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

Network:Machinelearning Russia18 122 Technologies & Applications3 835...

📈 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 35 831 subscribers, ranking 3 835 in the Technologies & Applications category and 18 122 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 35 831 subscribers.

According to the latest data from 15 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -39 over the last 30 days and by -1 over the last 24 hours, overall reach remains high.

Verification status: Not verified
Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.64%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.13% reactions from the total number of subscribers.
Post reach: On average, each post receives 3 455 views. Within the first day, a publication typically gains 1 480 views.
Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 14.
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 16 June, 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.

35 831

Subscribers

-124 hours

-427 days

-3930 days

3 455

Post views

~ 1 48024 hours

~ 1 73748 hours

9.64%

Engagement rate

No data

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

35 834

💻 WrenAI — open-source инструмент, который делает имеющуюся БД готовой к работе с RAG —

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 @sqlhub

35 834

Какой путь к работе мечты самый короткий? Конечно, One Day Offer от Сбера! 😉 Если ты Data Analyst или Data Engineer, мы ждём тебя 27 июля. Получи возможность пройти fast-интервью, познакомиться с командой и забрать долгожданный оффер всего за один день. Наша команда разрабатывает и внедряет DS-решения в точки касания клиента со Сбером: отделения, мобильное приложение, банкоматную сеть и т.д. Мы работаем с технологиями Python, Spark, SQL, Hadoop, GreenPlum и за год внедряем более 200 моделей. Тебя ждут интересные и разноплановые задачи 👇 ▪️ Обучение всех типов моделей искусственного интеллекта: от классического ML до глубоких нейронных сетей. ▪️ Создание высокотехнологичных сервисов: от систем принятия решений до компьютерного зрения и обработки естественного языка. ▪️ Развитие хранилища на Teradata и DataLake на Hadoop. Отправляй заявку уже сейчас и присоединяйся к команде!💚

35 834

💻Timeplus Proton — SQL-движок, быстрая и легкая альтернатива ksqlDB или Apache Flink — curl https://install.timeplus.com/oss | sh Timeplus Proton, это SQL-движок от ClickHouse, который позволяет обрабатывать, маршрутизировать и анализировать потоковые данные из Apache Kafka, Redpanda и других источников, а также отправлять агрегированные данные в другие системы. 🖥 GitHub 🟡 Доки @sqlhub

35 834

Автономизация процессов в 2024 году становится новой нормой! Компании с помощью ML и AI оптимизируют бизнес-процессы. Рынок AI-решений стремительно растет, а спрос на специалистов по Data Science и ML бьет рекорды. 📊 Факты и цифры: - Рынок Data Science и ML ежегодно растет на 30%. - Средняя зарплата специалистов в России — 171 000 рублей. - Спрос на специалистов вырос на 50% за последние два года. ТГУ и Skillfactory запустили онлайн-магистратуру "Науки о данных и машинное обучение". Основой программы являются реальные задачи от Билайн, Росбанк, ВКонтакте. 🎓 Преимущества обучения: - Обучение с нуля: достаточно любого диплома высшего образования. - Онлайн-формат: студенческие льготы и диплом очной формы ТГУ. Стоимость обучения первый год — от 270 рублей в месяц! - Эксперты индустрии: преподаватели из ТГУ и IT-практики - Гибкость: выберите формат выпускной работы — диссертация или бизнес-задача. 🌟 Присоединяйтесь сейчас! Оставляйте заявку и получите подготовительный курс бесплатно. Записаться тут: https://go.skillfactory.ru/YAfO5Q Реклама. ООО «Скилфэктори» erid: LjN8Jtyu5

35 834

Repost from Библиотека баз данных

SQL Более 800 вопросов c собеседований + задачи! @sqlbooks - огромный архив SQL книг

35 834

💻Практический гайд по созданию за неделю своего LSM-движка для key-value хранилища Здесь по шагам описывается реализация простого механизма хранения key-value пар; сам LSM-движок можно собрать за неделю + допилить разные фичи ещё за пару недель 🖥 GitHub 🟡 Гайд @sqlhub

35 834

🔍 Нужны советы от опытного DS-специалиста? Авито запускает программу менторства, доступную для каждого, кто стремится к развитию и росту. Своим опытом и знаниями готова поделиться Таня Языкова, Middle DS Engineer. Она поможет с основами ML и NLP, расскажет о коммерческой разработке, подготовит к собеседованиям на разные уровни и проведёт код-ревью. Это только один из множества менторов Авито! 💚 Если нужно разобраться: • В основах ML и NLP • В ошибках, которые допускаете на собеседованиях • В проблемах координации работы команды и взаимодействии с заказчиками Найдите своего ментора из команды Авито здесь: Getmentor. Есть разные форматы работы: платные встречи или сессии за взнос на благотворительность 💚

35 834

💻 HugeGraph — open-source графовая БД, реализованная на фреймворке Apache TinkerPop3 и полностью совместимая с языком запросов Gremlin HugeGraph поддерживает импорт более 10 миллиардов вершин и ребер и может очень быстро обрабатывать запросы (на уровне мс). Типичные сценарии применения HugeGraph — это исследование связей между объектами, анализ ассоциаций, поиск путей, извлечение признаков, кластеризация данных, обнаружение сообществ, построение графа. Быстрый старт с Docker:

docker run -itd --name=graph -p 8080:8080 hugegraph/hugegraph
# docker exec -it graph bash

🖥 GitHub 🟡 Доки @sqlhub

35 834

💻EventStoreDB — open-source БД, в основе которой событийно-ориентированный подход Благодаря событийно-ориентированному подходу EventStoreDB позволяет извлекать больше пользы из данных, видеть больше связей и закономерностей EventStoreDB позволяет создавать кластеры в AWS, Azure и GCP и безопасно подключать их к собственным облачным ресурсам. Быстрый старт с Docker:

docker run --name esdb-single-node -it -p 2113:2113 -p 1113:1113 eventstore/eventstore:latest --insecure --run-projections=All --enable-atom-pub-over-http

🖥 GitHub 🟡 Доки @sqlhub

35 834

💻rbatis — набор инструментов SQL и компилируемая ORM-библиотека на Rust rbatis — это высокопроизводительный инструментарий SQL и компилируемая ORM-библиотека. Асинхронный, чистый SQL-крейт Rust, поддерживающий динамический SQL с компиляцией. 🖥 GitHub 🟡 Доки @sqlhub

35 834

5 причин, по которым ВСК, Альфа Капитал, УРАЛХИМ и Инвитро выбирают Loginom для анализа данных 🔽 Loginom – платформа, позволяющая бизнес-экспертам самостоятельно, без программирования, выполнять все работы по интеграции, очистке и подготовке данных. Она приходит на помощь, когда аналитики используют несколько источников информации: файлы, БД, web-сервисы, 1С и т. д. 🕯Интуитивный интерфейс: легко создавайте сложные процессы ETL благодаря графическому конструктору и интуитивно понятному пользовательскому интерфейсу в стиле low-code. 💥Мощная трансформация данных: независимо от сложности задачи, Loginom предлагает широкий спектр инструментов для эффективной обработки информации — связывание, очистка и предобработка данных, трансформация, обогащение данных и загрузка результатов в приемники. 🔗Безопасность: данные защищены благодаря возможностям контроля доступа и шифрования. 💯Эффективность: не теряйте время на рутинные процессы обработки данных — доверьте это дело Loginom и сосредоточьтесь на анализе результатов и более интересных стратегических задачах. 📊Гибкость и масштабируемость: масштабируйте решения в соответствии с потребностями, независимо от того, работаете ли вы с небольшими данными или огромными массивами информации. Если вы ищете современный и удобный ETL-инструмент, то Loginom — ваш идеальный выбор! Узнать подробнее о продукте можно по ссылке 🔥

35 834

💻SeaQuery — динамический конструктор запросов для MySQL, Postgres и SQLite — cargo add sea-query SeaQuery — это конструктор запросов, который поможет создавать динамические SQL-запросы в Rust. При помощи SeaQuery можно строить выражения, запросы и схемы как абстрактные синтаксические деревья, используя удобный API. 🖥 GitHub 🟡 Доки @sqlhub

35 834

Repost from Machinelearning

⚛️ Исследователи из MIT разработали новый инструмент на основе генеративного ИИ, предназначенный для анализа сложных табличных данных в базах данных Этот инструмент, называемый GenSQL, основан на языке программирования SQL и позволяет пользователям выполнять сложные статистические анализы без глубокого понимания внутренних механизмов. GenSQL может использоваться для прогнозирования, обнаружения аномалий, заполнения пропущенных значений, исправления ошибок и создания синтетических данных. Система интегрирует табличный набор данных и генеративную вероятностную модель ИИ, которая может учитывать неопределенность и корректировать процесс принятия решений на основе новых данных. Одно из основных преимуществ GenSQL заключается в его способности обрабатывать сложные запросы, комбинируя анализ данных и модели. Например, система может определить вероятность того, что разработчик из Сиэтла знает язык программирования Rust, учитывая не только корреляцию между столбцами в базе данных, но и более сложные зависимости. Кроме того, вероятностные модели, используемые GenSQL, являются прозрачными и аудируемыми, что позволяет пользователям видеть, какие данные используются для принятия решений и получать оценку уровня неопределенности. В ходе исследования GenSQL был сравнен с другими популярными методами, основанными на нейронных сетях, и показал значительно более высокую скорость и точность. Исследователи планируют продолжить разработку инструмента, сделав его более доступным и мощным, а также расширить его возможности для обработки больших объемов данных и обработки естественного языка, чтобы в конечном итоге создать эксперта по ИИ, подобного ChatGPT, для анализа баз данных. 📌 Источник #базыданных #mit @ai_machinelearning_big_data

35 834

💻 RedTiger — мультитул с массой функций для пентеста и взлома Позволяет проводить реализовывать разные атаки, типо SQL-инъекций, извлекать информацию по email и т.д. Исключительно в этичных целях 🖥 GitHub @sqlhub

35 834

⚠️ Как создать собственный тип данных с помощью PostgreSQL? Расскажем на открытом уроке «Пользовательские типы данных в PostgreSQL» в рамках практического курса «PostgreSQL для администраторов баз данных и разработчиков» от OTUS 🔹На открытом уроке рассмотрим как можно создать пользовательский тип и как с ним работать. 🔹Разберем несколько примеров детально "до винтика" 🦾 PostgreSQL — навык, открывающий двери в более интересные и перспективные проекты. Тестируйте занятие на бесплатном уроке и начните обучение уже 30 июля. 👉 Регистрация и подробности https://otus.pw/AXCX/?erid=LjN8K5hUu

35 834

💻GraphJin — новый вид ORM — npm i graphjin GraphJin позволяет создавать NodeJS / Go API за 5 минут, а не за несколько недель. Достаточно использовать простой запрос GraphQL для определения API, а GraphJin автоматически преобразует его в SQL. GraphJin поддерживает Postgres, MySQL, Yugabyte, AWS Aurora/RDS и Google Cloud SQL 🖥 GitHub 🟡 Доки @sqlhub

35 834

💻 Vanna — точная генерация SQL-запросов с помощью LLM и RAG Vanna — это open-source фреймворк Python для генерации SQL с использованием RAG 🖥 GitHub 🟡 Доки @sqlhub

35 834

Станьте профессионалом в области Data Science и машинного обучения в магистратуре от Центрального университета! Центральный университет — современный вуз, созданный при поддержке ведущих компаний России: Т-Банка, Авито и других. Получите диплом магистра в области математики и компьютерных наук и обучайтесь на основе реальных кейсов ведущих ИТ-компаний у профессоров из МГУ, МФТИ, РЭШ и практиков из индустрии. Хорошая новость для тех, кто уже имеет опыт в Data Science и машинном обучении — вы можете пропустить базовое обучение и закончить магистратуру за 3 семестра. У каждого студента будет: - личный ментор по траектории обучения; - доступ к карьерному центру с коучами и консультантами; - опыт работы в проектах партнеров уже во время обучения. Участвуйте в онлайн-отборе, чтобы выиграть грант на обучение до 1,2 млн рублей. Больше подробностей про университет и конкурс грантов по ссылке! erid:2VtzquuMb1A Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023

35 834

💻Piccolo — быстрый, удобный ORM и конструктор запросов, который поддерживает asyncio

pip install piccolo
piccolo playground run

Piccolo — это быстрый, простой в освоении ORM и конструктор запросов. Особенности Piccolo: — поддержка sync и async — встроенная платформа для тестирования запросов — отлично интегрируется с iPython и VSCode 🖥 GitHub 🟡 Доки @sqlhub

35 834

💻EdgeDB — open-source БД с декларативной схемой, встроенной системой миграции и языком запросов нового поколения — curl https://sh.edgedb.com --proto '=https' -sSf1 | sh EdgeDB — это БД, поддерживающая сложные иерархические запросы; EdgeDB собрала в себе лучшее реляционных БД, графовых БД и ORM. 🖥 GitHub 🟡 Доки @sqlhub