Data Science. SQL hub
Ir al canal en 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
Mostrar más
Red:📈 Análisis del canal de Telegram Data Science. SQL hub
El canal Data Science. SQL hub (@sqlhub) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 35 802 suscriptores, ocupando la posición 3 759 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 17 978 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 35 802 suscriptores.
Según los últimos datos del 13 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -49, y en las últimas 24 horas de -2, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.74%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.76% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 770 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 346 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 11.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como sql, индекс, postgres, index, sqlite.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“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”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 14 julio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
35 802
Suscriptores
-224 horas
-57 días
-4930 días
Carga de datos en curso...
Canales Similares
Nube de Etiquetas
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
julio '26
julio '26
+123
en 0 canales
junio '26
+245
en 1 canales
Get PRO
mayo '26
+272
en 0 canales
Get PRO
abril '26
+220
en 0 canales
Get PRO
marzo '26
+398
en 22 canales
Get PRO
febrero '26
+483
en 45 canales
Get PRO
enero '26
+634
en 128 canales
Get PRO
diciembre '25
+353
en 3 canales
Get PRO
noviembre '25
+623
en 49 canales
Get PRO
octubre '25
+373
en 16 canales
Get PRO
septiembre '25
+519
en 38 canales
Get PRO
agosto '25
+328
en 13 canales
Get PRO
julio '25
+3 300
en 123 canales
Get PRO
junio '25
+642
en 71 canales
Get PRO
mayo '25
+434
en 4 canales
Get PRO
abril '25
+513
en 28 canales
Get PRO
marzo '25
+326
en 3 canales
Get PRO
febrero '25
+541
en 42 canales
Get PRO
enero '25
+1 884
en 59 canales
Get PRO
diciembre '24
+935
en 62 canales
Get PRO
noviembre '24
+1 515
en 193 canales
Get PRO
octubre '24
+1 959
en 66 canales
Get PRO
septiembre '24
+1 275
en 200 canales
Get PRO
agosto '24
+1 054
en 43 canales
Get PRO
julio '24
+1 069
en 52 canales
Get PRO
junio '24
+1 419
en 59 canales
Get PRO
mayo '24
+1 087
en 39 canales
Get PRO
abril '24
+1 314
en 47 canales
Get PRO
marzo '24
+1 548
en 26 canales
Get PRO
febrero '24
+1 855
en 8 canales
Get PRO
enero '24
+2 203
en 45 canales
Get PRO
diciembre '23
+861
en 41 canales
Get PRO
noviembre '23
+3 544
en 43 canales
Get PRO
octubre '23
+977
en 18 canales
Get PRO
septiembre '23
+996
en 0 canales
Get PRO
agosto '23
+1 461
en 0 canales
Get PRO
julio '23
+866
en 0 canales
Get PRO
junio '23
+669
en 0 canales
Get PRO
mayo '23
+453
en 0 canales
Get PRO
abril '23
+512
en 0 canales
Get PRO
marzo '23
+541
en 0 canales
Get PRO
febrero '23
+3 419
en 0 canales
Get PRO
enero '23
+946
en 0 canales
Get PRO
diciembre '22
+727
en 0 canales
Get PRO
noviembre '22
+1 282
en 0 canales
Get PRO
octubre '22
+580
en 0 canales
Get PRO
septiembre '22
+1 026
en 0 canales
Get PRO
agosto '22
+248
en 0 canales
Get PRO
julio '22
+345
en 0 canales
Get PRO
junio '22
+611
en 0 canales
Get PRO
mayo '22
+3 409
en 0 canales
Get PRO
abril '22
+582
en 0 canales
Get PRO
marzo '22
+573
en 0 canales
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 14 julio | +9 | |||
| 13 julio | +9 | |||
| 12 julio | +7 | |||
| 11 julio | +8 | |||
| 10 julio | +22 | |||
| 09 julio | +13 | |||
| 08 julio | +9 | |||
| 07 julio | +5 | |||
| 06 julio | +6 | |||
| 05 julio | +6 | |||
| 04 julio | +3 | |||
| 03 julio | +9 | |||
| 02 julio | +8 | |||
| 01 julio | +9 |
Publicaciones del Canal
PostgreSQL переписали на Rust с нуля. И это уже не игрушечный прототип.
Проект pgrust заявляет, что новая реализация:
• проходит 46 066 запросов из regression-тестов PostgreSQL 18.3
• совместима с текущей директорией данных Postgres
• запускается в браузере как демо
Главная ставка — сделать внутренности PostgreSQL проще для изменений, расширений и оптимизации. Rust даёт безопасность памяти, а AI-assisted development помогает быстрее разбирать и переписывать огромную кодовую базу.
Самая дерзкая часть: авторы говорят о WIP-версии, которая пока не опубликована, но якобы даёт до +50% в transactional workloads и до 300x в аналитике.
Звучит почти слишком смело, поэтому к цифрам лучше относиться осторожно. Но сама идея мощная: взять одну из самых сложных СУБД в мире и пересобрать её на Rust, сохранив совместимость с PostgreSQL.
GitHub: https://github.com/malisper/pgrust
| 2 | SQL-задача с подвохом: почему запрос вернёт 0 строк?
Есть таблицы:
users
id | name
1 | Anna
2 | Boris
3 | Dima
orders
id | user_id
1 | 1
2 | NULL
Нужно найти пользователей, у которых нет заказов.
Кто-то пишет так:
SELECT *
FROM users
WHERE id NOT IN (
SELECT user_id
FROM orders
);
Ожидание:
Boris
Dima
Но результат может быть:
0 rows
Подвох в `NULL`.
Подзапрос возвращает:
1, NULL
А выражение:
id NOT IN (1, NULL)
превращается в логическую ловушку. SQL не может точно сказать, что id не равен NULL, потому что NULL — это неизвестность.
Правильнее так:
SELECT *
FROM users u
WHERE NOT EXISTS (
SELECT 1
FROM orders o
WHERE o.user_id = u.id
);
Правило: если в подзапросе может быть NULL, осторожнее с NOT IN. Часто безопаснее использовать NOT EXISTS. | 2 355 |
| 3 |  +1🔥 Подтверди навыки работы с данными: сертификация Yandex Cloud со скидкой 50%
Коллеги, у кого в работе есть Yandex Cloud или кто хочет добавить весомый плюс в резюме — сейчас отличное время.
До 25 сентября включительно можно пройти сертификацию со скидкой 50%. Два уровня на выбор — под любой опыт.
Что доступно:
1️⃣ Data Engineer — подойдёт, если вы уже работаете с облачной платформой. Проверяют загрузку, обработку, ETL/ELT, оркестрацию и безопасность. Хороший базовый уровень для систематизации знаний.
2️⃣ Lakehouse Data Engineer — продвинутый вариант для тех, кто проектирует решения на архитектуре Lakehouse. Глубже, сложнее, солиднее для резюме.
Как проходит экзамен:
Онлайн, с прокторингом — запись на камеру, всё честно. Никаких сюрпризов.
📌 Успейте зарегистрироваться до 25.09.2026:
🔗ссылки
Потом цена вернётся к обычной — успевайте! 💪 | 2 055 |
| 4 |  Hibernate сгенерировал странный SQL, а ты не понимаешь, откуда он взялся?
У Vlad Mihalcea есть полезный приём: логировать не только сам SQL-запрос, но и stack trace места, где Hibernate его создал.
Для этого используется QueryStackTraceLogger из Hypersistence Utils.
Сценарий понятный:
* DBA нашёл медленный запрос
* в логах видно SQL
* рядом видно Java-цепочку вызовов
* по stack trace можно выйти на repository, service или controller
Это особенно полезно для расследования N+1, слишком частых запросов и тяжёлых SQL, которые внезапно появляются в проде.
В Spring Boot это подключается через STATEMENT_INSPECTOR, а затем включается DEBUG-логирование для Hypersistence Utils.
Итог: ты видишь не просто “какой SQL тормозит”, а кто именно в коде его породил.
https://vladmihalcea.com/source-sql-query-hibernate/ | 2 039 |
| 5 |  +2🌟 Контекст в PNG экономит токены до 70%
Pxpipe - локальный прокси, который перед отправкой запроса ассистенту превращает куски контекста в картинки.
Приём эксплуатирует особенность тарификации - текст стоит примерно один токен за символ, а изображение - фиксированное число токенов, зависящее только от размера в пикселях, а не от объёма текста внутри.
На плотном контенте в один визуальный токен удаётся упаковать около 3,1 символа.
🟡Механика
Прокси перехватывает запросы к Claude Code и рендерит в PNG самые объёмные и редко меняющиеся блоки (системный промпт, документацию инструментов и старую историю переписки).
Свежие сообщения и ответы модели идут обычным текстом.
Пример: около 48 тыс символов системного промпта и документации, которые как текст стоили бы примерно 25 тыс токенов, помещаются на одну PNG-страницу за ≈2700 токенов.
На Fable 5 стоимость сессии упала с 42 до 6 долларов.
🟡 Тесты
Fable 5 читает такие рендеры практически без потерь (100% на бенчмарке с новыми задачами), а вот Opus 4.7 и 4.8 ошибаются примерно на 7% изображений.
GPT 5.5 тоже деградирует на картиночном контексте, поэтому обе модели по умолчанию выключены и включаются вручную.
🟡Плата за экономию в потере точности
На методе lossy важные строки вроде хешей и идентификаторов при чтении с картинки могут исказиться.
Хуже когда промахи выглядят не как ошибки, а как правдоподобные выдумки.
Зрение модели это не OCR, изображение превращается в патч-эмбеддинги, и там, где пикселей не хватает, языковая модель просто достраивает похожее.
Второй минус - это скорость. PNG-кодирование добавляет задержку из-за использования визуальныго энкодера, что дольше, чем чтение текста.
Надеемся, что при массовом распространении такого трюка вендоры не поднимут цены на обработку изображений.
📌Лицензирование: MIT License
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Coding #Pxpipe | 1 842 |
| 6 |  Хотите развиваться в Data Science? Строить ML-продукты для миллионов пользователей? Авито и ведущие вузы страны открывают набор на две совместные магистратуры.
Для тех, кто хочет в Data Science — «Прикладное машинное обучение и анализ данных» (МФТИ). Современные ML-подходы, работа с реальными данными Авито, эксперты компании и преподаватели МФТИ. Заявки до 12 июля.
Для тех, кто хочет работать над ML-продуктами — «Машинное обучение в цифровом продукте» (НИУ ВШЭ). Полный цикл разработки ML-решений, практические кейсы Авито, преподаватели из индустрии. Заявки до 8 августа.
Что объединяет все три программы: эксперты Авито и вузов, реальные бизнес-задачи, сильное профессиональное сообщество и шанс попасть в Авито уже во время обучения.
Старт — в сентябре. Выбирайте программу и делайте шаг к карьере в IT вместе с Авито. | 1 799 |
| 7 |  📌Claude Code изменил чужую продакшен-базу
На GitHub появился любопытный тикет, который (если подтвердится) бьёт по базовой гарантии Антропик - изоляции пользователей друг от друга.
В рабочем контексте Claude Code внезапно оказались чужие учётные данные - IP и root открытым текстом от сервера, к которому автор не имеет никакого отношения.
🟡Дальше самое неприятное
Ассистент принял чужие креды за легитимные, подключился к серверу по SSH, перечислил Docker-контейнеры и базы PostgreSQL, после чего выполнил миграцию с операциями чтения и записи.
Иными словами, ИИ одного пользователя отредактировал базу другого без ведома и согласия владельца.
🟡Причина пока неизвестна
В тематических сообществах обсуждают версию сбоя изоляции кэша общих префиксов.
Чтобы удешевить инференс и ускорить обработку, провайдеры переиспользуют кэшированные фрагменты диалогов, и при коллизии ключей кэша или отказе разграничения кусок чужого контекста теоретически может просочиться в вашу сессию.
Если эта версия верна, под угрозой данные любого пользователя. Но это лишь одна из гипотез, в самом отчёте среди возможных векторов названы также общее хранилище сессий, путаница при суммаризации контекста и перекрёстные ссылки в транскриптах.
🟡Есть и куда более прозаичное объяснение
Возможно, это галлюцинация модели, случайно угадавшей реальный IP и слабый пароль, либо локальная история проекта, загрязнившая контекст.
Пока Антропик не выпустила официального заключения, ни одну из версий нельзя ни подтвердить, ни отвергнуть.
Автоматика GitHub повесила на тикет метку security.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 1 551 |
| 8 |  ✔️ Data-Juicer: пайплайн для подготовки данных под foundation models
Alibaba и сообщество Data-Juicer развивают open-source систему для обработки датасетов перед обучением, дообучением и RAG.
Data-Juicer помогает чистить, фильтровать, дедуплицировать, синтезировать и анализировать данные. Работает не только с текстом, но и с мультимодальными датасетами: изображениями, аудио и видео. В версии 2.0 заявлено больше 100 операторов для разных модальностей.
Практический сценарий понятный: есть сырой корпус из разных источников, где много дублей, мусора, слабых примеров и перекоса по доменам. Data-Juicer позволяет собрать воспроизводимый data recipe, прогнать его на локальной машине или в распределённом режиме и потом оценить, как изменения в данных влияют на модель.
Проект смотрит на данные как на отдельный слой оптимизации. Позволяет настроить качество, смесь, фильтры и пайплайн обработки. В ранней работе авторы показывали прирост до 7.45% по среднему score на 16 LLM-бенчмарках и 17.5% win rate в GPT-4 pairwise evaluation за счёт data recipes.
https://github.com/datajuicer/data-juicer | 2 744 |
| 9 |  Задача, которую Ньютон решил за один вечер
В июне 1696 года Иоганн Бернулли опубликовал в журнале Лейбница *Acta Eruditorum* математический вызов на 6 месяцев.
Даны две точки на разной высоте.
Какой формы должен быть спуск, чтобы тело съехало из верхней точки в нижнюю за минимальное время?
К январю ответил только Лейбниц и попросил больше времени, поэтому срок продлили до Пасхи.
Ньютон получил письмо с задачей вечером, когда вернулся с работы, и решил её до того, как лёг спать.
Эта задача называется задача брахистохроны.
Самый быстрый путь оказался не прямой линией, а циклоидой.
Пример:
Пусть верхняя точка:
A = (0, 0)
нижняя точка:
B = (π, 2)
а ось y направлена вниз.
Циклоида задаётся формулами:
x = R(θ - sin θ)
y = R(1 - cos θ) | 2 699 |
| 10 |  🤖Робозон: хакатон от Ozon Tech с призовым фондом 15 млн рублей
Это один из самых интересных хакатонов лета для специалистов по ML, робототехнике и автоматизации. Участникам предстоит решать задачи на основе реальных данных и кейсов Ozon.
Организатор — Ozon Tech.
Призовой фонд — 15 000 000 рублей.
В программе три трека под разные скиллсеты:
• Имитационное моделирование сортировочного центра
• Конструкция автоматизированного сортировщика товаров
• Интеллектуальная роботизированная система сортировки товаров, которая нам, конечно, наиболее интересна.
Участвовать можно как в одиночку, так и командой до 7 человек.
Регистрация открыта до 11 июля. Подробнее о хакатоне здесь | 2 674 |
| 11 |  CEO Palo Alto Networks Никеш Арора заявил, что 90% сотрудников в enterprise-сегменте отстают в AI, и это может определить судьбу их карьеры.
Он ожидает, что в течение 12 месяцев 20–25% его сотрудников изменят свои роли или будут заменены.
По исследованию Orgvue за 2025 год, 39% руководителей уже сокращали сотрудников после внедрения AI.
fortune.com/2026/07/01/ceo-of-palo-alto-networks-nikesh-arora-workers-about-to-face-darwinian-moment-thanks-to-ai-evolve-or-get-cut/ | 2 640 |
| 12 | Для тех, кто хочет вырасти из работы с данными в ML, GenAI и прикладной ИИ.
МТС и факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ открыли набор на третий поток магистратуры «Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте». В программе 30 оплачиваемых мест от МТС и обучение на реальных индустриальных кейсах МТС Web Services и MWS AI.
Студентов ждут курсы по машинному обучению, большим языковым моделям, генеративному ИИ, проектированию ML-систем, видеоаналитике, распознаванию и синтезу речи, а также технологическому предпринимательству.
Поступление конкурсное: портфолио, мотивационное письмо, онлайн-экзамен, собеседование. Также можно показать навыки через соревнование на Kaggle.
Лучшие студенты смогут получить стажировку или оффер от МТС Web Services уже в процессе обучения. | 2 767 |
| 13 |  Поехали: Sonnet 5 уже вышла. Главное кратко:
• Anthropic называет её самой агентной Sonnet на данный момент
• Производительность почти на уровне Opus 4.8, но дешевле
• Сильный прирост в reasoning, работе с инструментами, кодинге и задачах с текстом/знаниями
• Модель по умолчанию для пользователей Free и Pro
• Уже доступна в Claude Code и API
• Стартовая цена: $2 за 1 млн входных токенов и $10 за 1 млн выходных до 31 августа
• Стандартная цена: $3 за 1 млн входных и $15 за 1 млн выходных токенов
• В целом безопаснее Sonnet 4.6: ниже уровень галлюцинаций и поддакивания пользователю
• Киберзащита включена по умолчанию, но Anthropic говорит, что Opus всё ещё сильнее для серьёзной работы в кибербезопасности
https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-5 | 1 733 |
| 14 | Поехали: Sonnet 5 уже вышла. Главное кратко:
• Anthropic называет её самой агентной Sonnet на данный момент
• Производительность почти на уровне Opus 4.8, но дешевле
• Сильный прирост в reasoning, работе с инструментами, кодинге и задачах с текстом/знаниями
• Модель по умолчанию для пользователей Free и Pro
• Уже доступна в Claude Code и API
• Стартовая цена: $2 за 1 млн входных токенов и $10 за 1 млн выходных до 31 августа
• Стандартная цена: $3 за 1 млн входных и $15 за 1 млн выходных токенов
• В целом безопаснее Sonnet 4.6: ниже уровень галлюцинаций и поддакивания пользователю
• Киберзащита включена по умолчанию, но Anthropic говорит, что Opus всё ещё сильнее для серьёзной работы в кибербезопасности
https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-5 | 3 450 |
| 15 | Поехали: Sonnet 5 уже вышла. Главное кратко:
• Anthropic называет её самой агентной Sonnet на данный момент
• Производительность почти на уровне Opus 4.8, но дешевле
• Сильный прирост в reasoning, работе с инструментами, кодинге и задачах с текстом/знаниями
• Модель по умолчанию для пользователей Free и Pro
• Уже доступна в Claude Code и API
• Стартовая цена: $2 за 1 млн входных токенов и $10 за 1 млн выходных до 31 августа
• Стандартная цена: $3 за 1 млн входных и $15 за 1 млн выходных токенов
• В целом безопаснее Sonnet 4.6: ниже уровень галлюцинаций и поддакивания пользователю
• Киберзащита включена по умолчанию, но Anthropic говорит, что Opus всё ещё сильнее для серьёзной работы в кибербезопасности
https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-5 | 2 161 |
| 16 | Какое расширение PostgreSQL позволяет использовать специальные типы данных и функции для работы с географическими объектами? | 2 461 |
| 17 |  🎥 Вебинар: Архитектурные паттерны AI-агентов: как проектировать автономные решения для бизнес-задач
На уроке рассмотрим:
• Как создавать архитектуру автономных AI-агентов, способных принимать решения и выполнять задачи;
• Какие архитектурные паттерны применяются при проектировании агентных решений;
• Как использовать агентные циклы, такие как ReAct и Plan-and-Execute, в прикладных сценариях;
• Как спроектировать AI-архитектуру для автоматизации бизнес-процесса на практическом примере.
После занятия вы будете знать:
• Как проектировать архитектуру AI-агентов под реальные бизнес-задачи;
• Как документировать и проверять архитектурные решения на разных уровнях детализации;
• Как применять профессиональные подходы и инструменты для разработки AI-решений;
⚠ Открытый урок проходит в преддверии старта курса «ИИ-архитектор».
👉 Для участия зарегистрируйтесь: https://otus.pw/zuvm/?erid=2W5zFGXnRLD
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. | 2 542 |
| 18 | Как называется специальная схема в PostgreSQL, где хранятся временные таблицы, созданные в рамках текущей сессии? | 2 118 |
| 19 |  Postgres 19 получил хорошие улучшения в управлении I/O.
В Postgres 18 появились три режима: io_uring, worker и sync - поведение как в 17-й версии.
Мне очень понравилась производительность и контроль, которые io_method=worker принёс в Postgres. Вместе с ним можно было задать io_workers=X, то есть количество background workers, выделенных под I/O. Бенчмарки 17 vs 18 - на картинке ниже.
В 19-й версии это расширили: теперь пул может динамически расти через четыре настройки:
io_min_workers - минимальный размер пула I/O workers
io_max_workers - максимальный размер пула
io_worker_idle_timeout - скорость уменьшения пула
io_worker_launch_interval - скорость увеличения пула
По сути, теперь это больше похоже на I/O connection pool, а не на простую статическую настройку.
Мне нравится это направление. Жду бенчмарки. Скоро? | 2 408 |
| 20 |  Когда баз много, администрирование превращается в ручное управление хаосом: серверы, кластеры, бэкапы, мониторинг и диагностика.
🐘 Postgres Professional на бесплатном вебинаре покажет, как управлять множеством баз через единый веб-интерфейс Postgres Pro Enterprise Manager.
📊 Это графическая платформа для DBA, DevOps, архитекторов и технических лидеров. Она входит во все редакции Postgres Pro и решает задачи администрирования без ручного написания SQL-команд.
На вебинаре покажут, как с помощью PPEM:
✅ Мониторить инфраструктуру
✅ Управлять экземплярами БД
✅ Работать с бэкапами
✅ Искать проблемы и ускорять диагностику
🤖 Отдельно покажут ИИ-ассистента в новой версии платформы: он обращается к документации и помогает быстрее решать типовые задачи.
📅 30 июня, вторник, 11:00 по Москве, продолжительность — 2 часа с Q&A.
Регистрируйтесь и приходите посмотреть PPEM в деле. Участие бесплатное.
Реклама ООО «ППГ» Инн: 7707083893 Erid: 2VtzqwfUQwK | 2 202 |
