Data Science. SQL hub
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
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Data Science. SQL hub
Channel Data Science. SQL hub (@sqlhub) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 35 989 subscribers, ranking 3 608 in the Technologies & Applications category and 17 754 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 35 989 subscribers.
According to the latest data from 04 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 108 over the last 30 days and by 10 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.17%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.48% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 219 views. Within the first day, a publication typically gains 1 251 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 9.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as sql, индекс, postgres, index, sqlite.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“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”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 05 September, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
curl -L https://github.com/Canner/WrenAI/releases/latest/download/wren-launcher-darwin.tar.gz | tar -xz && ./wren-launcher-darwin
WrenAI позволяет преобразовывать текст в SQL, изучать данные из БД без написания SQL, и делать многое другое
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhubpip install kuzu
Kuzu оптимизирована для выдерживания больших нагрузок и обладает следующим набором основных функций:
— гибкая модель данных Property Graph и язык запросов Cypher
— колоночное хранилище
— быстрые алгоритмы объединения данных
— многоядерный параллелизм запросов
— последовательные ACID-транзакции
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhubnpm install pg
node-postgres представляет собой набор модулей Node.js для взаимодействия с PostgreSQL.
В node-postgres есть поддержка колбеков, промисов, async/await, пула соединений, курсоров, привязки к C/C++ и многого другого.
node-postgres написан на чистом JavaScript
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhubpip install txtai
Особенности txtai:
— Имеет векторный поиск с SQL, хранение объектов, анализ графов и мультимодальное индексирование
— Поддерживает создание эмбеддингов для текста, документов, аудио, изображений и видео
— Позволяет создавать конвейеры на основе языковых моделей для выполнения подсказок LLM, ответов на вопросы, маркировки, транскрипции, перевода, резюмирования и т. д.
— Можно запускать локально или масштабировать с помощью оркестрации контейнеров
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhubcargo install qsv --locked --features all_features
Иногда для отдельных кейсов достаточно хранить информацию просто в csv вместо базы данных.
И в таких случаях для удобной работы можно использовать утилиту qsv.
qsv — это программа командной строки для индексирования, нарезки, анализа, фильтрации, сортировки и объединения CSV-файлов.
Для всех этих манипуляций предусмотрены простые и удобные команды.
🖥 GitHub
@sqlhubpip install pylance
Lance — колоночная БД для ML и LLM, реализованная на Rust.
Предназначена для работы с изображениями, видео, 3D-облаками точек, аудио и конечно с табличными данными. Поддерживает любые файловые системы POSIX, а также облачные хранилища, такие как AWS S3 и Google Cloud Storage.
Lance совместима с Pandas, DuckDB, Polars, Pyarrow.
🖥 GitHub
🟡 Примеры использования
@sqlhubcurl https://install.spiceai.org | /bin/bash
spice init spice_qs
cd spice_qs
spice run
Spice — open-source портативная среда выполнения, предлагающая унифицированный интерфейс SQL для получения данных из любой базы данных и не только.
Spice написана на Rust для максимальной производительности.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhubПрием документов: до 16 августа Старт обучения: 1 сентября 2024 Срок обучения: 2 года Формат: очная магистратура, онлайн Направление обучения: 38.04.05 «Бизнес-информатика»Учебный план, Описание программы и подача заявки на официальном сайте Центра “Пуск” МФТИ ❤️ Также вы можете получить персональную консультацию по запросу: ➡️Задать вопрос Елизавете Ждем вас и желаем удачи на экзаменах!
