Data Science. SQL hub
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 35 837 suscriptores, ocupando la posición 3 816 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 18 135 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 35 837 suscriptores.
Según los últimos datos del 18 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -33, y en las últimas 24 horas de 8, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.81%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.98% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 442 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 425 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 12.
- 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 19 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.
Pandas, NumPy, Scikit-learn, XGBoost и Matplotlib. SpeedML также предоставляет функциональные возможности для автоматизированного EDA.
pip install speedml
• Github
@sqlhubGephi Lite — это его облегчённая веб-версия.
Пользователи могут видеть все параметры сети, использовать фильтры, настраивать визуализацию графа, сохранять и экспортировать файлы.
🔗 gephi.org/gephi-lite
@sqlhubinet, то для IPv4-адресов все будет тривиально:
'0.0.0.0'::inet + ipnum::bigintА вот для преобразования числа к формату IPv6-адреса придется проявить немного изобретательности: — "математически" разбиваем число на 8 двухбайтовых сегментов по (2 ^ 16) ^ i — каждое значение преобразуем в шестнадцатеричную систему счисления и добиваем лидирующими нулями — склеиваем сегменты через двоеточие и кастуем к
inet
array_to_string(ARRAY(
SELECT
lpad(to_hex(trunc(
ipnum % (2::numeric(39,0) ^ ((i + 1) * 16)) / (2::numeric(39,0) ^ (i * 16))
)::integer), 4, '0')
FROM
generate_series(7, 0, -1) i
), ':')::inet
В принципе, после этого мы можем "свернуть" ip_from и ip_to в подсеть, не обращая внимания на исходный формат:
inet_merge(ip_from, ip_to) subnetА если проиндексируем эти подсети с помощью gist...
CREATE INDEX ON country_inet USING gist(subnet inet_ops);
... то сможем по индексу быстро определять принадлежность произвольного IPv4/IPv6-адреса подсетям с помощью соответствующих операторов примерно таким запросом:
SELECT
*
FROM
country_inet
WHERE
subnet >> '8.8.8.8' AND
country <> '-'
ORDER BY
masklen(subnet) DESC
LIMIT 1;
@sqlhubCASE
Тут ниже представлена попытка заNULLить значение, если оно равно чему-то.
, CASE WHEN sdate = '1900-01-01' THEN NULL ELSE sdate END sdate
, CASE WHEN mdate = '1900-01-01' THEN NULL ELSE mdate END mdate
Но ведь в PostgreSQL есть функция nullif, которая делает ровно то же самое.
NULLIF(значение1, значение2)
Функция NULLIF выдаёт значение NULL, если значение1 равно значение2; в противном случае она возвращает значение1. Это может быть полезно для реализации обратной операции к COALESCE. В частности, для примера, показанного выше:
SELECT NULLIF(value, '(none)') ...
В данном примере если value равно (none), выдаётся null, а иначе возвращается значение value.
То есть в примере выше можно переписать короче и понятнее:
, NULLIF(sdate, '1900-01-01') sdate
, NULLIF(mdate, '1900-01-01') mdate
@sqlhub~ в SQL помогут вам найти абсолютно всё, вот примеры некоторых особенно полезных регулярок:
🔵типичное имя пользователя — ^[a-z0-9_-]{3,16}$; начало строки (^), потом любая буква (a-z), число (0-9), символ подчёркивания/дефис. Нам нужно от 3 до 16 этих символов ({3,16}), потом конец строки ($)
🔵^[a-z0-9_-]{6,18}$ — типичный пароль, должно быть от 6 до 18 символов
🔵^([a-z0-9_\.-]+)@([\da-z\.-]+)\.([a-z\.]{2,6})$ — типичный email;
под это выражение подходит john@doe.com,
не подходит john@doe.something (TLD длинный)
🔵^(https?:\/\/)?([\da-z\.-]+)\.([a-z\.]{2,6})([\/\w \.-]*)*\/?$ — типичный URL из латинских букв;
https://net.tutsplus.com/about подходит под это выражение
http://google.com/some/file!.html не подходит под это выражение
🔵^<([a-z]+)([^<]+)*(?:>(.*)<\/\1>|\s+\/>)$ — тег html
Вообще, есть очень удобный сайт regex101.com для составления regex, use it
@sqlhubPython, которая поможет вам создавать информативные дашборды ↓
▪ Github
pip install panel
@sqlhub
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
