¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
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📈 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 35 831 suscriptores, ocupando la posición 3 835 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 18 122 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 35 831 suscriptores.
Según los últimos datos del 15 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -39, y en las últimas 24 horas de -1, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.64%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 4.13% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 455 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 480 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 14.
- 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 16 junio, 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.
35 831
Suscriptores
-124 horas
-427 días
-3930 días
Archivo de publicaciones
35 834
35 834
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
35 834
+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
35 834
🖥 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
35 834
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!
35 834
+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 0.0.0.035 834
⚡️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
35 834
+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 834
🖥 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
35 834
💻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
35 834
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
35 834
+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
35 834
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
35 834
🖥 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
▪ Github35 834
Используйте продвинутые функции ClickHouse для эффективного анализа данных
🔹Оптимизируйте запросы на открытом уроке «Продвинутые функции ClickHouse» от Otus. Рассмотрим использование материализованных представлений, работу с распределенными таблицами и тонкости настройки кластеров
✅ Практические примеры с демонстрацией реальных кейсов
Урок приурочен курсу «ClickHouse для инженеров и архитекторов БД» от Otus.
👉 Регистрация и подробности:
https://otus.pw/OAZJ/?erid=LjN8KRqKC
35 834
+2
👣 RoseDB — высокопроизводительная NoSQL база данных на основе Bitcask
RoseDB поддерживает такие структуры данных, как
string, list, hash, set и sorted set.
Написана RoseDB на Go
🖥 GitHub
🟡 Доки
@Golang_google35 834
PGConf.СПб 2024 — главная встреча постгресистов в Санкт-Петербурге!
1 октября в Питере пройдёт техническая конференция по PostgreSQL от российского СУБД-разработчика Postgres Professional.
Более 20 докладов по темам:
✔️Эксплуатация СУБД. Опыт DBA
✔️Миграция на Postgres
✔️Мониторинг и настройка СУБД
✔️Отказоустойчивые и масштабируемые системы
✔️Новости от разработчиков
Среди спикеров прошлого года — эксперты Сбера, ВТБ, Ozon, SoftSwiss, Netcracker, Нетрики и др.
💥На конференции пройдёт единственная в России сертификация по PostgreSQL!
ГДЕ? Онлайн и офлайн: Гостиница «Санкт-Петербург», г. Санкт-Петербург, Пироговская набережная, д. 5/2
КОГДА? 1 октября 2024 года
Участие в конференции для студентов и преподавателей — бесплатное.
РЕГИСТРАЦИЯ
35 834
💻YugabyteDB — высокопроизводительная распределенная БД, которая поддерживает все возможности PostgreSQL
YugabyteDB отлично подходит для облачных OLTP-приложений (т. е. работающих в реальном времени и критически важных для бизнеса), которым необходима абсолютная корректность данных и требуется масштабируемость или высокая устойчивость к сбоям.
Быстрое создание локального кластера YugabyteDB с Docker:
docker run -d --name yugabyte -p7000:7000 -p9000:9000 -p15433:15433 -p5433:5433 -p9042:9042 \
yugabytedb/yugabyte:2.21.1.0-b271 bin/yugabyted start \
--background=false35 834
⚡️ Полезная шпаргалка по связке Python + MySQL
- Создание БД и таблиц
- Внесение, чтение, обновление и удаление данных
