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 36 030 suscriptores, ocupando la posición 3 735 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 17 586 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 36 030 suscriptores.
Según los últimos datos del 08 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 55, y en las últimas 24 horas de -6, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 8.77%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.95% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 158 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 422 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 7.
- 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 09 noviembre, 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.
36 030
Suscriptores
-624 horas
-447 días
+5530 días
Archivo de publicaciones
36 029
🥷 w3af — фреймворк для тестирования веб-приложений на уязвимости!
🌟 Он объединяет функции веб-сканера и инструмента для эксплуатации уязвимостей, предоставляя разработчикам и специалистам по безопасности возможность находить и анализировать потенциальные уязвимости в веб-приложениях и сервисах.
💡 Основные возможности — сканирование для обнаружения SQL-инъекций, XSS, CSRF и других распространенных уязвимостей, а также интеграция с Python для написания собственных плагинов и расширений.
🖥 Github
@sqlhub
36 029
Как готовить данные для анализа с помощью ETL?
Чтобы освоить основы инжиниринга данных регистрируйтесь на бесплатный вебинар от Simulative 💬
Спикер Даниил Джепаров, lead analytics engineer в Сравни.ру, расскажет о том, как извлекать данные из разных источников, а затем преобразовывать и загружать их в хранилище.
Вы узнаете:
🟡 Что такое ETL и как он работает
🟡 Какие есть различия между пакетной и потоковой обработкой
🟡 Какие виды документации используют в дата-проектах
🟡 Как оценивать и поддерживать высокое качество данных
🟡 Как мониторить ETL-процессы
В конце вебинара вас ждет бонус от спикера — дорожная карта для аналитиков и инженеров с планом развития на middle-позицию 🎁
Встречаемся 4 декабря в 19:00 по мск. Успейте присоединиться по ссылке.
36 029
🖥 GenAI Showcase — демонстрация использования MongoDB в контексте генеративного искусственного интеллекта!
🌟 Этот репозиторий включает в себя примеры для интеграции MongoDB с такими технологиями, как Retrieval-Augmented Generation (RAG) и различными моделями ИИ.
🔍 Основные функции репозитория:
🌟 Использование MongoDB как векторной базы данных и хранилища памяти для AI-решений.
🌟 Интеграция с популярными фреймворками, такими как LlamaIndex, Haystack и LangChain, а также моделями от OpenAI и Anthropic.
🌟 Примеры решений для конкретных отраслей, включая здравоохранение, финансы и электронную коммерцию.
🌟 Готовые сценарии для создания систем RAG и агентов на основе ИИ, таких как AI Research Assistant и AI Investment Researcher.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@sqlhub
36 029
+1
⚡️ Интересный факт: DuckDB быстрее подсчитывает строки в CSV-файле, чем команда подсчета слов UNIX, а также анализирует файл, чтобы определить его диалект (разделитель, символ кавычки и т. д.).
Вот время для CSV-файла размером
3 ГБ: 2,966 секунды для `wc -l` и 1,261 секунды для DuckDB.
Результаты теста Hyperfine benchmark tool.
@sqlhub36 029
🖥 SeaweedFS — это высокопроизводительная распределённая файловая система с поддержкой хранения огромного количества файлов и их быстрой обработки!
💡 Её основное назначение — управление смешанными нагрузками, включая blob-хранилища, объекты, файловые системы и аналитику данных.
🔍 Особенности:
🌟 Масштабируемость: система легко расширяется путём добавления серверов, обеспечивая хранение больших объёмов данных.
🌟 Поддержка множества форматов: Blob Storage, S3-совместимое объектное хранилище, файловая система с FUSE-монтажом и интеграцией с Big Data-фреймворками (Hadoop, Spark).
🌟 Производительность: постоянное время поиска данных (O(1)) и эффективное управление метаданными!
🌟 Надёжность: репликация данных, защита от сбоев, контроль целостности и поддержка многоуровневого хранения.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@sqlhub
36 029
⚡️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/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
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
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/golang_interview
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
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
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://t.me/gamedev
💼 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
36 029
🖥 Эта статья посвящена обновлению материализованных представлений (Materialized Views, MViews) в Oracle SQL по требованию!
🌟 Автор обсуждает сценарии, в которых материализованные представления используются для повышения производительности, например, при работе с большими объемами данных.
💡 Ключевая идея статьи — необходимость и способы ручного обновления MViews для синхронизации данных между исходными таблицами и представлением. Автор рассматривает подходы к настройке обновлений, использованию PL/SQL и управлению данными в различных бизнес-кейсах, а также демонстрирует, как работать с процедурой DBMS_MVIEW.REFRESH.
🔗 Ссылка: *клик*
@sqlhub
36 029
Устроиться аналитиком в Яндекс за выходные
7–8 декабря проводим Weekend Offer Analytics. До 4 декабря оставьте заявку на участие, 7 декабря пройдите технические собеседования, а 8 декабря познакомьтесь с командами и получите офер.
В мероприятии участвует 7 команд: Crowd, Карты, Поиск, YaGPT 2, Автономный транспорт, Реклама и Ecom-сценарии. Вы сможете пообщаться с менеджерами и выбрать проект, который покажется самым интересным.
Нанимаем в офисы России и Республики Беларусь.
Узнать подробности и зарегистрироваться можно здесь.
36 029
📊 D2 — современный язык для описания диаграмм с помощью текста!
💡 Этот инструмент преобразует текстовые сценарии в визуальные диаграммы, используя декларативный подход: вы описываете, что хотите видеть, а D2 автоматически создает визуализацию.
🔍 Особенности D2:
🌟 Простая синтаксическая структура и встроенные темы для быстрой визуализации.
🌟 Поддержка анимаций, LaTeX, нескольких языков, Markdown, UML и последовательностных диаграмм.
🌟 Экспорт в форматы PNG, SVG и PDF.
🌟 Возможность использования в локальном CLI или в онлайн-песочнице для быстрого создания и редактирования диаграмм.
🌟 Поддержка различных движков для компоновки, работы с контейнерами и импорта изображений.
🔐 Лицензия: MPL-2.0
🖥 Github
@sqlhub
36 029
🖥 Redash — это инструмент для анализа данных с открытым исходным кодом, разработанный для упрощения подключения, запроса и визуализации данных из различных источников!
🌟 Он позволяет пользователям создавать SQL- и NoSQL-запросы, визуализировать данные в виде графиков и диаграмм, а также делиться дашбордами с командами. Продукт ориентирован как на технических специалистов, так и на бизнес-пользователей, предоставляя интуитивно понятный интерфейс и REST API для автоматизации процессов.
🌟 Redash поддерживает множество источников данных, включая SQL-базы, NoSQL, Big Data и API, что делает его универсальным решением для аналитики. Также инструмент предоставляет функции настройки алертов, автоматического обновления дашбордов и управления доступом пользователей.
🔐 Лицензия: BSD-2-Clause
🖥 Github
@sqlhub
36 029
🔐 keyring — библиотека для работы с системными хранилищами паролей на Python!
🌟 Она позволяет разработчикам безопасно хранить и получать учетные данные, используя стандартные механизмы защиты, встроенные в операционные системы, такие как Windows Credential Locker, macOS Keychain, и Linux Secret Service.
💡 Основной функционал включает в себя автоматический выбор подходящего хранилища для текущей системы, поддержку плагинов для расширения возможностей и интеграцию с популярными менеджерами паролей. Это упрощает создание безопасных приложений, которые требуют работы с конфиденциальными данными.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@sqlhub
36 029
🌎 PostgreSQL и ClickHouse — два мира, два подхода к индексации!
💡 Вы когда-нибудь задумывались, как индексация может влиять на производительность ваших баз данных? На открытом вебинаре мы раскроем тайны реляционных и колоночных БД и покажем, как правильно использовать индексацию для оптимизации работы с большими объемами данных.
👨🏫 Спикер: Алексей Железной — Senior Data Engineer с более чем 5-летним опытом разработки и проектирования пайплайнов для обработки, хранения и визуализации данных.
📅 Дата: 2 декабря в 20:00 МСК
🎁 Бонус: Участники вебинара получат скидку на обучение на курсе «ClickHouse для инженеров и архитекторов БД»
👉 Регистрируйтесь на открытый урок по ссылке: ссылка
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
36 029
🖥 Использование DuckDB для анализа Ad-Hoc: альтернатива Pandas для любителей SQL!
🌟 Анализ ad-hoc является неотъемлемой частью любого человека в области данных. Нам приходится регулярно объединять данные из различных источников, таких как файлы CSV или базы данных, для некоторого ad-hoc тестирования или быстрого составления отчетов.
🌟 Наиболее распространенным инструментом в нашем распоряжении является Pandas Python, где мы можем считывать данные из различных источников в dataframes, а затем выполнять анализ. Однако для тех, кому удобнее в SQL, чем в Python, DuckDB является отличной альтернативой! Он позволяет запрашивать данные с помощью SQL, без необходимости загружать их в базу данных или преобразовывать в dataframe Pandas.
🔗 Подробнее: *клик*
@sqlhub
36 029
🖥 Redash — это инструмент для анализа данных с открытым исходным кодом, разработанный для упрощения подключения, запроса и визуализации данных из различных источников!
🌟 Он позволяет пользователям создавать SQL- и NoSQL-запросы, визуализировать данные в виде графиков и диаграмм, а также делиться дашбордами с командами. Продукт ориентирован как на технических специалистов, так и на бизнес-пользователей, предоставляя интуитивно понятный интерфейс и REST API для автоматизации процессов.
🌟 Redash поддерживает множество источников данных, включая SQL-базы, NoSQL, Big Data и API, что делает его универсальным решением для аналитики. Также инструмент предоставляет функции настройки алертов, автоматического обновления дашбордов и управления доступом пользователей.
🔐 Лицензия: BSD-2-Clause
🖥 Github
@sqlhub
36 029
Бесплатный онлайн-вебинар от karpov courses — «A/B тестирование на практике с Анатолием Карповым».
Все мы знаем, что цена ошибки в бизнесе - не только тысячи нервных клеток. Часть из них точно можно избежать, применяя в процессах А/B-тесты. Поэтому специалисты в этой области ценятся на рынке, а их зарплаты непрестанно растут.
Если вы хотите углубиться в эту тему с нуля или апгрейднуть свои скиллы — пятого декабря декабря присоединяйтесь к бесплатному онлайн-вебинару «A/B тестирование на практике с Анатолием Карповым», с CEO karpov courses и ex ведущим аналитиком VK
Сплитование трафика, контроль ошибок, работа с необычными распределениями, проведение А/А-тестов, это лишь малая часть задач, с которыми работают аналитики.
На эфире вам расскажут из чего складывается А/B-тест на практике и что необходимо знать аналитику для грамотного проведения тестов.
Присоединяйтесь к бесплатному онлайн-вебинару: https://clc.to/erid_LjN8K4jBN
Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627.
36 029
🖥 libsql — это форк SQLite с добавлением новых возможностей, таких как обработка запросов по HTTP и gRPC, а также поддержка прозрачной репликации!
💡 LibSQL позволяет создавать распределенные базы данных, где запись обрабатывается основным сервером, а чтение может выполняться с реплик. Проект поддерживает безопасную передачу данных с помощью TLS и предоставляет Docker-образ для простого развертывания.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@sqlhub
36 029
Приглашаем тебя на крутое IT-мероприятие, посвящённое AI и передовым технологиям разработки рекомендательных систем.
Регистрируйся, и в день мероприятия мы пришлём тебе ссылку на трансляцию. Или приходи очно, если ты живёшь в одном из городов.
Где и когда?
👉 Нижний Новгород, 5 декабря
👉 Санкт-Петербург, 6 декабря
Тебя ждут крутейшие доклады, живая дискуссия и новые знания в сфере рекомендательных систем.
Количество мест ограничено — успей занять своё и прикоснуться к миру рекомендательных систем! 😉
36 029
🖥 SurrealDB — это современная многомодельная база данных, предназначенная для универсального управления данными!
💡 Она объединяет возможности SQL, NoSQL и графовых баз данных в едином решении, позволяя использовать реляционные, документные, графовые, временные и ключ-значение модели данных без необходимости переключаться между разными системами.
🌟 SurrealDB также поддерживает запросы через SQL, GraphQL, REST и SDK для различных языков программирования, таких как Rust, JavaScript, Python, PHP, Java и другие. Кроме того, она включает функции реального времени, масштабируемости, встроенной поддержки AI и машинного обучения, а также обладает мощной системой управления схемами и разрешениями.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@sqlhub
36 029
Как с помощью простой шаблонизации выстроить гибкий CI/CD-пайплайн с самого начала?
Расскажем на открытом уроке как эффективно использовать шаблоны:
1. Для минимизации времени на создание
2. Чтобы избежать переделки в будущем
✅ Практика: Создание адаптируемых пайплайнов с использованием шаблонов
👉 Регистрация и подробности о курсе CI/CD на основе GitLab
https://otus.pw/8owH/?erid=LjN8KVYqV
#реклама
О рекламодателе
36 029
