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 36 051 suscriptores, ocupando la posición 3 721 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 17 582 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 36 051 suscriptores.
Según los últimos datos del 03 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 95, y en las últimas 24 horas de -7, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 8.66%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.89% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 124 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 404 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 04 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.
36 051
Suscriptores
-724 horas
-777 días
+9530 días
Archivo de publicaciones
36 055
🖥 Что такое GraphQL с примерами
00:59 Что такое GraphQL и откуда он взялся
01:55 Чем GraphQL лучше, чем REST API
04:03 Графовая структура
04:45 Типы запросов
07:00 Основные концепции в GraphQL
12:07 Схема
14:09 Преимущества
👉 Источник: youtu.be/Xkx5wroOt7o
@sqlhub
36 055
Обведите дату в кружочек: курс «Data-инженер» от Слёрм стартует 15 января
На курсе обширная, но при этом глубокая программа. Эксперты показывают и рассказывают, чем же именно занимается специалист, какие знания и навыки потребуются аналитику данных в профессии data-инженера.
В создании обучения участвовали три действующих data-инженера. Они точно знают, какие знания потребуются на старте карьеры!
Курс проходит в формате потока:
🫖 Каждая тема отрабатывается на практике, а по некоторым заданиям эксперты дадут подробную обратную связь — ревью;
✨ Будут вопросы? Вы сможете задать их в чате студентов и на встречах со спикерами;
💪 В конце курса вы сделаете проект на основе своих данных — или воспользоваться материалами от Слёрм.
Курс подойдет аналитикам данных, администраторам БД, разработчикам и начинающим Data-инженерам.
🍀Вы можете оплатить курс полностью, разбить по частям или провести оплату от работодателя!
Подробная программа и форма для записи на сайте Слёрм ⬅️
Реклама. ООО «Слёрм» г. Лиски, ОГРН 1193668020545 Erid: 2VtzqwiH2Rx
36 055
📁 Shutil: лучший инструмент для управления файлами Python
https://www.youtube.com/watch?v=_q2h9qslPzI
@pythonl
36 055
🖥 СОВЕТ: В SQL, если вы ищите «все строки без определенного значения» вывод не будет включать строки, содержащие
NULL 😳
Мой коллега постоянно работает с базами данных и обнаружил это вчера на собственном горьком опыте.
Некоторым это может показаться неожиданным поведением для движков: #mysql, #postgresql.
Если вы хотите вывести NULL, используйте `val != 'crazy' OR val IS NULL`
@sqlhub36 055
Удобный мини-курс для тех, кто хочет прокачать свои навыки в направлении Python-разработки в новом году. Вы на практике познакомитесь с задачами разработчиков. Научитесь создавать полезные приложения для заработка или решения личных задач. Для 200 первых участников мини-курс доступен бесплатно: https://epic.st/iNYXPE
Кому будет полезен мини-курс:
— тем, кто хочет попасть в IT, но сомневается, что им подойдёт эта сфера;
— тем, кто уже знает основы Python и хочет дополнить базовые знания крутой практикой;
— тем, кто жаждет карьерных перемен и развития в новой профессии.
Спикер — Анастасия Борнева. Руководитель направления по исследованию данных в «Сбере». Опыт в программировании более 9 лет. С 2018 года — эксперт по автоматизации процессов с помощью искусственного интеллекта в «Сбере».
Что будете делать:
— разберёте базовый синтаксис языка;
— создадите бота для Telegram, который умеет переводить голос в текст;
— сделаете бота умнее — «научите» его обрабатывать фотографии;
— узнаете, как парсить сайты — собирать информацию с веб-страниц в удобные таблицы;
— напишете сайт с помощью инструмента Flask.
В финале будет прямой эфир, где вы сможете обсудить практические работы и задать вопросы спикеру.
Все участники получат в подарок полезные материалы с чек-листами, гайдами, скринкастами и другими бонусами.
Откройте новые возможности в новом году!
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880.
36 055
🔥 Дайджест полезных материалов из мира SQL за неделю
Почитать:
— Поисковик хрущёвок и районов в Москве где их нет
— 8 бесплатных курсов по большим языковым моделям
— Современные варианты баз данных
— Как был создан потоковый SQL-движок
— 15 примеров задач по SQL на собеседовании по вакансии системного аналитика
— Databricks SQL concepts
— [Databases] - Update consistency
— Structured Query Language (SQL) - Series
— A Comprehensive Guide to SQL Query Optimization Techniques
— Maximizing Database Efficiency Mastering Query Optimization in SQL
— The Hallucinated Rows Incident
— How Metis Detects Too Many Open Connections on Postgres
— Postgesql - create a user for a database
— SQL Pro tips : CROSS JOIN UNPIVOT summary for beginners
— Securing Postgresql Database
Посмотреть:
🌐 Ollama — модель уровня GPT. Используй GPT без ограничений и абсолютно бесплатно.
🌐 Эти фишки сделают твой Python код лучше🔥 (⏱ 18:27)
🌐Выполнение простейших запросов SQL в СУБД Ред База Данных и Firebird!
Хорошего дня!
@sqlhub
36 055
🖥 Проверить, насколько похожи две строки в Oracle Database 23c #SQL с помощью
FUZZY_MATCH ( <algorithm>, 'string1', 'string2' )
Поддерживается множество алгоритмов сравнения, включая:
▪Левенштейна
▪Яро-Винклер
▪Биграм
▪Совпадение всего слова
▪Длиннейшая общая подстрока
@sqlhub36 055
🔍 Prisma
Популярная ORM prisma получила обновления.
Prisma - это продвинутая ORM для
Node.js и TypeScript | PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQL Server, SQLite, MongoDB и CockroachDB
https://github.com/prisma/prisma
@sqlhub36 055
Python и базы данных
1. Python+SQL работа с базами данных
2. Python анализ данных с Pandas. PandaSQL
3. Python анализ данных с Pandas. Join, merge, concat в Pandas
4. Python+SQL часть 2, создание таблиц
5. Python+SQL. Операции с записями
6. Устраиваемся на работу. Решаем тестовое задание на позицию Python Junior
#video #python #sql
https://youtube.com/watch?v=Q7FtqwF5GDw&list=PLysMDSbb9HcxdvtQSkYoO7xaF3SvGUD8n
36 055
SQL — востребованный язык для разработчиков, аналитиков и тестировщиков. Прокачайте знания SQL и навыки работы с базами данных на бесплатном мини-курсе Skillbox.
Зарегистрируйтесь прямо сейчас и получите полезный гайд по профессии: https://epic.st/xkaxv
Что будем делать:
— Писать запросы на языке SQL.
— Проводить аналитику для бизнеса.
— Разрабатывать автоматизированную отчётность в Excel.
— Обрабатывать данные в Power Query.
— Визуализировать показатели в Excel: создавать красивые графики, диаграммы и отчёты.
— Применять инструменты Excel для анализа данных.
Спикер — Мкртич Пудеян, специалист по анализу данных в «Газпромбанке». Сертифицированный SQL-разработчик от Microsoft.
🎉 Всех участников ждут подарки: персональная карьерная консультация, на которой мы определим ваши сильные стороны и поможем выбрать направление в разработке, 5 полезных статей по SQL и Excel, а также год бесплатного изучения английского языка.
Тёплые скидки в холодную погоду! Успейте в декабре получить новую профессию со скидкой до 60% — при покупке второй курс на выбор в подарок.
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880
36 055
🔥 Shopify обслуживает более 1 миллиона запросов в секунду во время черной пятницы.
Вероятно, вы думаете, что с такими большим количеством запросов могут справиться только какие-то мощные микросервисы. На самом деле все обстоит несколько иначе.
Shopify использует 𝗺𝗼𝗱𝘂𝗹𝗮𝗿 𝗺𝗼𝗻𝗼𝗹𝗶𝘁𝗵 𝗮𝗽𝗽𝗿𝗼𝗮𝗰𝗵( модульную монолитную архитектуру), они хранят весь свой код в одной модульной кодовой базе.
Монолитная архитектура - самая простая архитектура для понимания и реализации.
Поскольку монолитный дизайн прост в построении и позволяет командам быстро работать на начальном этапе разработки, он может помочь продвинуть разработку приложения.
Централизация развертывания приложения и поддержки кодовой базы имеет множество преимуществ.
Вся функциональность доступна в одной папке; вам нужно будет управлять только одним репозиторием. Кроме того, это означает, что необходимо поддерживать один конвейер тестирования и развертывания, что может сэкономить много времени.
Возможность обращаться к различным компонентам, а не полагаться на API веб-сервисов, - однно из самых привлекательных приемуществ монолитной архитектуры по сравнению с несколькими отдельными сервисами.
Shopify реализовала одну из версий модульного монолита на 𝗥𝘂𝗯𝘆 𝗼𝗻 𝗥𝗮𝗶𝗹𝘀. Они организуют кодовую базу вокруг реальных концепций (таких как заказы, доставка, инвентаризация и выставление счетов), что облегчает разметку кода и людей, которые его понимают. Каждый компонент представляет собой мини-приложение на Rails (модуль).
Каждый компонент претендует на единоличное владение данными, с которыми связан, и определяет прямой, специализированный интерфейс с границами домена, передаваемыми через публичный API.
Cтатистики работы Shopify на черной пятнице:
🔹 145 миллиардов запросов (~60 миллионов в минуту)
🔹 99,999+% аптайма
🔹 5 ТБ/мин данных из всей инфраструктуры
🔹 MySQL 5.7 и 8 обрабатывают более 19 миллионов запросов в секунду (QPS)
🔹 22 ГБ/сек журналов и 51,4 ГБ/сек метрических данных
🔹 9 миллионов проходов в секунду данных трассировки
🔹 Их Apache Kafka обслуживал 29 миллионов сообщений в секунду в пиковый момент
🔹 Все работает в облаке Google Cloud
@sqlhub
36 055
ℹ️База данных и паролиℹ️
Несмотря на удобство, самостоятельное хранение паролей создает значительные риски для безопасности.
В идеале мы должны стремиться к тому, чтобы по возможности не заниматься хранением паролей самостоятельно.
Некоторые альтернативные подходы включают в себя:
▪️Использование сторонних служб аутентификации (например, OAuth) для обработки входа в систему.
▪️Использование федеративного управления идентификацией и единого входа (SSO) для минимизации использования паролей.
НЕЛЬЗЯ:
- Хранить пароли в формате обычного текста
- Хешировать пароли без разделения
ОБЯЗАТЕЛЬНО:
- Хешировать пароли перед хранением с помощью криптографических функций.
- Следуйте отраслевым стандартам, таким как OWASP, для реализации соления и хэширования.
- Правильно проверяйте попытки входа в систему, сравнивая хэши входных паролей и хранимых хэшей по времени.
36 055
Первый очный ИТ-митап Сбера в Калининграде!
Приглашаем разработчиков и Data people, чтобы поговорить про новейшие разработки банка в области больших языковых моделей и обсудить, зачем нужен GigaChat.
Когда: 16 декабря, 11:00 – 17:00
Где: г. Калининград, ул. Гюго 1, отель Holiday Inn, зал ГОФМАН
Спикеры и темы:
1. Сысоев Дмитрий — исполнительный директор по исследованию данных — вместе с вами решит NLP-задачку и покажет, кто справится лучше: вы или GigaChat.
2. Ефремов Владислав — Development Team Lead — расскажет о платформе аналитики коммуникаций банка с клиентами Voice360 и покажет кейсы применения GigaChat для аналитики коммуникаций.
3. Марченков Антон — исполнительный директор по исследованию данных в Департаменте данных и рекомендательных систем Сбера — поделится тем, как Сбер использует современные генеративные модели и как это помогает соответствовать ожиданиям рынка.
4. Резвых Алексей — Team Lead Data Scientist — и Кулин Никита — Data Scientist —применят большие языковые модели для автоматического извлечения знаний из диалогов.
5. Дмитрий Бугайченко — управляющий директор в Департаменте данных и рекомендательных систем Сбера — расскажет о том, как искусственный интеллект работает на службе компаний-партнёров Сбера.
Помимо новых знаний, вас ждут One Day Solo Hackathon и много призов. Скорее регистрируйтесь по ссылке
36 055
+1ℹ️Масштабирование базы данныхℹ️
Масштабировать чтение базы данных очень просто. Проблемы начинаются, когда вы хотите масштабировать записи!
▪️Почему?
Чтобы масштабировать чтение, вы просто реплицируете данные на несколько узлов.
Ведущий узел обрабатывает запросы на запись, а последующие - на чтение.
Однако масштабирование операций записи - это совсем другое дело.
Чтобы масштабировать запись, вы позволяете нескольким узлам обрабатывать запросы на запись.
Это более известно как активно-активная настройка.
Идея заключается в том, что когда узел получает запрос на запись, он распространяет изменения на другие узлы.
Но такая схема может привести к конфликтам.
На этом этапе вам необходимо иметь какой-то алгоритм разрешения конфликтов.
@sqlhub
36 055
Как стать аналитиком данных в Авито? Как вырасти с нуля до senior?
Чтобы ответить на эти вопросы школа karpovꓸcourses и Авито, компания с одними из самых высоких требований к сотрудникам на рынке, проведут бесплатный вебинар.
На вебинаре вы узнаете:
— Как устроена команда аналитики в Авито и какие задачи она решает
— Какие навыки необходимы потенциальному кандидату
— Какие этапы предстоит пройти при трудоустройстве в компанию
А еще вы построите собственный карьерный трек и составите пошаговый план, чтобы получить работу в крупной IT-компании.
Вебинар будет полезен как тем, кто только начинает свой путь в аналитике, так и опытным специалистам, которые хотят покорять новые вершины.
🕖Встречаемся уже 6 декабря в 19:00
Регистрируйтесь, чтобы попасть на вебинар
36 055
ℹ️HNSWℹ️
Иерархический маленький мир (Hierarchical Navigable Small-World graph, HNSW) — один из самых быстрых алгоритмов приблизительного поиска ближайших соседей. Поисковый индекс в HNSW представляет собой многоуровневую структуру, в которой каждый уровень является графом близости. Каждый узел графов соответствует одному из векторов запросов.
Алгоритм индексирования HNSW позволяет эффективно осуществлять поиск ближайших соседей в векторных базах данных.
Поиск ближайших соседей в HNSW использует метод увеличения (zooming-in). Он начинается во входной ноде самого верхнего уровня и рекурсивно выполняет жадный обход графов на каждом уровне, пока не достигнет локального минимума на самом дне.
Подробности об алгоритме и методике поиска хорошо описаны в научной работе. Важно запомнить, что каждый цикл поиска ближайших соседей состоит из обхода узлов графов с вычислением расстояний между векторами. Ниже мы рассмотрим эти этапы, чтобы использовать данный метод для создания крупномасштабного индекса.
Как это работает?
▪️HNSW организует векторы в многослойную графовую структуру.
▪️Узлы в каждом слое поддерживают связи на основе расстояний в векторном пространстве.
▪️Навигация происходит иерархически, начиная с верхнего слоя и спускаясь вниз для уточнения поиска.
▪️Более высокие слои строятся путем подвыборки узлов из нижних слоев.
Почему HNSW?
▪️Скорость: иерархическая структура означает, что алгоритм поиска может перемещаться по графу быстрее, чем при плоской структуре.
▪️Масштабируемость: Поскольку кэш-память хранит только верхний слой, а затем добавляет только соседние векторы в дальнейших слоях, это очень эффективно и масштабируемо.
▪️Адаптируемость: HNSW очень надежен и может одновременно работать с импортом и запросами.
@sqlhub
36 055
Кейсы SQL в финтехе — 2 декабря на бесплатной онлайн-конференции ЮMoneyDay
📍Обсудим:
— Сбор информации об использовании отчётов, OLAP-кубов, веб-сервисов и пользовательских баз данных в экосистеме Microsoft SQL Server.
— Какую пользу от DG могут получить разработчики и аналитики данных, что для этого делать.
Регистрируйтесь, зовите друзей, коллег и всех, кому будет интересно. Ссылку на трансляцию отправим по почте 🙌🏼
36 055
🖥 Relational Deep Learning - это новый подход к представлению данных, распределенных по нескольким таблицам, например, в реляционной базе данных (см. статью).
RelBench - это бенчмарк, который призван способствовать эффективным, надежным и воспроизводимым исследованиям в этом направлении.
Он включает в себя коллекцию реалистичных, масштабных и разнообразных датасетов, структурированных в виде реляционных таблиц.
Эта прорывная технология открывает широкие возможности для работы с данными и поднимает новые интересные исследовательские вопросы.
▪Github
▪Проект
@sqlhub
36 055
Оффер за выходной в Big Data.МегаФон для Data-специалистов!
Зарплата от 250 до 450 тысяч рублей в зависимости от грейда, уютный офис или полная удаленка на территории РФ, а также ДМС со стоматологией и страховкой. На этом бонусы не заканчиваются: оплата связи, компенсация фитнеса, обучение за счет компании и многое другое.
Вам предстоит работать с масштабными проектами:
— разрабатывать аналитические сервисы на базе AI;
— анализировать бизнес-процессы и внедрять языковые модели для облегчения рутины в LLM;
— тестировать продуктовые и ML-гипотезы.
Мегафон — оператор №1 по покрытию сети и скорости мобильного интернета. Оставляйте заявку и меняйте рынок телекома: https://u.to/ih4lIA
