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 35 989 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.
35 989
Subscribers
+1024 hours
+817 days
+10830 days
Posts Archive
35 988
Прокачайтесь в Data Science за 7 дней!🦾
Российская BI-платформа Analytic Workspace запустила бесплатный интенсив по ML-прогнозированию в AW BI «АНАЛИТИК 2.0».
🔥«АНАЛИТИК 2.0» — это 7 дней мощного погружения в Data Science вместе с топовыми экспертами — никаких скучных лекций, только практические занятия и реальные кейсы.
Всё, что нужно от вас: желание изучить ML-прогнозирование, базовые навыки SQL и визуализаций. Остальному научат: Python, Spark, ML. Сможете собирать обучающие датасеты, обучать ML-модели при помощи инструментов Data Science и применять их для прогнозирования в BI.
🚀А в финале интенсива состоится конкурс с призовым фондом 200 000 рублей. Конкурсанты получат кейс в портфолио, у финалистов будет еще и сертификат, который украсит резюме, а победители вдобавок ко всему заберут деньги.
Пройдя интенсив и погрузившись в Data Science — вы получите возможность выйти на новый уровень в карьере. BI-аналитики со знанием ML более востребованы на рынке, таких специалистов разбирают как «горячие пирожки». И зарплату предлагают вдвое больше, чем коллегами, которые ограничены только традиционными методами бизнес-анализа.
🔗Скорее регистрируйтесь по ссылке.
И становись экспертом, которого захотят «схантить» лучшие компании.
Реклама. Рекламодатель ИП Назаренко С.О.
ИНН: 183111053286
35 988
💻 GreptimeDB — облачная распределенная БД временных рядов с открытым исходным кодом; поддерживает PromQL/SQL/Python
GreptimeDB — это open-sorce БД временных рядов, ориентированная на эффективность, масштабируемость и аналитические возможности.
Особенности GreptimeDB:
— оптимизированная колоночная структура для работы с данными временных рядов; сжатие и хранение в различных системах хранения данных, в частности в облачных объектных хранилищах
— полностью открытая архитектура распределенного кластера, использующая мощь облачных вычислительных ресурсов
— встроенный SQL и PromQL для запросов, возможность использовать сценарии Python для решения сложных аналитических задач
Быстрый старт с Docker:
docker run --rm --name greptime --net=host greptime/greptimedb standalone start
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhub35 988
Как управлять ресурсами в ClickHouse?
🔹Научитесь управлять ресурсами и профилированием запросов в ClickHouse на открытом уроке от Otus. Практика поможет оптимизировать работу с базой данных, улучшить производительность запросов и эффективно управлять ресурсами системы.
✅ Практика: настройка квот, ограничений и профилей пользователей
Урок приурочен к курсу «ClickHouse для инженеров и архитекторов БД». Все о работе с ClickHouse: от установки и настройки, до продовых решений
👉 Регистрация и подробности:
https://otus.pw/CXtd/?erid=LjN8K1gPi
35 988
Когда ментор Слёрма Николай Марков решил стать Data-инженером, он не представлял, какие сюрпризы его ждут в профессии. А участники первого реалити-шоу про Data-инженеров уже успели прочувствовать эту атмосферу.
От неожиданных сбоев в коде до неуловимых багов — они испытали на себе вызовы, которые стоят за работой с большими данными. Кто смог раскрыть потенциал в нашей гонке, а кто слился после первых заданий?
👉🏻 Переходите, чтобы узнать, кто готов идти до конца и как стать Data-инженером
Внутри — гайд «Инструменты Data-специалиста», Roadmap для начинающего Data-инженера и ещё много полезного — статьи, ссылки, рекомендации и бесплатные вебинары 👉🏻 @gdedata
Реклама. ИП Аердинов Н.В. ИНН 638103515932 erid: LjN8K97oM
35 988
35 988
Получить диплом о прохождении курса “ML-инженер” сейчас не так уж и сложно. А вот стать квалифицированным специалистом, способным решать сложные задачи — вот, что по-настоящему не просто и круто!
Прокачать себя в профессии можно на бесплатном вебинаре «Почему ML-инженеру важно разбираться в продукте» от Product manager OneCell, преподавателя AI Talent Huv ИТМО Вадима Чижкова.
На вебинаре вы разберете:
▪что такое продукт,
▪почему ML-инженеру важно понимать продукт, даже если есть product-manager
▪как инженерные решения влияют на продуктовые метрики,
▪как оценивать задачи, исходя из их ценности для продукта.
А так же сможете задать все интересующие вас вопросы эксперту.
Вебинар состоится 12.09.24 в 18:30(Мск). Регистрируйтесь в боте на вебинар и становитесь ML-инженером, за которого будут бороться топовые компании страны и мира!
Наш бот также пришлет вам напоминание о мероприятии, чтобы вы ничего не пропустили.
Реклама. Университет ИТМО ИНН:7813045547 erid:2VtzqxkvKps
35 988
+1
💻Debezium — open-source CDC для Apache Kafka
Debezium — это CDC (Capture Data Change), набор коннекторов для различных СУБД, совместимых с фреймворком Apache Kafka Connect.
Debezium поддерживает следующие СУБД: MySQL, PostgreSQL, MongoDB, SQL Server, Cassandra и Oracle;
причём все эти СУБД подключаются по единой общей модели.
Если сравнивать использование Debezium с традиционным подходом (когда приложение читает данные из СУБД напрямую), то к его главным преимуществам относится реализация стриминга изменения данных на уровне строк с низкой задержкой, плюс высокая надежность и доступность.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhub
35 988
🖥 Scientific Computing with Python — это бесплатный интерактивный курс от FreeCodeCamp, созданный для изучения анализа данных с помощью Python.
Основные темы включают:
▪️ работу со строками;
▪️ List Comprehension;
▪️ основы алгоритмического дизайна;
▪️ структуры данных;
▪️ классы и объекты.
Цель курса — дать учащимся прочные навыки для работы с научными данными и их обработкой, используя Python.
🔗 Ссылка на курс
#курс #python
@sqlhub
35 988
Приглашаем принять участие в вебинаре «Как эффективно построить конвейер DevOps. Опыт использования Platform V Orchestra R».
Когда: 12 сентября в 11:00.
Виталий Астраханцев, руководитель разработки инструментов DevSecOps в СберТехе, расскажет об инструменте, который позволяет настраивать конвейеры в режиме low-code.
Что еще обсудим:
· Как устроен процесс единой разработки ПО: от идеи до развертывания в промышленных средах. Helicopter view и разбор роли CI/CD.
· GitOps/NoOps/AIOps: плюсы, минусы и варианты развития.
· Метрики производственного процесса. Вопрос актуальности DORA.
· Можно ли за час собрать конвейер с нуля? Разберемся на реальном примере.
Регистрируйтесь сейчас и до встречи на вебинаре!
35 988
+2
💻 Kvrocks — распределенная БД NoSQL, использующая RocksDB в качестве механизма хранения и совместимая с протоколом Redis
Apache Kvrocks — это распределенная key-value БД, которую можно использовать вместо Redis.
Дизайн репликации и хранения был вдохновлен rocksplicator и blackwidow.
Особенности Kvrocks:
— Совместимость с Redis: можно получить доступ к Apache Kvrocks через любой клиент Redis.
— Пространство имен: аналогично Redis
SELECT, но с токеном для каждого пространства имен.
— асинхронная репликация с использованием binlog, как в MySQL.
— поддержка Redis sentinel для аварийного переключения при сбое ведущего или ведомого устройства.
Быстрый старт с Docker:
docker run -it -p 6666:6666 apache/kvrocks --bind 0.0.0.035 988
⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pro_python_code
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/devOPSitsec
АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Linux: t.me/linuxacademiya
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
C++ собеседования: t.me/cppsobes
Kubernets: t.me/kubernetc
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
35 988
+1
💻Triplit — open-source БД, которая синхронизирует данные между сервером и браузером в режиме реального времени
—
npm create triplit-app@latest
Triplit — это полнофункциональная база данных, работающая как на сервере, так и на клиенте. Поддерживает подключаемые хранилища (IndexedDB, SQLite, durable objects), синхронизацию через websockets, плюс поддерживавет популярные фреймворки (React, Solid, Vue, Svelte)
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhub35 988
🖥 Мечтаете о карьере в IT, но не хотите программировать? Хорошая новость: это возможно!
Если стать аналитиком данных — IT-специалистом, который собирает и анализирует данные, чтобы строить прогнозы для бизнеса. Аналитики данных востребованы во многих сферах: IT, маркетинг, ритейл, банкинг и т. д.
Обучение подойдет, если вы:
🟣новичок без опыта без опыта в IT
🟣бухгалтер, финансист или экономист
🟣уже работаете с аналитикой и хотите углубить знания для роста в карьере
На курсе вы получите навыки, которые реально нужны работодателям, и овладеете самыми популярными инструментами: Python, Pandas, NumPy, Jupyter Notebook, SQL, Power BI.
🔗 Начните работать аналитиком уже через 6 месяцев! Заполните заявку, чтобы получить бесплатный доступ к первым урокам.
Реклама. ООО «Эдюсон», ИНН 7729779476. Erid:2VtzqvPJeZU
35 988
💻Skytable — современная масштабируемая NoSQL БД с BlueQL, разработанная для обеспечения производительности, масштабируемости и гибкости
Skytable — это in-memory key-value БД, основанная на широких столбцах, с поддержкой дополнительных моделей данных, которая использует собственный механизм хранения (структурированные записи с оптимизированными транзакциями) и позволяет выполнять запросы с помощью собственного языка запросов BlueQL — надмножества SQL.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhub
35 988
Курсы от Центрального университета для тех, кто уже многое видел в ML, DL и ИИ для углубленной прокачки навыков!
Университет открыл курсы дополнительного образования с интенсивной программой уровня второго курса магистратуры и большим количеством практики. Обучение проходит по вечерам или по субботам, занятия можно посещать как оффлайн в московском кампусе, так и онлайн.
Выбирайте от одного до четырех курсов из списка:
– Рекомендательные системы;
– компьютерное зрение;
– обработка естественного языка;
– прогнозирование временных рядов.
Подробнее о курсах и университете здесь.
Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023
35 988
+1
💻FrostDB — встраиваемая колоночная БД, написанная на Go
Построенная поверх Apache Arrow, FrostDB предоставляет конструктор запросов и различные оптимизаторы (использующие DataFrame-подобные API).
В первую очередь, FrostDB оптимизирована для записи.
FrostDB поддерживает сбрасывание данных во внешнее объектное хранилище типа S3.
🖥 GitHub
@sqlhub
35 988
Как эффективно использовать расширения и модули в PostgreSQL и работать с JSON?
Ждем вас на открытом вебинаре 18 сентября в 20:00 мск, где мы разберем:
- обзор популярных расширений PostgreSQL: PostGIS, pg_trgm, hstore и их применение;
- пошаговую установку и настройку расширений;
- основы создания собственных расширений для специфических задач;
- хранение и обработку JSON-данных: преимущества и недостатки;
- использование jsonb для эффективной работы с JSON в PostgreSQL;
- примеры реальных приложений, использующих JSON-данные в PostgreSQL.
👨💻🛠👨🏻💻 Урок подходит для разработчиков, администраторов БД и аналитиков. Встречаемся в преддверии старта курса «PostgreSQL для администраторов баз данных и разработчиков».
Спикер Наталия Титова — опытный аналитик и преподаватель в области баз данных, анализа данных и DS.
➡️ Ссылка для регистрации: https://otus.pw/O0g5/?erid=LjN8KCMzo
35 988
🖥 Crossed - это сверхвысокопроизводительная встраиваемая и серверная СУБД.
Она разработана для высокопроизводительных сценариев, когда в основной памяти может храниться вся база данных.
Особенности
- Поддержка нескольких ОС: Linux / Windows / macOS / FreeBSD и т.д
- Поддержка ARCH с несколькими процессорами: X86 / ARM / PPC / MIPS и т.д.
- Поддержка OnDisk / In-memory / RamDisk / гибридного хранилища
- Поддержка стандартной модели СУБД
- Поддержка MySQL
- Поддержка нескольких баз данных
- Поддержка хэширования и индекса RBTREE(TBD)
- Поддержка многоколоночного индекса
- Поддержка точного совпадения,
- Поддержка WALL для хранения данных на диске (TBD)
- Поддержка многопоточного доступа и доступа к нескольким процессам
- Поддержка блокировки чтения и записи на уровне таблиц
- Поддержка MVCC для чтения и записи
- Поддержка встроенной оболочки CrossDB
- Поддержка API с несколькими статусами
- Поддержка готовых API-интерфейсов Statments
- Сверхвысокая производительность
- Zero Config: никакой сложной конфигурации, все как из коробки
make
make install
▪ Github