Data Science: SQL и Аналитика данных
Open in Telegram
№ 6205468675 На простом языке: про работу с данными, современные технологии, AI, машинное обучение и, немного, SQL. Сотрудничество: @niktwix Менеджер: @Spiral_Yuri
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel Data Science: SQL и Аналитика данных
Channel Data Science: SQL и Аналитика данных (@pizdatascience) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 32 528 subscribers, ranking 4 092 in the Technologies & Applications category and 19 679 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 32 528 subscribers.
According to the latest data from 23 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -484 over the last 30 days and by 31 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 17.78%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 16.17% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 5 778 views. Within the first day, a publication typically gains 5 257 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 0.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as sql, индекс, sqlite, строка, index.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“№ 6205468675
На простом языке: про работу с данными, современные технологии, AI, машинное обучение и, немного, SQL.
Сотрудничество: @niktwix
Менеджер: @Spiral_Yuri”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 24 October, 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.
32 528
Subscribers
+3124 hours
+1487 days
-48430 days
Loading data
Similar Channels
No data
Any problems? Please refresh the page or contact our support manager.
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
October '26Oct '26
October '26
+490
in 0 channels
September '26
+579
in 0 channels
Get PRO
August '26
+613
in 0 channels
Get PRO
July '26
+943
in 1 channels
Get PRO
June '26
+690
in 0 channels
Get PRO
May '26
+552
in 0 channels
Get PRO
April '26
+9 357
in 0 channels
Get PRO
March '26
+4 142
in 5 channels
Get PRO
February '26
+435
in 1 channels
Get PRO
January '26
+589
in 0 channels
Get PRO
December '25
+480
in 1 channels
Get PRO
November '25
+467
in 0 channels
Get PRO
October '25
+647
in 1 channels
Get PRO
September '25
+1 366
in 21 channels
Get PRO
August '25
+1 384
in 172 channels
Get PRO
July '25
+4 516
in 67 channels
Get PRO
June '25
+1 622
in 0 channels
Get PRO
May '25
+4 436
in 278 channels
Get PRO
April '25
+1 673
in 14 channels
Get PRO
March '25
+22 686
in 253 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 24 October | +32 | |||
| 23 October | +21 | |||
| 22 October | +27 | |||
| 21 October | +25 | |||
| 20 October | +39 | |||
| 19 October | +17 | |||
| 18 October | +28 | |||
| 17 October | +33 | |||
| 16 October | +53 | |||
| 15 October | +16 | |||
| 14 October | +35 | |||
| 13 October | +17 | |||
| 12 October | +31 | |||
| 11 October | +36 | |||
| 10 October | +6 | |||
| 09 October | +31 | |||
| 08 October | 0 | |||
| 07 October | 0 | |||
| 06 October | 0 | |||
| 05 October | +18 | |||
| 04 October | 0 | |||
| 03 October | 0 | |||
| 02 October | +11 | |||
| 01 October | +14 |
Channel Posts
🔥Vector-базы не умерли, но для многих задач отдельный сервер уже не нужен.
sqlite-vec добавляет vector search прямо в SQLite через компактное расширение.
Что это даёт:
⏺️ без Pinecone
⏺️ без Weaviate
⏺️ без Qdrant
⏺️ без отдельного vector DB сервера
⏺️ всё хранится рядом с обычными данными в SQLite
Расширение маленькое, open source и запускается везде, где работает SQLite.
Для локальных AI-приложений, RAG, embedded-сценариев и небольших сервисов это особенно интересно: одна база, один файл, обычный SQL + поиск по эмбеддингам.
https://github.com/asg017/sqlite-vec
🫡 Всё про Data Science
🇷🇺 Читайте нас в MAX
| 2 |  🔥 SQL-задача: ближайшие точки с подвохом
Карта размером 100 × 100 замкнута: переход вправо от x = 100 возвращает к x = 0. По вертикали действует то же правило.
CREATE TABLE points (
id INT PRIMARY KEY,
x INT,
y INT
);
INSERT INTO points VALUES
(1, 1, 1),
(2, 99, 99),
(3, 50, 50),
(4, 52, 52);
Напишите запрос, который найдёт все пары точек с минимальным расстоянием по прямой с учётом переходов через границы.
Условия:
⏺️ точку нельзя сравнивать с собой;
⏺️ пары (1, 2) и (2, 1) считаются одной;
⏺️ при одинаковом минимуме выведите все пары;
⏺️ результат: id1, id2, distance.
Обычная формула расстояния без учёта границ даст неверный ответ
🫡 Всё про Data Science
🇷🇺 Читайте нас в MAX | 6 021 |
| 3 |  🔥 Claude Code за 103 секунды удалил более 48 тысяч файлов
Пользователь Claude Code сообщил о серьёзном инциденте: AI-агент якобы удалил 48 218 файлов рабочего проекта и уничтожил часть Git-репозитория.
Что произошло:
⏺️ агенту поручили пересобрать mirror проекта;
⏺️ он написал Python-скрипт для удаления старой копии;
⏺️ в Windows-каталоге находились directory junctions, ведущие обратно в рабочее дерево;
⏺️ проверка ссылок сработала не так, как ожидалось;
⏺️ скрипт начал удалять уже реальные файлы проекта.
В результате были очищены .git/objects, refs и logs, поэтому восстановление через обычный Git оказалось невозможно.
Checkpoint Claude Code здесь не обязательно спасает, потому что изменения, сделанные через Bash/PowerShell, могут не попадать в механизм rewind.
➡️ Источник: https://cybersecuritynews.com/claude-code-agent-file-deletion/
🫡 Всё про Data Science
🇷🇺 Читайте нас в MAX | 6 109 |
| 4 |  🔥 SQL-задача с опасным подвохом
Какой баланс получит аккаунт после выполнения запроса в PostgreSQL?
CREATE TABLE accounts (
id int PRIMARY KEY,
balance int
);
CREATE TABLE operations (
account_id int,
amount int
);
INSERT INTO accounts VALUES (1, 100);
INSERT INTO operations VALUES
(1, 10),
(1, 20);
UPDATE accounts a
SET balance = a.balance + o.amount
FROM operations o
WHERE o.account_id = a.id;
Многие ответят 130, но PostgreSQL обновит строку только один раз.
Результатом может стать 110 или 120. Если целевая строка соединяется с несколькими строками из FROM, PostgreSQL использует одну из них, но какую именно, не гарантируется.
➡️ Правильный вариант:
UPDATE accounts a
SET balance = a.balance + x.total
FROM (
SELECT account_id, SUM(amount) AS total
FROM operations
GROUP BY account_id
) x
WHERE x.account_id = a.id;
Теперь каждой строке accounts соответствует ровно одна строка источника, а баланс станет 130.
🫡 Всё про Data Science
🇷🇺 Читайте нас в MAX | 6 226 |
| 5 |  Учиться Data Science у тех, кто ежедневно работает с данными
МТС открывает набор в Школу аналитиков данных — бесплатную программу обучения на 10 месяцев для тех, кто хочет системно прокачать навыки в Data Science, машинном обучении и Big Data вместе с действующими экспертами Центра BigData МТС 👈
В программе: SQL, Python, математика, теория вероятностей, машинное обучение, нейросети, рекомендательные системы и не только.
➡️ Приятный бонус — возможность попасть на на стажировку в Центр BigData МТС или другую команду.
Школа подойдёт студентам последних курсов и выпускникам технических вузов, junior и middle аналитикам данных и ИТ-специалистам, которые хотят прокачаться в Data Science.
Обучение абсолютно бесплатное и будет занимать не менее 8-10 часов в неделю: совмещать с другой учёбой и работой можно, главное — уметь планировать свою нагрузку.
Приём заявок открыт с 1 по 25 октября. Дальше по плану — анкета и мотивационное письмо до 25 октября. После этого — входное тестирование в один из дней с 26 октября по 1 ноября | 5 238 |
| 6 |  🔥 Как SQLite превращает числа в текст по две цифры за раз
Обычное преобразование целого числа в строку извлекает цифры по одной с помощью деления на 10 и остатка % 10.
В SQLite используется таблица sqlite3DigitPairs - строка длиной 200 байт со всеми парами от 00 до 99:
"00010203040506070809"
"10111213141516171819"
...
"90919293949596979899"
Алгоритм берёт две цифры сразу и копирует готовую пару по вычисленному индексу. Это сокращает количество делений и итераций при форматировании i64 и u64.
Небольшая оптимизация внутри sqlite/src/util.c, которая особенно заметна на миллионах преобразований.
#SQL #PostgreSQL #Database
🫡 Всё про Data Science
🇷🇺 Читайте нас в MAX | 5 229 |
| 7 |  Во вложении — оффер на позицию Data Scientist 💼
Хотите получить такое сообщение уже через пару месяцев?
Data Scientist работает там, где данные превращаются в решения: строит ML-модели, ищет закономерности, проверяет гипотезы и помогает внедрять AI в реальные продукты.
И чтобы выйти на рынок, не обязательно сначала год учиться в стол.
Симулейтив запускает интенсивный буткемп по Data Science: за первые 10 недель вы собираете базовый стек, работаете над реальными проектами, начинаете готовиться к собеседованиям и выходите на рынок!
Что вас ждёт на программе:
➖ Python, ML, статистика, работа с данными и AI-инструментами;
➖ практика на реальных задачах и проектах;
➖ понятный ежедневный план и поддержка менторов;
➖ еженедельные живые занятия;
➖ подготовка к собеседованиям с первых недель: интервью, разбор вопросов и резюме.
Буткемп — только первый этап. Дальше можно углубить стек и двигаться к уровню middle:
➖ продвинутый Python;
➖ Git;
➖ статистика и A/B-тестирование;
➖ Airflow;
➖ MLOps и развёртывание ML-моделей.
Подойдёт тем, кто хочет войти в Data Science по понятному маршруту, быстрее перейти от теории к практике и не тратить месяцы на самостоятельный поиск того, что учить дальше, чтобы собрать крепкую базу
🔥 И главное: сейчас в Симулейтив можно получить один из 5 грантов на обучение, а трудоустройство после программы гарантировано договором
Новый поток стартует совсем скоро
🔗 ЗАБРОНИРОВАТЬ МЕСТО | 6 033 |
| 8 |  🔥 SQL-задача с подвохом
Что вернёт этот запрос в PostgreSQL?
CREATE TABLE payments (
id int,
amount int
);
INSERT INTO payments VALUES
(1, 100),
(2, 100),
(3, 200);
SELECT
id,
amount,
SUM(amount) OVER (ORDER BY amount) AS total
FROM payments
ORDER BY id;
Многие ожидают:
1 | 100 | 100
2 | 100 | 200
3 | 200 | 400
Но результат будет другим:
1 | 100 | 200
2 | 100 | 200
3 | 200 | 400
По умолчанию PostgreSQL использует окно RANGE ... CURRENT ROW. Строки с одинаковым amount считаются равными соседями и попадают в окно вместе.
Для построчного накопления нужно указать ROWS:
SUM(amount) OVER (
ORDER BY amount, id
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
)
#SQL #PostgreSQL #Database
🫡 Всё про Data Science
🇷🇺 Читайте нас в MAX | 5 943 |
| 9 |  🔥 Tabularis - единое open-source приложение для работы с SQL
Если приходится постоянно переключаться между разными клиентами для PostgreSQL, MySQL и SQLite, Tabularis собирает всё в одном desktop-приложении.
Что умеет:
⏺️ PostgreSQL, MySQL/MariaDB и SQLite из коробки
⏺️ SQL notebooks с Markdown, результатами и графиками
⏺️ визуальный конструктор запросов
⏺️ Visual EXPLAIN с интерактивным разбором query plan
⏺️ переменные между ячейками
⏺️ MCP-сервер для AI-агентов
⏺️ расширение поддержки других БД через плагины
Подходит как единое рабочее место для аналитики, разработки и отладки SQL.
Apache 2.0.
🫡 Всё про Data Science
🇷🇺 Читайте нас в MAX | 5 270 |
| 10 |  🔥 LatticeDB - локальная база для Graph RAG и памяти AI-агентов
Проект объединяет в одном embedded-движке сразу три способа работы с данными:
⏺️ граф связей
⏺️ векторный поиск через HNSW
⏺️ полнотекстовый поиск BM25
Вся база хранится в одном файле - без отдельного сервера и сложной конфигурации. Есть bindings для Python, TypeScript/Node.js и Go.
Подходит для Graph RAG, agent memory и локальных knowledge-систем.
➡️ https://readhacker.news/s/73wnt
🫡 Всё про Data Science
🇷🇺 Читайте нас в MAX | 5 787 |
| 11 |  📊 Аналитик данных: системные знания для профессионального роста
14 октября на Факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ стартует программа профессиональной переподготовки «Аналитик данных». Программа охватывает ключевые направления работы с данными: от Python, SQL и статистики до продуктовой аналитики, визуализации и машинного обучения.
📚 В программе:
• Python и SQL для анализа данных;
• математика и статистика;
• проверка гипотез и A/B-тестирование;
• визуализация данных и BI;
• продуктовая аналитика;
• машинное обучение;
• хранилища данных и основы работы с большими данными;
• итоговый проект на основе реальной задачи.
🎓 Главное о программе:
• ФКН НИУ ВШЭ — один из ведущих факультетов России в области компьютерных наук;
• преподаватели программы работают в Яндексе, Ozon Tech, Wildberries, Магните, Okko, ivi и других технологических компаниях;
• обучение построено на практических задачах и работе с данными;
• по итогам обучения выпускники получают диплом о профессиональной переподготовке НИУ ВШЭ.
🔗 Подробнее о программе | 5 837 |
| 12 |  Один товар, два покупателя. Как не продать больше, чем есть на складе?
Если сначала прочитать остаток через SELECT, а потом уменьшить его отдельным запросом, два покупателя могут одновременно увидеть последнюю единицу.
В PostgreSQL проверку и списание можно объединить:
UPDATE products SET stock = stock - 1 WHERE id = 42 AND stock > 0 RETURNING id, stock;
Что получится при одновременных запросах:
• Первый покупатель уменьшит остаток с 1 до 0.
• Второй дождётся освобождения строки, и условие stock > 0 будет проверено повторно.
• Его запрос не обновит строку и ничего не вернёт — товар закончился.
Так работает обычный уровень изоляции PostgreSQL READ COMMITTED.
Добавьте защиту от отрицательных остатков:
ALTER TABLE products ADD CONSTRAINT stock_nonnegative CHECK (stock >= 0);
Списание остатка и создание заказа выполняйте в одной транзакции, чтобы при ошибке заказа изменение остатка тоже откатилось.
🫡 Всё про Data Science
🇷🇺 Читайте нас в MAX | 6 380 |
| 13 | 🔥 Большой сборник по Data Science и Machine Learning: 150+ практических тем — от основ до готовых проектов.
Отдельный блок посвящён MCP: архитектура, tools, resources и prompts, а затем — реальные проекты:
⏺️ локальный MCP-клиент;
⏺️ Agentic RAG;
⏺️ финансовый аналитик;
⏺️ voice agent;
⏺️ Deep Researcher;
⏺️ RAG по документам и видео;
⏺️ генератор синтетических данных;
⏺️ shared memory для Claude Desktop и Cursor.
🫡 Всё про Data Science
🇷🇺 Читайте нас в MAX | 6 070 |
| 14 |  🔥pgbot - диагностика PostgreSQL для AI-агентов и приложений, написанная на Go
Один исполняемый файл подключается к базе в режиме чтения, собирает встроенную статистику PostgreSQL и показывает проблемы:
⏺️ замедление запросов и ожидание блокировок
⏺️ неиспользуемые индексы
⏺️ состояние vacuum и репликации
⏺️ загрузку соединений и взаимные блокировки
⏺️ изменения относительно предыдущих проверок
Диагностика рассчитывается кодом на Go. Опциональный AI-слой объясняет найденные проблемы и позволяет задавать вопросы обычным текстом.
Для агентов и автоматизации предусмотрены MCP и версионированный JSON-вывод. Есть плагин для Claude Code.
Базовые проверки работают без ключа LLM и внешнего сервиса. Проект находится в бете.
GitHub - https://github.com/pgrundev/pgbot
🫡 Всё про Data Science
🇷🇺 Читайте нас в MAX | 5 711 |
| 15 |  +3🔥Учим SQL не по учебнику, а расследуя преступления
В Steam выходит Ghost in the SQL - детективная игра, где главный инструмент расследования не лупа и не допросы, а SQL-запросы.
Чтобы найти подозреваемого, восстановить события или докопаться до нужной улики, придётся работать с базами данных, фильтровать информацию, связывать таблицы и писать запросы.
Каждое дело постепенно знакомит с SQL через практику - от простых выборок до более сложного анализа данных.
Обещают разные расследования - поджоги, убийства и другие преступления.
Редкий случай, когда SELECT, JOIN и WHERE действительно помогают найти преступника.
➡️ https://store.steampowered.com/app/5072430/Ghost_in_the_SQL_Data/
🫡 Всё про Data Science
🇷🇺 Читайте нас в MAX | 6 061 |
| 16 |  🔥 SQL-совет: `COUNT(*)` иногда можно вообще не считать
Если в PostgreSQL тебе нужно не точное число строк, а быстрая оценка размера огромной таблицы, не запускай:
SELECT COUNT(*) FROM events;
На большой таблице это может читать миллионы строк.
Для быстрой оценки можно взять статистику PostgreSQL:
SELECT reltuples::bigint
FROM pg_class
WHERE relname = 'events';
reltuples хранит примерную оценку количества строк, которую PostgreSQL обновляет после ANALYZE и VACUUM.
Это полезно для админок, мониторинга, дашбордов и проверок вида «в таблице примерно 10 млн или 100 млн строк?», где абсолютная точность не нужна.
А если нужна актуальная оценка:
ANALYZE events;
После этого reltuples станет ближе к реальному количеству строк.
На таблицах в сотни миллионов строк разница между мгновенной оценкой и настоящим COUNT(*) может быть огромной.
🫡 Всё про Data Science
🇷🇺 Читайте нас в MAX | 5 860 |
| 17 |  Не застревайте в прошлом — учитесь новым навыкам и ИИ
Чтобы успевать за требованиями рынка, освойте новую профессию и нейросети в Практикуме. До 30 сентября действует скидка 16% на все курсы.
Выбрать курс
Как всё устроено:
— нейросети уже в каждом курсе: учим профессиям сразу с ИИ, чтобы ваше резюме было заметнее, а трудоустройство — увереннее;
— эксперты — практики, которые двигают ИИ-индустрию: перенимайте опыт у профи из Яндекса, Сбера, Т-Банка и других бигтех-компаний;
— воркшопы, которые успевают за изменениями: если сегодня завирусится новая нейросеть, то завтра вы сможете обсудить её с наставником.
Начните учиться бесплатно и получите скидку 16% — она автоматически появится в личном кабинете.
Учиться!
Erid: 2SDnjcNHSbd
Название: ООО "ЯНДЕКС"
ИНН: 7736207543 | 6 257 |
| 18 |  🔥 Исследователи нашли способ сократить расход токенов ИИ-агентов в 50 раз
Исследователи из Google и Университета Пердью представили SKILL.state — новый подход к памяти агентов. Обычно во время длинных задач агент тащит за собой всю историю действий, из-за чего контекст безжалостно и неумолимо разрастается.
Здесь же смысл в том, что вместо всей истории сохраняется только структурированное текущее состояние: важные факты, прогресс и данные, необходимые для следующего шага.
Остальные, промежуточные рассуждения удаляются.
🫡 Всё про Data Science
🇷🇺 Читайте нас в MAX | 6 423 |
| 19 |  ➡️ SQL-запрос внезапно стал медленным? Проверь не только индексы, но и статистику
Оптимизатор выбирает план запроса на основе статистики по данным. Если она устарела, база может решить, что строк мало, выбрать Nested Loop и в итоге прогнать миллионы сравнений.
В PostgreSQL быстро обновить статистику можно так:
ANALYZE users;
А проверить, насколько оценки оптимизатора отличаются от реальности:
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)
SELECT *
FROM users
WHERE status = 'active';
Смотри на разницу между rows= и actual rows=.
Если PostgreSQL ожидал 100 строк, а реально получил 500 000, проблема может быть не в индексе, а в плохой статистике.
Особенно часто это всплывает после массовых INSERT, UPDATE, импорта данных или резкого изменения распределения значений.
🫡 Всё про Data Science
🇷🇺 Читайте нас в MAX | 6 991 |
| 20 |  👀 SQL можно учить не по скучным таблицам, а через игру в стиле «Матрицы»
Разработчик сделал тренажёр, где вы проходите уровни, находите терминалы и «взламываете» их SQL-запросами.
Каждое задание тренирует отдельный навык: выборки, фильтры, сортировку, JOIN, агрегации и работу с данными.
Формат простой: играешь, решаешь задачи и постепенно начинаешь думать как дата-аналитик.
Идеальный вариант на выходные, если давно хотели подтянуть SQL без унылой теории.
➡️ http://sqlprotocol.com/
🫡 Всё про Data Science
🇷🇺 Читайте нас в MAX | 7 284 |
