اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
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 35 831 مشترک است و جایگاه 3 839 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 18 139 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 35 831 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 14 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -37 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -16 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.95% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 4.13% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 3 566 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 480 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 13 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 15 ژوئن, 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.
35 831
مشترکین
-1624 ساعت
-447 روز
-3730 روز
آرشیو پست ها
35 835
🖥 Appsmith — это инструмент для создания внутренних приложений и панелей администратора, который позволяет пользователям без опыта программирования разрабатывать интерфейсы!
🌟 Платформа включает визуальный редактор с виджетами (таблицы, графики, формы и т.д.), а также возможность интеграции со многими базами данных и сторонними API. JavaScript поддерживается для написания логики, что помогает при создании сложных интерфейсов. Appsmith фокусируется на быстром создании инструментов, улучшении бизнес-процессов и снижении затрат на разработку.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@sqlhub
35 835
Разбираем тестовое задание на позицию Junior Аналитика в Самокат
Чтобы найти работу, мало пройти курс и сделать классное резюме. На практике, чтобы выделиться на собеседовании, нужно понимать, что лежит под капотом каждого инструмента, а не следовать конкретному заученному алгоритму.
Чтобы попрактиковаться в этом, приходите на бесплатный вебинар, где будем решать типичные задачи на SQL, которые дают на собеседованиях аналитикам на основании данных из Самоката.
Что будет на вебинаре:
- Проведем аналитику заказов и клиентов с помощью SQL
- Разберем фишки кода на SQL: CASE в агрегациях, удобная фильтрация и другие
- Построим мини-дашборд продаж в Metabase
Вебинар проведет Андрон Алексанян, CEO Simulative
🕗Встречаемся 12 ноября в 19:00
🎁Обязательно приходите смотреть вебинар в прямом эфире - в лайве будут дарить подарки, которые сильно бустанут старт карьеры в аналитике!
Зарегистрироваться на бесплатный вебинар
35 835
🖥 Golang RESTful API с Gin, Gorm и PostgreSQL!
💡 В этой статье содержится полный пример сервиса Golang RESTful API, который использует gin для маршрутизации, gorm для ORM и PostgreSQL в качестве базы данных. Этот пример включает следующие функции PostgreSQL: создание базы данных и таблиц, вставка и запрос данных, разбиение данных, индексация, функции и хранимые процедуры, триггеры, представления, CTE, транзакции, ограничения и обработка JSON
🔗 Ссылка: *клик*
@sqlhub
35 835
👣 sqlseeder — инструмент на Go для генерации SQL-запросов INSERT из данных в форматах JSON и Excel. Он поддерживает отношения «один ко многим» и «многие ко многим» между таблицами и позволяет настраивать разделители для удобной обработки данных. Пользователи могут генерировать SQL-запросы, используя JSON- или Excel-данные, и применять шаблоны Go для гибкой настройки SQL-выхода.
🖥 Github
@sqlhub
35 835
Бесплатный стартер-пак в науку о данных от karpov courses
Анализ данных необходим для улучшения продукта и повышения эффективности бизнеса, а спрос на внедрение работы с данными стабильно растёт каждый год. Если вы стремитесь к более фундаментальному пониманию профессий аналитика данных, инженера машинного обучения и работы с данными в целом, то обязательно обратите внимание на бесплатный стартер-пак в науку о данных от karpov.courses.
Ребята разложили сферу Data Science на составные элементы — от самых азов до продвинутого уровня. Вы познакомитесь с экспертами сферы, освоите необходимую терминологию, закрепите и структурируете имеющиеся знания, получите полезные советы от нанимающего тимлида и эйчара из крупных компаний о том, как перейти на более интересную/высокооплачиваемую роль.
Забрать стартер-пак или узнать подробнее о программе можно по ссылке: https://clc.to/erid_LjN8KHBDK
Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627.
35 835
🖥 Teable — это no-code платформа, построенная на основе Postgres, которая служит аналогом Airtable.
🌟 Teable предназначена для работы с данными, облегчая создание таблиц, связей и настроек без необходимости программирования. Teable позволяет пользователям управлять базами данных через удобный интерфейс, автоматизировать обработку данных и разворачивать приложения. Поддержка Postgres делает платформу масштабируемой и подходящей для гибкого использования как для начинающих, так и для профессионалов в сфере управления данными.
🔐 Лицензия: AGPL-3.0
🖥 Github
@sqlhub
35 835
+4
💪 Уже есть опыт работы с хранилищами данных, но хочешь прокачать скилы и открыть новые карьерные горизонты?
Тогда скорее залетай на бесплатный ИТ-интенсив в Открытых школах Т1 для аналитиков платформы данных (DWH) — регистрация до 8 ноября!
Открытые школы — это возможность усилить свои навыки и получить оффер от одного из лидеров* российского ИТ-рынка — Холдинга Т1. И все это за месяц, онлайн и в удобное вечернее время.
Что ты получишь?
🔹Уникальный рыночный опыт и масштабные ИТ-проекты: мы одни из первых, кто внедряет технологии для управления данными. Выпускники школ смогут присоединиться к проекту по созданию новой технологической платформы данных в банковской сфере.
🔹Быстрый рост в ИТ при поддержке экспертов и топовых преподавателей. Карьерные треки для выпускников Открытых школ позволяют быстро расти в профессии в Т1.
🔹Работа в бигтех-компании: ИТ-аккредитация, современный техстек, ДМС, удаленка, крутые офисы, спорт, обучение, митапы, ИТ-конференции, программы признания и развития, а также многое другое от Т1.
Более 900 специалистов уже прошли этот путь — теперь твоя очередь! Читай подробности в карточках ☝️ Старт обучения уже 11–12 ноября! Ссылка для подачи заявки.
Реклама. ООО «Т1» ИНН: 7720484492. Erid: 2SDnjcEokmZ
35 835
🖥 ChartDB — это бесплатный и открытый редактор диаграмм баз данных. Он позволяет визуализировать и проектировать структуру базы данных через один запрос!
🌟 ChartDB поддерживает работу с несколькими типами баз данных, включая PostgreSQL, MySQL и SQLite. ChartDB использует AI для экспорта данных и позволяет редактировать схемы, адаптируя их для разных диалектов SQL, что удобно для миграции между базами данных.
🔐 Лицензия: AGPL-3.0
🖥 Github
🔗 Сайт проекта: *клик*
@sqlhub
35 835
📖 Бесплатная книга: "Математика для компьютерных наук" от MIT!
🌟 Эта книга охватывает дискретную математику, включая теорию множеств, комбинаторику, графы и доказательства. Она создана для студентов компьютерных наук и рассматривает математические основы, важные для алгоритмов, анализа данных и логики программирования, акцентируя внимание на строгом доказательном подходе
🔥 В книге 1048 страниц, и все абсолютно бесплатно!
📖 Читать: *клик*
@sqlhub
35 835
Хотите автоматизировать рутину в базе данных?
5 ноября в 20:00 мск приглашаем вас на открытый вебинар «Триггеры в PostgreSQL». Узнайте, как с помощью триггеров управлять данными и автоматизировать процессы.
На вебинаре вы:
- изучите основные возможности триггеров
- научитесь создавать их и управлять ими
- получите советы по оптимизации и отладке для реальных проектов.
Спикер Наталия Титова — опытный аналитик и преподаватель в области баз данных, анализа данных и DS. Старший преподаватель прикладной математики МИЭМ НИУ ВШЭ.
Регистрируйтесь прямо сейчас и получите скидку на участие в курсе «PostgreSQL для администраторов баз данных и разработчиков»
#реклама
О рекламодателе
35 835
🖥 Weaviate — это векторная база данных на Go с открытым исходным кодом, оптимизированная для поиска и машинного обучения. Она позволяет хранить данные в виде векторов, что делает её полезной для приложений, работающих с семантическим поиском, NLP, и рекомендательными системами
🌟 Weaviate поддерживает различные источники данных и легко интегрируется с ML моделями, автоматически индексируя данные для быстрого поиска и анализа
🔐 Лицензия: BSD-3-Clause
🖥 Github
@sqlhub
35 835
Быстрый путь в Т-Банк для системных аналитиков
9 и 10 ноября пройдет Weekend Offer для специалистов уровней middle и senior. Можно пройти все этапы собеседования за выходные, и если все понравится — оффер ваш.
Что вас ждет в команде Т-Банка:
— Выстроенные процессы и понятная зона ответственности.
— Быстрые согласования и простое взаимодействие с командами.
— Комьюнити более 1 000 системных аналитиков.
— Конференции и митапы, обучающие курсы и программа менторства.
Узнайте больше и оставьте заявку до 6 ноября
35 835
🔥 ds-cheatsheet — репозиторий на Github с огромным количеством всевозможных шпаргалок по Data Science!
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@sqlhub
35 835
🖥 Google использовал большую языковую модель для выявления уязвимости в SQLite
Исследователи из подразделений Google Project Zero и Google DeepMind опубликовали отчёт о развитии AI-системы Big Sleep, построенной на базе большой языковой модели Gemini 1.5 Pro и предназначенной для определения уязвимостей в исходном коде. Достижением проекта стало выявление с использованием Big Sleep первой пригодной для эксплуатации и ранее неизвестной уязвимости в существующем проекте. Уязвимость выявлена в результате проверки AI-системой кодовой базы СУБД SQLite и приводит к переполнению за нижнюю границу буфера в стеке (buffer underflow). Проблема обнаружена в недавно принятом коде и устранена до его попадания в финальный релиз SQLite 3.47.0.
Модель может использоваться как вспомогательный инструмент в областях, в которых требуется проведение трудозатратного ручного рецензирования, а также для организации автоматической проверки нового кода с целью выявления уязвимостей на ранних стадиях разработки (до попадания проблемного кода в финальные релизы). Предполагается, что развиваемая AI-модель позволит выявлять связанные с безопасностью проблемы в коде, которые проблематично определять путём fuzzing-тестирования.
Дополнительно можно отметить заявление генерального директора Google о том, что в настоящее время более четверти (25%) всего создаваемого в компании кода генерируется с использованием больших языковых моделей Gemini, после чего данный код рецензируется и принимается инженерами. Отмечается, что подобное применение AI позволило существенно ускорить процесс разработки продуктов.
https://googleprojectzero.blogspot.com/2024/10/from-naptime-to-big-sleep.html
@sqlhub
35 835
🖥 Эта статья описывает лучшие практики работы с MongoDB в .NET. Автор объясняет, как настроить MongoDB в ASP.NET Core, регистрировать зависимости через DI-контейнер и работать с ID-шниками в MongoDB
🌟 Статья также включает примеры работы с коллекциями, демонстрирует использование Guid для идентификаторов и предлагает удобную организацию кода через класс MongoDbContext. В конце статьи даны рекомендации по сериализации данных и использовании camelCase для полей
🔗 Ссылка: *клик*
@sqlhub
35 835
🖥 Как ускорить высокопараллельные вставки строк в SQL Server за считанные часы!
🌟 В этой статье автор столкнулся с серьезным замедлением при массовой загрузке данных в базу данных SQL Server. Причина кроется в том, что процесс добавления новых записей сталкивается с так называемыми "блокировками", которые замедляют всю операцию. Автор статьи предлагает несколько решений для оптимизации этого процесса и ускорения загрузки данных
🔗 Ссылка: *клик*
@sqlhub
35 835
