¡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 35 825 suscriptores, ocupando la posición 3 817 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 18 104 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 35 825 suscriptores.
Según los últimos datos del 20 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -37, y en las últimas 24 horas de -11, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.26%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.88% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 603 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 389 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 21 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.
35 825
Suscriptores
-1124 horas
-157 días
-3730 días
Archivo de publicaciones
35 820
Недавно беседовал с моим подписчиком про АБ-тесты и их влиянии на бизнес. Родион опытный ML-инженер, уже давно подписан на мой канал и недавно поделился своим мануалом по АБ-тестам. У него есть небольшой канал, где рассказывает про будни ML-инженера, работу и разные забавные моменты. Рекомендую посмотреть, скоро планирует серию постов про MLOps. Канал здесь
35 820
С помощью какого из следующих запросов можно выбрать все записи из таблицы Persons, где значение поля FirstName равно Peter и значение поля LastName равно Jackson?
35 820
🖥 Выбор максимума из одного поля и значения другого поля по максимуму третьего поля
Дана таблица - table, с тремя полями
field1, field2, field3.
Задача получить в одном запросе два значения:
Максимум поля field1
Значение поля field2 в записи, где поле field3 максимально.
Значения поля field3 уникальны, так что оба ответа однозначны.
Решить эти две задачи двумя запросами не проблема.
1) SELECT MAX(field1) FROM table;
2)SELECT field2 FROM table
ORDER BY field3 DESC
LIMIT 1;
или используем для второй задачи вариант с WHERE:
SELECT field2 FROM table
WHERE field3 = (SELECT MAX(field3) FROM table);
Как получить оба в одном запросе
Есть два хорошо оптимизированных запроса (при условии что соответствующие индексы в наличии). У которых между собой ничего общего, кроме таблицы-источника, нет. Причём каждый запрос возвращает строго одну запись. В таких условиях решение по объединению очевидно. CROSS JOIN.
SELECT *
FROM (
SELECT MAX(field1) field1
FROM table
) t1
CROSS JOIN (
SELECT field2
FROM table
ORDER BY field3 DESC LIMIT 1
) t2
;
Второй вариант
select
(select max(a) from tbl) as a,
b,
c
from tbl
order by c desc
limit 1
Решение с CROSS JOIN работает на 10% быстрее.
👉 Пишите ваше решение в комментариях👇
@sqlhub35 820
Какой из следующих SQL запросов вернет топ-5 самых просматриваемых постов из таблицы posts, отсортированных по количеству просмотров в порядке убывания?
35 820
❗️ Хардкорный тест для разработчиков MS SQL Server
Вырвитесь из однотипных задач. Освойте продвинутые подходы.
Ответьте на 20 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на углубленном курсе «MS SQL Server Developer»
⚡️ Курс создан для разработчиков, которые хотят понять, как устроены БД, научиться писать сложные запросы или заниматься проектированием на SQL профессионально.
⚠️ Протестируйте обучение на открытом уроке уже сегодня:
Реализация ETL средствами SQL Server Integration Services — https://otus.pw/wqx7/
👉 ПРОЙТИ ТЕСТИРОВАНИЕ https://otus.pw/PI06/
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте otus.ru
35 820
🖥 13 упражнений по SQL с решениями
В этом наборе упражнений мы поработаем с SQL и T-SQL. С помощью этих упражнений мы будем создавать различные запросы SQL и T-SQL, чтобы отточить навыки работы с запросами.
Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным разработчиком, эти упражнения помогут укрепить знания и подготовиться к реальным собеседованиям. Так что давайте погрузимся в работу и начнём решать задачи!
▪Читать
@sqlhub
35 820
💾 Работа с PostgreSQL в Python на русском
🌵 Подключение к БД
🌵 Создание таблиц
🌵 Вставка и извлечение данных
🌵 Обновление таблиц
🌵 Удаление строк
#doc #python #postgresql #russian
35 820
🖥 NoSQLMap — Автоматизированный инструмент перечисление баз данных NoSQL, предназначенный для аудита, а также для автоматизации атак путем внедрения и использования слабых сторон конфигурации по умолчанию в базах данных NoSQL и веб-приложениях, использующих NoSQL, для раскрытия или клонирования данных из базы данных.
⚠️ Информация предоставлена исключительно с целью ознакомления. И побуждает обратить внимание на проблемы в безопасности.
🖥 GitHub
@sqlhub
35 820
🖥 Как расширенные объединения и оконные функции могут вывести ваши SQL-запросы на новый уровень
В этой статье мы рассмотрим четыре распространённых типа соединений, а также различные типы доступных оконных функций.
К концу этой статьи вы будете обладать знаниями, необходимыми для того, чтобы вывести ваши SQL-запросы на новый уровень и раскрыть истинную мощь ваших данных.
▪ Читать
@sqlhub
35 820
Какой из следующих SQL запросов вернет все записи, отсортированные по колонке name в порядке возрастания из которых будут исключены записи, содержащие NULL в колонке description?
35 820
❗️ Хотите научиться проектировать базы данных в MS SQL?
Начните погружение в эту область с темы «Реализация ETL средствами SQL Server Integration Services». 6 апреля в 20:00 на открытом уроке в OTUS мы рассмотрим назначение и основные возможности SQL Server Integration Services (SSIS).
Вебинар приурочен к страту онлайн-курса «MS SQL Server разработчик».
Во время занятия мы на реальном примере выполним извлечение (Extract), преобразование (Transform) и загрузку (Load) данных из различных источников в базу SQL Server.
✅ Не упустите возможность познакомиться с экспертом и протестировать формат обучения. Продолжить обучение на курсе можно в рассрочку.
👉 Для регистрации пройдите вступительный тест
https://otus.pw/RcG0/
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru
35 820
🖥 SQL для начинающих: 10 правил построения «точных» запросов
«Точный» SQL-запрос возвращает «чистые» данные в необходимом и достаточном количестве, при этом потребляет как можно меньше памяти и справляется за минимальное время. Скорость работы с базой влияет на производительность. Потребление памяти может негативно сказаться даже на безопасности. Всё это прямо и косвенно влияет на прибыль компании. В статье разберёмся, как не допускать ошибок.
Для наших целей понадобятся тестовые данные. Будем работать с базой данных Oracle Database. Примеры в статье будут приводиться на языке SQL, PL/SQL. Нам важен подход, который можно адаптировать под другую реляционную систему управления базами данных — РСУБД.
▪ Часть 1
▪ Часть 2
@sqlhub
35 820
35 820
❗️ Как переносить данных между серверами?
Узнайте 29 марта в 20:00 на открытом уроке онлайн-курса «MS SQL Server разработчик» в OTUS.
👨💻 Тема: Перенос данных между серверами - репликация, мирроринг, очередь, AG - в чем разница и примеры использования.
Не упустите возможность познакомиться с экспертом и протестировать формат обучения.
⚡️ Курс создан для разработчиков, которые хотят понять, как устроены БД, научиться писать сложные запросы или заниматься проектированием на SQL профессионально.
👉 Для регистрации пройдите вступительный тест
https://otus.pw/LtuM/
35 820
🖥 Руководство по подготовке к собеседованию по SQL
Вопросы по SQL — одна из ключевых тем собеседования на должность аналитика данных или продукции, а также бизнес-аналитика. Крупные технологические компании, в том числе иностранные, такие как Amazon, Uber и Facebook, особенно тщательно проверяют знания претендента в этой области.
При подготовке к такому собеседованию могут возникнуть трудности с детальной проработкой всех возможных вариантов вопросов по SQL. Чтобы помочь вам справиться с этим, я подготовил краткий гайд на основе собственного опыта — мне довелось побывать как кандидатом на должность, так и работодателем.
Задачи по SQL можно разделить на 4 уровня. В рамках гайда мы рассмотрим каждый из них вместе со стандартными примерами для практики. Если хотите лучше усвоить материал, не переходите сразу же к решению.
▪ Читать
@sqlhub
35 820
🖥 Полезные приемы с кодом для аналитиков данных на Python
1. Data Science. Советы по написанию эффективного кода на Python - https://www.youtube.com/watch?v=1Mcy-uatp_c&t=14s
2. Полезные приемы в Pandas - https://www.youtube.com/watch?v=Sd2S5rXe8sY&t=165s
3. Раскройте потенциал Python Numpy: руководство для начинающих в науке о данных - https://www.youtube.com/watch?v=XX2XremQ0fg&t=12s
4. Data science c Python.Ускоряем Pandas в 120 раз- https://www.youtube.com/watch?v=-dAdaEv23vk&t=4s
5. 26 практических приёмов и хитростей Python - https://www.youtube.com/watch?v=vAMyfvtxxdQ&t=5s
6. 5 декораторов Python для Data Science проектов - https://www.youtube.com/watch?v=rxq11WHAlqU
7. ChatGPT + Midjouney на практике - https://www.youtube.com/watch?v=2gUqbc3Ikmo&t=5s
8. 5 декораторов Python для Data Science проектов - https://www.youtube.com/watch?v=rxq11WHAlqU
9. 15 полезных лайфхаков с кодом Машинного обучения на Python - https://www.youtube.com/watch?v=loOtlwcdiBA&t=4s
10. Декораторы Python, которые выведут ваш код на новый уровень - https://www.youtube.com/watch?v=qxrGAogl4iM
🎞 Все видео по анализу данных
@sqlhub
35 820
Какой профит для банков в аналитике сквозных процессов? Как быстро построить дашборд без навыков программирования?
Ответы на эти и многие другие вопросы можно получить на вебинаре «Анализ кредитных процессов с технологией Process Mining», который состоится 30 марта в 16:00. Организатор – IT-компания Инфомаксимум.
Спикер – Дмитрий Медвежонков, технический лидер направления аналитики – расскажет:
▫️ Как выбрать систему для аналитики сквозных процессов
Какими техническими аспектами и функционалом должна обладать система класса Process Mining;
▫️ Создание дашборда с нуля в системе активной бизнес-аналитики Proceset
Как именно за 20 минут построить детальный отчет по процессу обработки кредитных заявок;
▫️ Сессия «Вопрос – ответ»
Все вопросы можно направить заранее или задать в ходе мероприятия.
Участие бесплатное, регистрация по ссылке
Больше о системе Proceset можно узнать в телеграм-канале: самые актуальные кейсы, новости, обновления.
35 820
🖥 Задача SQL
Дана пустая таблица publisher
Дана пустая таблица publisher с колонками id и name. На id стоит автоинкремент, а Синтаксис name имеет тип varchar(40). Какие из следующих запросов корректно отработают:
1) INSERT INTO publisher (name) VALUES ('OREILLY');
2) INSERT INTO publisher (name) VALUES ('О Reilly');
3) INSERT INTO publisher (name) VALUES ('O'Reilly');
4) INSERT INTO publisher (name) VALUES ('O-Reilly');
Ответ:
1, 2, 4
@sqlhub35 820
🧬 Примите участие в международной конференции Data Fusion 2023 от ВТБ, которая пройдёт 13-14 апреля.
Конференция будет полезна разработчикам и специалистам в области Data Science, CDO, бизнес-заказчикам DS-продуктов и сервисов, представителям государства и науки.
Первый день конференции будет посвящен аспектам управления данными, практикам перехода на доверенные технологии, доступности дата-сетов для ИИ и другим темам, актуальным для CDO и руководителей бизнес-подразделений.
Программа 14 апреля адресована data science специалистам и исследователям. Темы докладов и сессий распределены по трем стримам: «ML+», «AI Classic», «ML Environment».
На конференции представят новейшие технологии и инструменты, а также будут проведены практические сессии и выступления ведущих предприятий. Не пропустите возможность улучшить свои навыки и расширить свои знания в области Data Science.
Участие в конференции бесплатное. Успейте зарегистрироваться по ссылке:
35 820
🖥 Python В SQL — Теперь можно загружать данные в 20 раз быстрее
Работа с большими наборами данных – повседневное дело для большинства специалистов по обработке данных. Не было бы никаких проблем, если бы они сразу передавались потоком в базу данных.
Но, зачастую, случается так, что загрузка данных происходит очень долго. В таких случаях программистам приходится занимать себя другими делами, дожидаясь, пока процесс полностью завершится. Такой вариант подходит далеко не всем!
Если вы действительно хотите сократить это время, вам нужен наиболее оптимальный способ загрузки данных в БД.
▪ Читать
@sqlhub
