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
شبکه:📈 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 36 078 مشترک است و جایگاه 3 727 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 17 610 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 36 078 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 31 اکتبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 143 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -13 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 8.65% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.79% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
- دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 3 123 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 1 369 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
- واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 8 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 01 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.
36 078
مشترکین
-1324 ساعت
-677 روز
+14330 روز
آرشیو پست ها
36 077
💻 GreptimeDB — облачная распределенная БД временных рядов с открытым исходным кодом; поддерживает PromQL/SQL/Python
GreptimeDB — это open-sorce БД временных рядов, ориентированная на эффективность, масштабируемость и аналитические возможности.
Особенности GreptimeDB:
— оптимизированная колоночная структура для работы с данными временных рядов; сжатие и хранение в различных системах хранения данных, в частности в облачных объектных хранилищах
— полностью открытая архитектура распределенного кластера, использующая мощь облачных вычислительных ресурсов
— встроенный SQL и PromQL для запросов, возможность использовать сценарии Python для решения сложных аналитических задач
Быстрый старт с Docker:
docker run --rm --name greptime --net=host greptime/greptimedb standalone start
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhub36 077
Как управлять ресурсами в ClickHouse?
🔹Научитесь управлять ресурсами и профилированием запросов в ClickHouse на открытом уроке от Otus. Практика поможет оптимизировать работу с базой данных, улучшить производительность запросов и эффективно управлять ресурсами системы.
✅ Практика: настройка квот, ограничений и профилей пользователей
Урок приурочен к курсу «ClickHouse для инженеров и архитекторов БД». Все о работе с ClickHouse: от установки и настройки, до продовых решений
👉 Регистрация и подробности:
https://otus.pw/CXtd/?erid=LjN8K1gPi
36 077
Когда ментор Слёрма Николай Марков решил стать Data-инженером, он не представлял, какие сюрпризы его ждут в профессии. А участники первого реалити-шоу про Data-инженеров уже успели прочувствовать эту атмосферу.
От неожиданных сбоев в коде до неуловимых багов — они испытали на себе вызовы, которые стоят за работой с большими данными. Кто смог раскрыть потенциал в нашей гонке, а кто слился после первых заданий?
👉🏻 Переходите, чтобы узнать, кто готов идти до конца и как стать Data-инженером
Внутри — гайд «Инструменты Data-специалиста», Roadmap для начинающего Data-инженера и ещё много полезного — статьи, ссылки, рекомендации и бесплатные вебинары 👉🏻 @gdedata
Реклама. ИП Аердинов Н.В. ИНН 638103515932 erid: LjN8K97oM
36 077
36 077
Получить диплом о прохождении курса “ML-инженер” сейчас не так уж и сложно. А вот стать квалифицированным специалистом, способным решать сложные задачи — вот, что по-настоящему не просто и круто!
Прокачать себя в профессии можно на бесплатном вебинаре «Почему ML-инженеру важно разбираться в продукте» от Product manager OneCell, преподавателя AI Talent Huv ИТМО Вадима Чижкова.
На вебинаре вы разберете:
▪что такое продукт,
▪почему ML-инженеру важно понимать продукт, даже если есть product-manager
▪как инженерные решения влияют на продуктовые метрики,
▪как оценивать задачи, исходя из их ценности для продукта.
А так же сможете задать все интересующие вас вопросы эксперту.
Вебинар состоится 12.09.24 в 18:30(Мск). Регистрируйтесь в боте на вебинар и становитесь ML-инженером, за которого будут бороться топовые компании страны и мира!
Наш бот также пришлет вам напоминание о мероприятии, чтобы вы ничего не пропустили.
Реклама. Университет ИТМО ИНН:7813045547 erid:2VtzqxkvKps
36 077
+1
💻Debezium — open-source CDC для Apache Kafka
Debezium — это CDC (Capture Data Change), набор коннекторов для различных СУБД, совместимых с фреймворком Apache Kafka Connect.
Debezium поддерживает следующие СУБД: MySQL, PostgreSQL, MongoDB, SQL Server, Cassandra и Oracle;
причём все эти СУБД подключаются по единой общей модели.
Если сравнивать использование Debezium с традиционным подходом (когда приложение читает данные из СУБД напрямую), то к его главным преимуществам относится реализация стриминга изменения данных на уровне строк с низкой задержкой, плюс высокая надежность и доступность.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhub
36 077
🖥 Scientific Computing with Python — это бесплатный интерактивный курс от FreeCodeCamp, созданный для изучения анализа данных с помощью Python.
Основные темы включают:
▪️ работу со строками;
▪️ List Comprehension;
▪️ основы алгоритмического дизайна;
▪️ структуры данных;
▪️ классы и объекты.
Цель курса — дать учащимся прочные навыки для работы с научными данными и их обработкой, используя Python.
🔗 Ссылка на курс
#курс #python
@sqlhub
36 077
Приглашаем принять участие в вебинаре «Как эффективно построить конвейер DevOps. Опыт использования Platform V Orchestra R».
Когда: 12 сентября в 11:00.
Виталий Астраханцев, руководитель разработки инструментов DevSecOps в СберТехе, расскажет об инструменте, который позволяет настраивать конвейеры в режиме low-code.
Что еще обсудим:
· Как устроен процесс единой разработки ПО: от идеи до развертывания в промышленных средах. Helicopter view и разбор роли CI/CD.
· GitOps/NoOps/AIOps: плюсы, минусы и варианты развития.
· Метрики производственного процесса. Вопрос актуальности DORA.
· Можно ли за час собрать конвейер с нуля? Разберемся на реальном примере.
Регистрируйтесь сейчас и до встречи на вебинаре!
36 077
+2
💻 Kvrocks — распределенная БД NoSQL, использующая RocksDB в качестве механизма хранения и совместимая с протоколом Redis
Apache Kvrocks — это распределенная key-value БД, которую можно использовать вместо Redis.
Дизайн репликации и хранения был вдохновлен rocksplicator и blackwidow.
Особенности Kvrocks:
— Совместимость с Redis: можно получить доступ к Apache Kvrocks через любой клиент Redis.
— Пространство имен: аналогично Redis
SELECT, но с токеном для каждого пространства имен.
— асинхронная репликация с использованием binlog, как в MySQL.
— поддержка Redis sentinel для аварийного переключения при сбое ведущего или ведомого устройства.
Быстрый старт с Docker:
docker run -it -p 6666:6666 apache/kvrocks --bind 0.0.0.036 077
⚡️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/pro_python_code
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
Linux: t.me/linuxacademiya
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
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
C++ собеседования: t.me/cppsobes
Kubernets: t.me/kubernetc
💼 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
36 077
+1
💻Triplit — open-source БД, которая синхронизирует данные между сервером и браузером в режиме реального времени
—
npm create triplit-app@latest
Triplit — это полнофункциональная база данных, работающая как на сервере, так и на клиенте. Поддерживает подключаемые хранилища (IndexedDB, SQLite, durable objects), синхронизацию через websockets, плюс поддерживавет популярные фреймворки (React, Solid, Vue, Svelte)
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhub36 077
🖥 Мечтаете о карьере в IT, но не хотите программировать? Хорошая новость: это возможно!
Если стать аналитиком данных — IT-специалистом, который собирает и анализирует данные, чтобы строить прогнозы для бизнеса. Аналитики данных востребованы во многих сферах: IT, маркетинг, ритейл, банкинг и т. д.
Обучение подойдет, если вы:
🟣новичок без опыта без опыта в IT
🟣бухгалтер, финансист или экономист
🟣уже работаете с аналитикой и хотите углубить знания для роста в карьере
На курсе вы получите навыки, которые реально нужны работодателям, и овладеете самыми популярными инструментами: Python, Pandas, NumPy, Jupyter Notebook, SQL, Power BI.
🔗 Начните работать аналитиком уже через 6 месяцев! Заполните заявку, чтобы получить бесплатный доступ к первым урокам.
Реклама. ООО «Эдюсон», ИНН 7729779476. Erid:2VtzqvPJeZU
36 077
💻Skytable — современная масштабируемая NoSQL БД с BlueQL, разработанная для обеспечения производительности, масштабируемости и гибкости
Skytable — это in-memory key-value БД, основанная на широких столбцах, с поддержкой дополнительных моделей данных, которая использует собственный механизм хранения (структурированные записи с оптимизированными транзакциями) и позволяет выполнять запросы с помощью собственного языка запросов BlueQL — надмножества SQL.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhub
36 077
Курсы от Центрального университета для тех, кто уже многое видел в ML, DL и ИИ для углубленной прокачки навыков!
Университет открыл курсы дополнительного образования с интенсивной программой уровня второго курса магистратуры и большим количеством практики. Обучение проходит по вечерам или по субботам, занятия можно посещать как оффлайн в московском кампусе, так и онлайн.
Выбирайте от одного до четырех курсов из списка:
– Рекомендательные системы;
– компьютерное зрение;
– обработка естественного языка;
– прогнозирование временных рядов.
Подробнее о курсах и университете здесь.
Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023
36 077
+1
💻FrostDB — встраиваемая колоночная БД, написанная на Go
Построенная поверх Apache Arrow, FrostDB предоставляет конструктор запросов и различные оптимизаторы (использующие DataFrame-подобные API).
В первую очередь, FrostDB оптимизирована для записи.
FrostDB поддерживает сбрасывание данных во внешнее объектное хранилище типа S3.
🖥 GitHub
@sqlhub
36 077
Как эффективно использовать расширения и модули в PostgreSQL и работать с JSON?
Ждем вас на открытом вебинаре 18 сентября в 20:00 мск, где мы разберем:
- обзор популярных расширений PostgreSQL: PostGIS, pg_trgm, hstore и их применение;
- пошаговую установку и настройку расширений;
- основы создания собственных расширений для специфических задач;
- хранение и обработку JSON-данных: преимущества и недостатки;
- использование jsonb для эффективной работы с JSON в PostgreSQL;
- примеры реальных приложений, использующих JSON-данные в PostgreSQL.
👨💻🛠👨🏻💻 Урок подходит для разработчиков, администраторов БД и аналитиков. Встречаемся в преддверии старта курса «PostgreSQL для администраторов баз данных и разработчиков».
Спикер Наталия Титова — опытный аналитик и преподаватель в области баз данных, анализа данных и DS.
➡️ Ссылка для регистрации: https://otus.pw/O0g5/?erid=LjN8KCMzo
36 077
🖥 Crossed - это сверхвысокопроизводительная встраиваемая и серверная СУБД.
Она разработана для высокопроизводительных сценариев, когда в основной памяти может храниться вся база данных.
Особенности
- Поддержка нескольких ОС: Linux / Windows / macOS / FreeBSD и т.д
- Поддержка ARCH с несколькими процессорами: X86 / ARM / PPC / MIPS и т.д.
- Поддержка OnDisk / In-memory / RamDisk / гибридного хранилища
- Поддержка стандартной модели СУБД
- Поддержка MySQL
- Поддержка нескольких баз данных
- Поддержка хэширования и индекса RBTREE(TBD)
- Поддержка многоколоночного индекса
- Поддержка точного совпадения,
- Поддержка WALL для хранения данных на диске (TBD)
- Поддержка многопоточного доступа и доступа к нескольким процессам
- Поддержка блокировки чтения и записи на уровне таблиц
- Поддержка MVCC для чтения и записи
- Поддержка встроенной оболочки CrossDB
- Поддержка API с несколькими статусами
- Поддержка готовых API-интерфейсов Statments
- Сверхвысокая производительность
- Zero Config: никакой сложной конфигурации, все как из коробки
make
make install
▪ Github36 077
Используйте продвинутые функции ClickHouse для эффективного анализа данных
🔹Оптимизируйте запросы на открытом уроке «Продвинутые функции ClickHouse» от Otus. Рассмотрим использование материализованных представлений, работу с распределенными таблицами и тонкости настройки кластеров
✅ Практические примеры с демонстрацией реальных кейсов
Урок приурочен курсу «ClickHouse для инженеров и архитекторов БД» от Otus.
👉 Регистрация и подробности:
https://otus.pw/OAZJ/?erid=LjN8KRqKC
