Базы данных

Это сообщение написала нейронная сеть. — Здравствуйте! Меня зовут ChatGPT, и я приглашаю вас на бесплатный онлайн-интенсив по Data Science от Skillbox. На нём вы научитесь применять язык программирования Python для data-аналитики, находить аномалии в данных, использовать библиотеки Pandas и Matplotlib, а также решать реальные задачи, с которыми сталкивается Data Scientist: 👉 https://epic.st/QjrSr Современный мир невозможен без анализа больших объёмов данных. Data Scientist — специалист, который умеет работать с данными, находить в них закономерности и применять эти знания для решения различных задач. Наш эксперт поможет вам освоить все необходимые навыки, чтобы вы смогли начать работу в области Data Science. Помимо теоретических знаний, вы получите практический опыт и сможете решать настоящие задачи. А ещё расскажем, для чего нужны нейросети и какие повседневные задачи можно решать с помощью ChatGPT. 🏆 При регистрации все участники получат чек-лист с информацией о том, чем занимается специалист по DS, где он может работать, какие знания ему необходимы, а также где найти первые проекты для начинающих. Участникам, которые дойдут до финала интенсива, подарим электронную книгу издательства МИФ. Приходите на онлайн-интенсив с 17 по 19 апреля в 21:00 (МСК) и получите все необходимые знания, чтобы начать свой путь в Data Science!

Учебник по PostgreSQL для начинающих В этой статье у нас будет руководство по изучению PostgreSQL. По данным Statista , PostgreSQL является 4- й по популярности базой данных в мире (другими являются Oracle, SQL Server и MySQL). Вот почему мы считаем, что изучать СУБД важно. https://www.sqlshack.com/postgresql-tutorial-for-beginners/

3 самые сложные вещи в SQL Я надеюсь, что эта статья поможет пролить свет на различные проблемы, с которыми сталкивается специалист по работе с данными при работе с современным стеком данных. https://medium.com/@abdelilah.moulida/the-3-hardest-things-to-do-in-sql-4dc719bcf7e5

Может ли ChatGPT писать SQL лучше, чем Data Analyst? Я попробовал ChatGPT , вариант языковой модели GPT-3, специально разработанный для создания человеческого текста в диалоговом контексте. И, конечно же, как и большинство из нас, я задавался вопросом: может ли ИИ выполнять мою работу? И может ли он сделать это лучше меня? У меня 2 года опыта работы аналитиком данных и инженером-аналитиком. По данным BBC Science Focus , ChatGPT принял 570 ГБ данных. Так кто лучше пишет SQL? https://towardsdatascience.com/can-chatgpt-write-better-sql-than-a-data-analyst-f079518efab2

Анатомия оконных функций SQL Итак, в этой статье я попытаюсь разобрать строительные блоки оконной функции, чтобы ее обработка и реализация не усложняли задачу. https://towardsdatascience.com/anatomy-of-sql-window-functions-7256d8cf509a

Криптография базы данных Введение в криптографию баз данных. https://soatok.blog/2023/03/01/database-cryptography-fur-the-rest-of-us/

Все о профилировании данных в SQL Изучите возможности профилирования SQL и узнайте, как это может помочь вам оптимизировать ваши данные (если пост открывается не полностью, войдите в режиме инкогнито) https://nphchi223.medium.com/all-about-data-profiling-in-sql-582a0f250d75

Объяснение разделения базы данных Ежедневно собираются дополнительные функции, активные пользователи и данные. Ваша база данных замедляет работу вашего приложения. Многие люди не понимают сегментирование базы данных, которое могло бы решить их трудности. В этой статье рассказывается о сегментировании базы данных, его преимуществах, в том числе о том, как его использовать, а когда нет. https://architecturenotes.co/database-sharding-explained/

Базы данных NoSQL и варианты их использования Узнайте о базах данных NoSQL и их типах, таких как ключ-значение, документ, граф и семейство столбцов, а также варианты их использования. https://www.kdnuggets.com/2023/03/nosql-databases-cases.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=nosql-databases-and-their-use-cases

9 советов Django по работе с базами данных ORM предлагают большую полезность для разработчиков, но абстрагирование доступа к базе данных имеет свои издержки. Разработчики, готовые покопаться в базе данных и изменить некоторые значения по умолчанию, часто обнаруживают, что можно добиться значительных улучшений. В этой статье я поделюсь 9 советами по работе с базами данных в Django. https://medium.com/@Evenword/9-django-tips-for-working-with-databases-9368d39e50f2

7 необычных способов использования Chat-GPT для запросов Text-to-SQL и SQL https://www.eversql.com/7-unusual-uses-of-chat-gpt-for-text-to-sql-and-sql-queries/

Расширенные методы SQL для сложных запросов В этом руководстве мы обсудим некоторые из наиболее популярных продвинутых методов SQL и предоставим каждому из них реальные приложения. https://www.freecodecamp.org/news/advanced-sql-techniques/

Мастерство SQL для специалистов по данным: полное руководство от новичка до продвинутого уровня В этом руководстве представлен пошаговый подход к освоению SQL для обработки данных — от основ синтаксиса SQL до продвинутых методов, таких как оптимизация запросов и моделирование данных. https://levelup.gitconnected.com/sql-mastery-for-data-scientists-a-comprehensive-guide-from-novice-to-advanced-3b9305b03210 (если пост открывается не полностью, войдите в режиме инкогнито)

Базы данных NoSQL и варианты их использования Узнайте о базах данных NoSQL и их типах https://shly.link/QjPLm

Криптография базы данных для всех остальных Введение в криптографию баз данных. https://soatok.blog/2023/03/01/database-cryptography-fur-the-rest-of-us/

✅ Проверь себя — пройди тест по NoSQL Вырвись из однотипных задач — освой все основные и популярные NoSQL базы данных. Пройди тест из 20 вопросов и проверь свои знания. Сможешь сдать — пройдёшь на продвинутый курс "NoSQL" от OTUS по специальной цене. 🎫Возможна оплата курса в рассрочку 👉 ПРОЙТИ ТЕСТ Хочешь протестировать учебный процесс заранее? Тогда приходи на открытый урок курса! ➡️17 марта в 20:00 открытый урок «Знакомство с InterSystems IRIS». Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru

PostgreSQL против MySQL: понимание их различий Сегодня мы сравним два самых популярных продукта баз данных PostgreSQL и MySQL и объясним различия между ними в этой статье. На рынке существует множество систем баз данных, основанных на концепции системы управления базами данных отношений (RDBMS). Некоторыми из них являются Oracle, SQL Server, MySQL, PostgreSQL и т. д. Очень важно понимать различия между ними, прежде чем выбирать какую-либо базу данных для своего приложения. Имея это в виду, я пишу эту статью, чтобы объяснить эти две системы баз данных, то есть PostgreSQL и MySQL, и сравнить их с разных сторон, чтобы вы могли понять их, прежде чем принимать какое-либо решение для ваших требований. Сначала давайте разберемся с основной концепцией, на которой построены обе системы баз данных, т. е. РСУБД. https://www.sqlshack.com/postgresql-vs-mysql-understanding-their-differences/

Переводчик с человеческого на SQL! Преобразуйте ваши запросы на естественном языке в код SQL без особых усилий с помощью ИИ https://sql-translator.vercel.app/

13 операторов SQL для 90 % ваших задач по науке о данных SQL — это мощный инструмент, который можно использовать для выполнения широкого круга задач по обработке данных, включая фильтрацию, сортировку, группировку и агрегирование данных. В этой статье мы рассмотрим 13 основных операторов SQL, которые помогут вам выполнить 90% ваших задач по обработке и анализу данных. Эти операторы просты для понимания и реализации и обеспечат вам прочную основу для работы с SQL. Независимо от того, являетесь ли вы новичком в SQL или имеете некоторый опыт работы с ним, эта статья предоставит вам ценную информацию и практические советы по работе с данными. https://levelup.gitconnected.com/13-sql-statements-for-90-of-your-data-science-tasks-27902996dc2b