Data Science. SQL hub
Open in 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
Show more
Network:📈 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 35 982 subscribers, ranking 3 620 in the Technologies & Applications category and 17 762 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 35 982 subscribers.
According to the latest data from 02 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 107 over the last 30 days and by 8 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.06%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.50% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 179 views. Within the first day, a publication typically gains 1 259 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 03 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.
35 982
Subscribers
+824 hours
+677 days
+10730 days
Posts Archive
35 982
Подводим итоги года с лидерами СУБД Pangolin на ламповом онлайн-митапе
Pangolin – СУБД для высоконагруженных систем от СберТеха. Если вы выбираете СУБД для миграции с иностранных решений, то этот митап для вас. Регистрация уже открыта.
17 декабря в 11:00 на открытом вебинаре лидеры продукта расскажут:
• О крупных обновлениях в продукте. В частности, о доработках, которые позволили мигрировать на Pangolin самой высоконагруженной системе Сбера.
• О том, как команда продукта переоформила сертификат ФСТЭК России
• Об обновлениях Platform V Kintsugi – графической платформы для мониторинга и диагностики СУБД
• О разработке инструмента для резервного копирования и восстановления данных
Приходите, задавайте вопросы и оставляйте заявку на получение тестового дистрибутива.
Регистрация
35 982
35 982
Какие инструменты для разработки выбирает ИТ-сообщество
Решение Platform V Works компании СберТех отмечено национальной наградой в сфере информационных технологий TAdviser IT Prize 2024. Победа присуждена в номинации «Платформа года для повышения продуктивности команд разработки».
Platform V Works позволяет ускорить цикл разработки и повысить производительность команд: быстрее писать код за счет AI-ассистентов, настраивать конвейеры DevOps по шаблонам, готовить синтетические данные и нагрузочные тесты.
В Platform V Works входит 4 набора инструментов:
• Управление проектами, задачами и знаниями.
• Написание кода и контроль его качества.
• Построение DevOps-конвейера.
• Тестирование ПО.
Продукты Platform V Works от СберТеха подходят для задач импортозамещения и могут быть использованы как в средних, так и в крупных компаниях.
Выберите набор или отдельный инструмент — улучшайте процессы и ускоряйте выход отдельных фич или продуктов.
Узнать больше и запросить демонстрацию
35 982
Repost from Machinelearning
🔥 Российские ученые представят рекордное количество работ на NeurIPS 2024 в Ванкувере.
Специалисты из AIRI подготовили к презентации 17 научных работ. Среди исследуемых тем — обновление крупнейшего в мире датасета для лекарственных молекул, оптимизация в машинном обучении, а также методы удешевления обучения AI-моделей.
Одна из работ, подготовленных совместно с Лабораторией искусственного интеллекта Сбера, изучает влияние эмоций на принятие решений нейросетями. По словам старшего вице-президента Сбера Андрея Белевцева, такой успех говорит о высокой конкурентоспособности отечественной науки в области AI на мировой арене.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #LLM
35 982
🖥 Cloudberry — это проект с открытым исходным кодом от Apache, предназначенный для анализа и визуализации больших данных в реальном времени!
🌟 Он ориентирован на обработку и анализ данных, хранящихся в распределенных и облачных системах, с интеграцией возможностей визуализации, которые позволяют более эффективно работать с большими объемами данных. Одной из ключевых особенностей является тесная интеграция с базами данных, что делает Cloudberry удобным инструментом для аналитиков, работающих с большими и сложными наборами данных.
🌟 Основное внимание в Cloudberry уделяется обработке данных, хранящихся в распределенных базах данных, таких как HBase или Apache Cassandra, что позволяет эффективно обрабатывать и анализировать большие объемы информации. Проект поддерживает расширенные возможности по интеграции с такими системами, обеспечивая высокую производительность и масштабируемость. Cloudberry использует SQL-подобные запросы для извлечения данных из таких распределенных хранилищ и предоставляет интерфейсы для анализа и визуализации этих данных.
🌟 Кроме того, Cloudberry фокусируется на предоставлении простых инструментов для взаимодействия с данными и их представления в виде удобных графиков и отчетов. Это полезно для пользователей, которые хотят интегрировать аналитику с облачными хранилищами данных, используя мощные инструменты визуализации для анализа и принятия решений на основе больших данных.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@sqlhub
35 982
🚀 Вебинар века для профессионалов BI 🚀
«BI-системы - как выбрать и не ошибиться? Взгляд ИТ-интегратора»
Дата: 10 декабря, вторник
Время: 11:00 – 12:30
Формат: Живая дискуссия онлайн
Регистрация: Бесплатно
Что будет:
🔍 Лайфхаки выбора BI-систем
⚙️ Кейсы и практику внедрения
✅ Топ-7 ошибок при выборе и внедрении
🔥 Подарок за лучший вопрос
📌 Регистрируйся здесь!
35 982
🖥 postgres-r2-backup — решение для создания резервных копий базы данных PostgreSQL, интегрированное с облачным хранилищем Amazon S3 или аналогичными решениями (например, MinIO)!
🌟 Этот проект позволяет автоматизировать процесс создания бэкапа данных с PostgreSQL и хранить резервные копии в облаке, что упрощает управление данными и повышает безопасность.
🖥 Github
@sqlhub
35 982
В ClickHouse джоины всегда считались слабым местом. Но система развивается, производительность и функциональность джоинов совершенствуется.
На вебинаре «Надо ли бояться джоинов в современном ClickHouse?» вы узнате:
- Как работают разные типы джоинов в ClickHouse: INNER, LEFT, RIGHT, CROSS
- Какие подходы к организации таблиц для выполнения джоинов – оптимальны
- Как использовать функциональность JOIN и ARRAY JOIN для сложных аналитических запросов
- Как настроить параметры ClickHouse для повышения производительности джоинов
Cпикер: Алексей Железной: старший инженер данных и руководитель курса «ClickHouse для инженеров и архитекторов БД».
Будет интересно: руководителям проектов, аналитикам данных, разработчикам и архитекторам баз данных, инженерам по обработке данных.
Бонус для участников! Скидка 5% на любой курс OTUS и гайд «Как не положить ClickHouse: примеры из практики»
10 декабря, 18:30 МСК
Бесплатно
Записаться на событие:
https://otus.pw/TpEAD/?erid=LjN8KQAgB
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
35 982
35 982
Repost from Machinelearning
⚡️ Llama 3.3 70B.
Модель доступна в версии с 70 млрд параметров и оптимизирована для диалоговых сценариев использования на нескольких языках. Llama 3.3 превосходит многие доступные модели с открытым и закрытым исходным кодом по стандартным отраслевым бенчмаркам.
Llama 3.3 основана на оптимизированной архитектуре трансформера и использует авторегрессивный подход. Настройка модели включает SFT с RLHF для согласования с человеческими предпочтениями в отношении полезности и безопасности.
Модель была обучена на новом наборе общедоступных онлайн-данных, включающем более 15 триллионов токенов, с ограничением по свежести данных до декабря 2023 года.
Llama 3.3 поддерживает английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки.
▶️ Пример инфренса на Transformers:
import transformers
import torch
model_id = "meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct"
pipeline = transformers.pipeline(
"text-generation",
model=model_id,
model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
device_map="auto",
)
messages = [
{"role": "system", "content": "You are a pirate chatbot who always responds in pirate speak!"},
{"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
outputs = pipeline(
messages,
max_new_tokens=256,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])35 982
👣 Go Graph Seeder — CLI-инструмент, разработанный на языке Go, предназначенный для генерации случайных данных и заполнения графовых баз данных, совместимых с Gremlin!
🌟 Он позволяет пользователям создавать узлы и ребра с различными свойствами, используя JSON-конфигурационные файлы. Это упрощает процесс наполнения графовых баз данных случайными или тестовыми данными, что особенно полезно при разработке и тестировании приложений, работающих с графовыми структурами данных.
🖥 Github
@sqlhub
35 982
Пишите код быстрее и оставляйте больше времени на творчество вместе с AI-ассистентом разработчика
Устали от рутины? Отдайте ее AI!
Заходите на платформу GitVerse и пишите код вместе с AI-ассистентом GigaCode. Он поддерживает более 35 языков, умеет анализировать контекст, дописывать строки и функции в автоматическом и ручном режимах, а еще — писать код по комментариям и делать рефакторинг с помощью коротких команд. Всего за пару минут AI-помощник может оценить проект и трудозатраты на его создание.
Внутри AI есть функция CodeChat — с ней можно оптимизировать или отрефакторить имеющийся код, сгенерировать тесты и документацию, а также объяснить фрагмент кода. Задавать вопросы можно и по всему открытому файлу, и по конкретному фрагменту — просто выделите его в редакторе и сформулируйте запрос к CodeChat.
Хорошие новости — недавно GigaCode обновился и стал еще лучше справляться с задачами разработки: теперь наиболее вероятные продолжения кода будут генерироваться с учётом контекста всего проекта. Не забудьте обновить плагин GigaCode :)
Зарегистрироваться на GitVerse.
35 982
🖥 pgroll — это инструмент командной строки на Go с открытым исходным кодом, предназначенный для безопасной и обратимой миграции схем в PostgreSQL!
🌟 Основная задача проекта заключается в обеспечении миграций без простоя, когда изменения схемы применяются таким образом, чтобы и старая, и новая версии схемы оставались доступными для клиентских приложений. Это особенно полезно при внесении сложных изменений, требующих поддержания совместимости с уже работающими приложениями.
🌟 pgroll использует подход «расширить/сузить» (expand/contract), создавая виртуальные схемы на основе представлений поверх физических таблиц. Этот метод позволяет миграциям быть безопасными и минимизирует риски, такие как блокировки базы данных или прерывание работы приложений.
🌟 Инструмент поддерживает автоматическое заполнение данных для новых колонок, мгновенный откат изменений при возникновении проблем и работу с существующими схемами без необходимости начинать с нуля.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@sqlhub
35 982
SQL — востребованный язык для работы с данными и обработки информации. Прокачайте знания по SQL и навыки работы с базами данных на бесплатном мини-курсе Skillbox.
Зарегистрируйтесь прямо сейчас и получите полезный гайд по профессии: https://epic.st/E-qGi?erid=2Vtzqv8GkDM
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: 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.
🎉 Всех участников ждут подарки: персональная карьерная консультация, на которой мы определим ваши сильные стороны и поможем выбрать направление в разработке, 5 полезных статей по SQL и Excel, а также год бесплатного изучения английского языка.
А ещё, скидки в Skillbox сияют ярче гирлянд — весь декабрь до 60% на всё и 3 курса в подарок!
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880
35 982
🔥 TypeORM — популярная библиотека ORM (Object-Relational Mapping) для работы с базами данных в TypeScript и JavaScript!
🌟 TypeORM поддерживает многие реляционные базы данных, включая PostgreSQL, MySQL, SQLite, MariaDB и нереляционную MongoDB. Библиотека позволяет разработчикам работать с базами данных, используя объекты и классы вместо написания SQL-запросов напрямую. Она поддерживает такие функции, как миграции, ленивую загрузку (lazy loading), отношения между сущностями и сложные запросы.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@sqlhub
35 982
🖥 t.me/haskell_tg - Haskell входит в число наиболее востребованных функциональных языков программирования.
В нашем новом канале, вы найдете множество уроков, книг и гайдов для погружения в этот мощный язык с нуля.
Отличная возможность не только выучить новый язык, но и возможность прокачать свои навыки программирования.
t.me/haskell_tg - стоит подписаться!
35 982
🥷 w3af — фреймворк для тестирования веб-приложений на уязвимости!
🌟 Он объединяет функции веб-сканера и инструмента для эксплуатации уязвимостей, предоставляя разработчикам и специалистам по безопасности возможность находить и анализировать потенциальные уязвимости в веб-приложениях и сервисах.
💡 Основные возможности — сканирование для обнаружения SQL-инъекций, XSS, CSRF и других распространенных уязвимостей, а также интеграция с Python для написания собственных плагинов и расширений.
🖥 Github
@sqlhub
35 982
Как готовить данные для анализа с помощью ETL?
Чтобы освоить основы инжиниринга данных регистрируйтесь на бесплатный вебинар от Simulative 💬
Спикер Даниил Джепаров, lead analytics engineer в Сравни.ру, расскажет о том, как извлекать данные из разных источников, а затем преобразовывать и загружать их в хранилище.
Вы узнаете:
🟡 Что такое ETL и как он работает
🟡 Какие есть различия между пакетной и потоковой обработкой
🟡 Какие виды документации используют в дата-проектах
🟡 Как оценивать и поддерживать высокое качество данных
🟡 Как мониторить ETL-процессы
В конце вебинара вас ждет бонус от спикера — дорожная карта для аналитиков и инженеров с планом развития на middle-позицию 🎁
Встречаемся 4 декабря в 19:00 по мск. Успейте присоединиться по ссылке.
35 982
🖥 GenAI Showcase — демонстрация использования MongoDB в контексте генеративного искусственного интеллекта!
🌟 Этот репозиторий включает в себя примеры для интеграции MongoDB с такими технологиями, как Retrieval-Augmented Generation (RAG) и различными моделями ИИ.
🔍 Основные функции репозитория:
🌟 Использование MongoDB как векторной базы данных и хранилища памяти для AI-решений.
🌟 Интеграция с популярными фреймворками, такими как LlamaIndex, Haystack и LangChain, а также моделями от OpenAI и Anthropic.
🌟 Примеры решений для конкретных отраслей, включая здравоохранение, финансы и электронную коммерцию.
🌟 Готовые сценарии для создания систем RAG и агентов на основе ИИ, таких как AI Research Assistant и AI Investment Researcher.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@sqlhub
35 982
+1
⚡️ Интересный факт: DuckDB быстрее подсчитывает строки в CSV-файле, чем команда подсчета слов UNIX, а также анализирует файл, чтобы определить его диалект (разделитель, символ кавычки и т. д.).
Вот время для CSV-файла размером
3 ГБ: 2,966 секунды для `wc -l` и 1,261 секунды для DuckDB.
Результаты теста Hyperfine benchmark tool.
@sqlhub