Data Science. SQL hub
رفتن به کانال در 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
نمایش بیشتر
📈 تحلیل کانال تلگرام Data Science. SQL hub
کانال Data Science. SQL hub (@sqlhub) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 36 066 مشترک است و جایگاه 3 722 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 17 593 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 36 066 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 02 نوامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 122 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -6 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.02% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.90% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
- دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 3 255 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 1 408 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
- واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 7 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند sql, индекс, postgres, index, sqlite تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
“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”
به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 03 نوامبر, 2026)، کانال همواره به‌روز و دارای دسترسی بالاست. تحلیل‌ها نشان می‌دهد مخاطبان به‌طور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامه‌ها تبدیل کرده‌اند.
36 066
مشترکین
-624 ساعت
-747 روز
+12230 روز
آرشیو پست ها
36 062
⚡Что могут рассказать данные о клиенте и почему метрика CLTV так важна?
Приглашаем на бесплатный вебинар «Комплексный подход к оценке и прогнозированию Client Lifetime Value». Вы узнаете:
🟣Как использовать аналитику и Data Science для управления жизненным циклом клиента — юридического лица в крупном банке?
🟣Как научиться прогнозировать ценность клиента и доход для банка, когда компания еще даже не стала нашим клиентом?
Спикер: Дмитрий Рузанов, руководитель продвинутой аналитики юридических лиц в Альфа-Банке.
Дата и время: 5 марта, 18:30
Регистрация: по ссылке.
Реклама. НИУ ВШЭ.
ИНН 7714030726
Erid: 2SDnjdoJSeL
36 062
🔥 Sweet-Viz - библиотека, которая предоставляет быструю визуализацию и анализ данных.
Основная фича
Sweet-Viz — обширный HTML-дашборд с полезными представлениями и сводками данных, который генерируется выполнением всего одной строки кода.
pip install sweetviz
import sweetviz as sv
my_report = sv.analyze(my_dataframe)
my_report.show_html() # Default arguments will generate to "SWEETVIZ_REPORT.html"
▪Github
@sqlhub36 062
Заниматься ли аналитикой как профессией - вот в чем вопрос…
Объясняем, почему все же да
Что такое аналитика сегодня?
Это зарплаты от 60 000 рублей на начальном уровне, возможность удаленной работы и перспективы роста доходов…
Да, но это же еще и очень сложно, запутанно и вообще только для технарей?
Не совсем так!
На бесплатном онлайн-курсе «Аналитика за шесть уроков» эксперты-практики из Changellenge >> Education докажут, что начать учиться аналитике может перейти практически каждый — независимо от возраста и базового образования. На мини-курсе вы:
✔️Изучите азы основных аналитических программ;
✔️Решите базовые задачи от экспертов-практиков;
✔️Разберетесь с направлениями и выберите подходящее для себя;
✔️Получите сертификат о прохождении курса и пошаговый план по переходу в новую профессию.
И примете решение о продолжении новой карьеры!
Регистрируйтесь по ссылке https://u.to/DSFsIA
Реклама. changellenge-education.com ИНН 7716917009 erid: 2VtzqxVAVrJ
36 062
💻ACID
Когда речь идёт о базах данных, может всплыть сочетание «Требования ACID».
Давайте освежим в памяти, что же это значит
Требования ACID — набор требований, которые обеспечивают сохранность ваших данных.
🔅Atomicity — Атомарность
Атомарность гарантирует, что каждая транзакция будет выполнена полностью или не будет выполнена совсем. Не допускаются промежуточные состояния.
🔄Consistency — Согласованность
Это свойство вытекает из предыдущего. Благодаря тому, что транзакция не допускает промежуточных результатов, база остается консистентной. Есть такое определение транзакции: «Упорядоченное множество операций, переводящих базу данных из одного согласованного состояния в другое». То есть до выполнения операции и после база остается консистентной (согласованной)
⬇️Isolation — Изолированность
Во время выполнения транзакции параллельные транзакции не должны оказывать влияния на её результат.
🔓Durability — Надёжность
Если пользователь получил подтверждение от системы, что транзакция выполнена, он может быть уверен, что сделанные им изменения не будут отменены из-за какого-либо сбоя. Обесточилась система, произошел сбой в оборудовании? На выполненную транзакцию это не повлияет.
🔗 Полезная статья на Хабре в тему
@sqlhub
36 062
+7⚡️ Dolt — первая в мире база данных SQL с контролем версий.
Для достижения этой цели Dolt использует Prolly Tree-хранилище схемы и данных, представленных в виде графа. Таким образом достигается контроль версий базы данных на уровне хранилища.
Контроль версий БД в стиле Git предоставляет ряд полезных фичей:
— Мгновенный откат к любому предыдущему состоянию
— Полный журнал аудита с возможностью запроса, содержащий все данные с момента их создания.
— Несколько развивающихся ветвей данных
— Возможность объединения ветвей данных
— Быстрая синхронизация с удаленными версиями для резервного копирования или децентрализованной совместной работы.
— Запрашиваемые различия (т. е. различия) между версиями
Механизм хранения Dolt построен на графе коммитов Prolly Trees в стиле Git. Схема таблицы и данные хранятся в Prolly Trees. Корни этих деревьев Prolly вместе с другими метаданными хранятся в графе коммитов, чтобы обеспечить контроль версий в стиле Git.
🔗 Подробнее можно почитать на официальной страничке
🔗Github
@sqlhub
36 062
✅ Сравнениваем возможности Oracle и PostgreSQL на открытом практическом уроке от OTUS
🔹На вебинаре проведем сравнение между основными используемыми типами данных
🔹 Проведем сравнение между основными используемыми типами объектов
🔹Рассмотрим аналоги некоторых оракловых фич в PG
Вебинар будет полезен для разработчиков Oracle, столкнувшихся с необходимостью миграции на PostgreSQL
Встречаемся 4 марта в 20:00 мск в рамках курса «PostgreSQL для администраторов баз данных и разработчиков».
👉 Регистрация
https://otus.pw/ilH8/?erid=LjN8K9Ryf
36 062
⚡️ SpeedML - это библиотека Python, целью которой является ускорение процесса разработки конвейера машинного обучения.
Она объединяет часто используемые пакеты ML, такие как
Pandas, NumPy, Scikit-learn, XGBoost и Matplotlib. SpeedML также предоставляет функциональные возможности для автоматизированного EDA.
pip install speedml
• Github
@sqlhub36 062
Repost from Борис опять
Презентация с моего вебинара для ОТУС: Что нужно джунам знать про найм в ML/DS в начале карьеры
Я не виню вас, если вы не готовы слушать меня два с половиной часа. Поэтому вот презентация, там вы найдете 80% контента
36 062
🛠 Gephi — один из наиболее функциональных и доступных инструментов для всех, кто изучает социальные сети и графы.
Gephi 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
@sqlhub36 062
#вакансия #vacancy #удаленка #удаленно #СА #системныйаналик
Вакансия: Системный аналитик
Компания: Riverstart
Формат сотрудничества: удалённо или в офисе г. Нижний Новгород
Локация: не имеет значения
ЗП: от 160К до 200К руб./мес
Riverstart — на рынке с 2012 года. Аккредитованы в Минцифры.
19 побед в отраслевых федеральных конкурсах в 2023 году.
Делаем высоконагруженные сервисы для веба и мобайла: сайты, порталы, сервисы, CRM, LMS и ERP-системы.
Среди наших клиентов Международный аэропорт «Внуково», Правительство Нижегородской области, ХК Торпедо, Газпром и другие компании.
Ищем Системного аналитика уровня middle и выше.
Требования:
- Готовность работать по часовому поясу по МСК.
- Опыт работы системным аналитиком от 2,5 лет.
- Опыт работы в интеграционных проектах, знание REST/SOAP.
- Уверенное владение SQL.
- Опыт написания функциональных требований/бизнес-требований/технических спецификаций для разработки.
- Знание протоколов и контейнеров данных (XML, XSD, JSON).
- Опыт работы с системами коллективной разработки (Jira, Confluence).
Задачи:
- Сбор и формирование требований к системе и их согласование.
- Формирование вариантов возможной технической реализации решения.
- Разработка и согласование функциональных и технических спецификаций.
- Коммуникации с разработчиками для эффективной реализации задач.
Условия:
- Готовы рассматривать удобную форму сотрудничества и расчётов.
- Дополнительное премирование за вклад в командную работу.
- Разнообразные проекты и заказчики.
Ждём ваши отклики: @olya_kokovkina
36 062
36 062
🎯 Tarantool Column Store — новая гибридная СУБД с поддержкой как колоночного, так и строчного хранения и обработки данных в режиме реального времени.
Транзакционные и аналитические системы в одном месте – возможность проводить анализ на актуальных данных
Моментальный анализ – все данные доступны в одной СУБД
Быстрая обработка данных – можно обрабатывать задачи AI
Совместимость – обновление работает с российскими операционными системами Astra Linux, РЕД ОС и «Альт».
36 062
🖥 Если вдруг вам понадобилось базу IP2Location перевести из DECIMAL-представления IP-адресов в "родной" для PostgreSQL тип
inet, 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
), ':')::inetip_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);SELECT
*
FROM
country_inet
WHERE
subnet >> '8.8.8.8' AND
country <> '-'
ORDER BY
masklen(subnet) DESC
LIMIT 1;36 062
Авито в поиске аналитиков разного уровня, которые хотят влиять на бизнес и развивать продукт 🔍
Переходите по ссылкам, чтобы узнать больше про каждую вакансию:
1️⃣ Руководитель группы аналитики в Core Analytics
2️⃣ Аналитик данных в команду маркетплейса
3️⃣ Аналитик данных в рекламные аукционы
4️⃣ Аналитик данных в техническую платформу
5️⃣ Старший аналитик данных в команду прайсинга
Вас ждут интересные и разнообразные задачи: аналитики в Авито ищут точки роста бизнеса, изучают поведение пользователей, придумывают фреймворки и настраивают дашборды.
А ещё:
– достойная зарплата, размер которой обсуждается на собеседовании;
– прозрачная система премий;
– удалённая работа, но есть и классный офис в 2-х минутах от метро «Белорусская»;
– ДМС со стоматологией с первого дня;
– много качественных данных, мощная инфраструктура и инструменты, любое необходимое железо;
– талантливая команда, крутая аналитическая культура и сообщество профессионалов;
– личный бюджет на обучение, который можно тратить на книги, курсы и конференции;
– масштабные корпоративы, онлайн-вечеринки, командные тимбилдинги.
Скорее откликайтесь!
36 062
📈 PyGraphistry: Explore Relationships
PyGraphistry полезная это библиотека Python с ИИ для визуальных графов, позволяющая извлекать, преобразовывать, анализировать и визуализировать большие графы вместе со сквозными сеансами графического сервера Graphistry.
Библиотека создана специально для больших графов.
Пользовательский механизм рендеринга WebGL клиента рендерит до 8 миллионов узлов + ребер за раз, а большинство клиентских GPU поддерживают от 100 000 до 2 миллионов элементов.
Мощный механизм аналитики графического процессора на стороне сервера поддерживает графы еще большего размера.
Graphistry сглаживает графические рабочие процессы в экосистеме PyData, включая датафреймы Pandas/Spark/Dask, графического процессора Nvidia RAPIDS, графы GPU, графовые нейросети DGL/PyTorch и различные коннекторы данных.
PyGraphistry — это дружественный и оптимизированный нативный интерфейс PyData для API-интерфейсов REST Graphistry, не зависящих от языка. Можно использовать PyGraphistry с традиционными источниками данных Python, такими как CSV, SQL, Neo4j, Splunk и другими.
▪Github
@sqlhub
36 062
Почему Data Science стремительно набирает обороты в мире Web3/Блокчейн, а мы об этом ничего не знаем?
🔝@TopSelectionWeb3 приоткрывает завесу над тайнами Data Science и его потенциалом для Web3/Блокчейн
🎙Кто проведет? Тина🦄 - CTO и Product Owner в TopSel, победитель Хакатона Binance
🔥Вот 3 крутые причины, почему вам не стоит пропускать наш эфир:
• Узнайте, как Data Science трансформирует мир децентрализованных приложений, NFT, DeFi и всего того, что мы так любим.
• Поймете, почему Web3/Блокчейн может стать вашим конкурентным преимуществом на рынке труда.
• Получите мега-дозу вдохновения и мотивации для того, чтобы двигаться вперед в карьере в мире Web3/Блокчейна.
🧜♂️ Неважно, кто вы – новичок или опытный эксперт в анализе данных, этот эфир станет решающим в вашей карьере.
📆 Сохраните дату: 1 марта в 17:00 мск
Ждем вас на эфире! 💕
@TopSelectionWeb3
#эфир #web3 #blockchain #Data #Science
36 062
36 062
⛅ Запуск локального кода в облаке без настройки серверов и кластеров
Yandex DataSphere Jobs позволяет запускать любую программу на Python или shell-скрипт в облаке без всяких изменений. Для запуска скрипта не нужно модифицировать исходный код, самостоятельно развёртывать кластер и собирать окружение — это происходит автоматически при запуске скрипта.
Преимущества DataSphere Jobs:
⏺ Быстрый запуск вычислений в облаке с доступом ко всем его ресурсам, включая GPU без настройки виртуальных машин и кластеров.
⏺ Безопасность — Yandex Cloud выполняет все требования безопасности информации и работы с персональными данными. После исполнения вычислений DataSphere Jobs удалит весь код и данные.
⏺ Экономия затрат на развёртывание кластеров, их обслуживание и DevOps.
🗣 Подробнее смотрите в видео.
Реклама. ООО «Яндекс.Облако» ИНН 7704458262
36 062
🖥 Как можно избежать усложнения запроса лишними
CASE
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 mdatenullif, 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') mdate36 062
🖥 Генераторы данных с открытым исходным кодом!
🟡Mimesis - надежный генератор данных для Python, который может создавать широкий спектр поддельных данных на различных языках.
🟡Spawner - инструмент для создания данных для разнообразных баз данных и искусственного интеллекта. Содержит широкий набор полей, включая возможность пользовательской настройки вручную.
🟡Benerator - генератор текстовых данных для оценки, тестирования и обучения ИИ-моделей.
🟡DataFactory - удобный способ создавать разнообразные наборы тестовых данных для наполнения баз данных и проверки ИИ-моделей.
🟡MockNeat - простой интерфейс для программной генерации данных в форматах json, xml, csv и sql.
🟡Faker - с помощью этого инструмента можно быстро создать фейковые данные для тестов.
@sqlhub
