на должность, так и работодателем. Задачи по SQL можно разделить на 4 уровня. В рамках гайда мы рассмотрим каждый из них вместе со стандартными примерами для практики. Если хотите лучше усвоить материал, не переходите сразу же к решению. ▪ Читать @sqlhub

🖥 Полезные приемы с кодом для аналитиков данных на Python 1. Data Science. Советы по написанию эффективного кода на Python -
🖥 Полезные приемы с кодом для аналитиков данных на Python 1. Data Science. Советы по написанию эффективного кода на Python - https://www.youtube.com/watch?v=1Mcy-uatp_c&t=14s 2. Полезные приемы в Pandas - https://www.youtube.com/watch?v=Sd2S5rXe8sY&t=165s 3. Раскройте потенциал Python Numpy: руководство для начинающих в науке о данных - https://www.youtube.com/watch?v=XX2XremQ0fg&t=12s 4. Data science c Python.Ускоряем Pandas в 120 раз- https://www.youtube.com/watch?v=-dAdaEv23vk&t=4s 5. 26 практических приёмов и хитростей Python - https://www.youtube.com/watch?v=vAMyfvtxxdQ&t=5s 6. 5 декораторов Python для Data Science проектов - https://www.youtube.com/watch?v=rxq11WHAlqU 7. ChatGPT + Midjouney на практике - https://www.youtube.com/watch?v=2gUqbc3Ikmo&t=5s 8. 5 декораторов Python для Data Science проектов - https://www.youtube.com/watch?v=rxq11WHAlqU 9. 15 полезных лайфхаков с кодом Машинного обучения на Python - https://www.youtube.com/watch?v=loOtlwcdiBA&t=4s 10. Декораторы Python, которые выведут ваш код на новый уровень - https://www.youtube.com/watch?v=qxrGAogl4iM 🎞 Все видео по анализу данных @sqlhub

Какой профит для банков в аналитике сквозных процессов? Как быстро построить дашборд без навыков программирования? Ответы на
Какой профит для банков в аналитике сквозных процессов? Как быстро построить дашборд без навыков программирования? Ответы на эти и многие другие вопросы можно получить на вебинаре «Анализ кредитных процессов с технологией Process Mining», который состоится 30 марта в 16:00. Организатор – IT-компания Инфомаксимум. Спикер – Дмитрий Медвежонков, технический лидер направления аналитики – расскажет: ▫️ Как выбрать систему для аналитики сквозных процессов Какими техническими аспектами и функционалом должна обладать система класса Process Mining; ▫️ Создание дашборда с нуля в системе активной бизнес-аналитики Proceset Как именно за 20 минут построить детальный отчет по процессу обработки кредитных заявок; ▫️ Сессия «Вопрос – ответ» Все вопросы можно направить заранее или задать в ходе мероприятия. Участие бесплатное, регистрация по ссылке Больше о системе Proceset можно узнать в телеграм-канале: самые актуальные кейсы, новости, обновления.

🖥 Задача SQL Дана пустая таблица publisher Дана пустая таблица publisher с колонками id и name. На id стоит автоинкремент, а Синтаксис name имеет тип varchar(40). Какие из следующих запросов корректно отработают: 1) INSERT INTO publisher (name) VALUES ('OREILLY'); 2) INSERT INTO publisher (name) VALUES ('О Reilly'); 3) INSERT INTO publisher (name) VALUES ('O'Reilly'); 4) INSERT INTO publisher (name) VALUES ('O-Reilly'); Ответ: 1, 2, 4 @sqlhub

🧬 Примите участие в международной конференции Data Fusion 2023 от ВТБ, которая пройдёт 13-14 апреля. Конференция будет полез
🧬 Примите участие в международной конференции Data Fusion 2023 от ВТБ, которая пройдёт 13-14 апреля. Конференция будет полезна разработчикам и специалистам в области Data Science, CDO, бизнес-заказчикам DS-продуктов и сервисов, представителям государства и науки. Первый день конференции будет посвящен аспектам управления данными, практикам перехода на доверенные технологии, доступности дата-сетов для ИИ и другим темам, актуальным для CDO и руководителей бизнес-подразделений. Программа 14 апреля адресована data science специалистам и исследователям. Темы докладов и сессий распределены по трем стримам: «ML+», «AI Classic», «ML Environment». На конференции представят новейшие технологии и инструменты, а также будут проведены практические сессии и выступления ведущих предприятий. Не пропустите возможность улучшить свои навыки и расширить свои знания в области Data Science. Участие в конференции бесплатное. Успейте зарегистрироваться по ссылке:

🖥 Python В SQL — Теперь можно загружать данные в 20 раз быстрее Работа с большими наборами данных – повседневное дело для бо
🖥 Python В SQL — Теперь можно загружать данные в 20 раз быстрее Работа с большими наборами данных – повседневное дело для большинства специалистов по обработке данных. Не было бы никаких проблем, если бы они сразу передавались потоком в базу данных. Но, зачастую, случается так, что загрузка данных происходит очень долго. В таких случаях программистам приходится занимать себя другими делами, дожидаясь, пока процесс полностью завершится. Такой вариант подходит далеко не всем! Если вы действительно хотите сократить это время, вам нужен наиболее оптимальный способ загрузки данных в БД. ▪ Читать @sqlhub