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 35 845 مشترک است و جایگاه 3 816 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 18 116 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 35 845 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 19 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -33 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 10 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.99% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.45% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 504 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 238 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 11 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 20 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.
35 845
مشترکین
+1024 ساعت
-157 روز
-3330 روز
آرشیو پست ها
35 840
🖥 Как заблокировать строки?
С помощью
SELECT ... FOR UPDATE
Если другая транзакция заблокировала какую-либо из этих строк, то она блокируется.
Чтобы заблокировать следующие строки таблицы, игнорируя заблокированные данные, используйте
SELECT ... FOR UPDATE SKIP LOCKED
Это позволит обойти все строки, заблокированные другой транзакцией.
#SQL
@sqlhub35 840
13 ноября в Слёрм стартует поток «Профессия Data Scientist».
Эксперты курса:
⚡️Иван Аникин, Team Lead Yandex.Edadeal
⚡️Владимир Бугаевский, Team Lead СберМаркет
Они расскажут, как создавать алгоритмы, которые автоматизируют труд и заставляют компьютеры «думать» самостоятельно.
Посмотреть подробную программу можно на сайте Слёрм
На курсе вы сможете научиться:
✔️анализировать и визуализировать большие объёмы данных;
✔️сводить бизнес-задачу в задачу машинного обучения;
✔️работать с данными разных типов.
Мы поможем уверенно стартовать в профессии: в конце обучения вы сможете сделать итоговый проект на реальных данных.
Это первый поток нового курса! Мы тщательно подбирали спикеров собрали наиболее актуальную информацию, подобрали заточенную на реальность практику.
В курс мы добавили дополнительные углубленные модули — в них эксперты рассказывают, как обучить нейросети, использовать машинное обучение для решения бизнес-задач.
Записаться на курс можно по ссылке
Реклама. ООО «Слёрм» г. Лиски, ОГРН 1193668020545
35 840
🖥 Выполнение логики IF/THEN в #SQL с помощью выражений CASE:
CASE
WHEN ... THEN ...
WHEN ... THEN ...
...
[ ELSE ... ]
END
• Simple => Проверяем, равен ли селектор значению
• Searched => Проверка любых условий
База данных обрабатывает их сверху вниз, возвращая первое истинное условие.
#SQL
@sqlhub35 840
Привет!
Это команда МТС. Мы создаем и развиваем сервисы в сфере мобильной связи, больших данных, искусственного интеллекта, облачного хранения, медиа и финансов.
Хотим вывести мобильную и веб-разработку на новый уровень, поэтому сейчас мы ищем крутого Middle/Senior системного аналитика, который будет:
· Валидировать бизнес-требования и дизайн к системе
· Проектировать клиент-серверное взаимодействие
· Консультировать команду разработки по поставленным задачам
· Взаимодействовать с аналитиками и архитекторами смежных команд в рамках разработки интеграционных соглашений
Ты круто справишься с этой работой, если у тебя есть знание основных способов интеграции систем, опыт работы с нотациями BPMN, UML, а еще ты умеешь писать простые SQL запросы.
Подробное описание вакансии ты найдешь по ссылке. Откликайся, мы ждем тебя!
Реклама. ПАО "МТС". ИНН 7740000076. erid: LjN8K7ixs
35 840
🖥Создание датасетов "на лету" в Oracle Database 23c с помощью конструктора значений таблицы
SELECT * FROM ( VALUES
( 'r1v1', 'r1v2' ), -- row1
( 'r2v1', 'r2v2' ), -- row2
--etc.
) tab_alias ( col1, co2l )
#SQL
@sqlhub35 840
Вы можете объединить строки из двух таблиц в одну с помощью UNION и UNION ALL
В чем разница?
UNION дедублирует данные, поэтому на выходе получается одна строка для каждого набора значений
UNION ALL сохраняет все строки из каждой таблицы.
#SQL
@sqlhub35 840
Следующая локация IT Talk by Sber для Java и QA-специалистов — Омск! 💻
Митап состоится уже 26 октября. На нём топовые спикеры расскажут о том, как реализуются задачи по разработке и тестировании в Сбере:
✔️ Егор Курилов раскроет все секреты нагрузочного тестирования Java-приложений.
✔️ Евгений Ляшенко объяснит, что же такое — релизный поезд веб-приложений.
✔️ А Дмитрий Лысаченко и Максим Нелин подискутируют о развитии больших языковых моделей от GPT до GigaChat.
Помимо интересных докладов, всех участников будет ждать игра «Интуиция», фуршет и очень много классного общения.
Встречаемся 26 октября в ресторации «Рига-Москва» по адресу: ул. Маяковского, 74. Регистрируйтесь по ссылке! 💚
35 840
Хотите получить в #SQL строку top-N для каждой группы? Например.
Лучшие результаты/экзамен
Самые высокооплачиваемые сотрудники/отдел
Лучший результат/команда
Пронумеруйте строки для каждой группы в подзапросе с помощью функции
ROW_NUMBER () OVER (
PARTITION BY <group_cols> ORDER BY <sort_cols>
)
Затем отфильтруйте эти значения во внешнем запросе.
@sqlhub35 840
☁️ Бесплатные курсы Yandex Cloud по работе с данными в облаке
🆕 Теперь вам доступен один из наиболее фундаментальных курсов по ClickHouse. На нём вы научитесь проектировать БД, обеспечивать отказоустойчивость кластера и работать с таблицами в ClickHouse. Начните использовать эту СУБД эффективно для задач аналитики.
В программе также есть курсы про:
• построение корпоративной платформы данных;
• витрины данных для веб-аналитики в ClickHouse;
• основы работы с DataLens.
Вы можете выбрать один курс или пройти программу целиком.
📈 Кому подойдут курсы?
Практикующим дата-инженерам и аналитикам как уровня junior или middle, так и более опытным. Мы расскажем, как вы можете улучшить свою работу с помощью наших инструментов.
Расширьте свои знания о работе с данными на курсах от Yandex Cloud. Регистрируйтесь по ссылке.
Реклама. ООО "Яндекс" ИНН 7736207543
35 840
🖥 Хотите сравнить две таблицы и вернуть разные строки с помощью #SQL?
Пример.
SELECT <cols>
FROM ( SELECT 'T1' T, T1.* FROM T1 UNION ALL SELECT 'T2' T, T2.* FROM T2 )
GROUP BY <cols>
ЕСЛИ COUNT (*) <> 2
@sqlhub35 840
Попробуйте свои силы в Data Science на бесплатном мини-курсе, который подходит для любого уровня подготовки. Вас ждут 4 задания для отработки знаний на практике, полезные материалы, подарки и живое общение с экспертом.
Зарегистрируйтесь прямо сейчас и получите гайд «Как пользоваться ChatGPT и Midjourney из России и Беларуси»: https://epic.st/-vh-m
В программе знакомство с профессиями в Data Science и практика:
— ML Engineer — пишем нейросеть для подбора новостных статей.
— Data Engineer — изучаем основные конструкции SQL на примере базы данных заказов.
— Data Analyst — визуализируем данные индекса счастья c помощью Python.
— Изучаем основы Python и SQL.
После просмотра видеоматериалов будет онлайн-встреча с Анастасией Борневой — руководителем направления по исследованию данных в Сбере. Разберём пройденный материал и обсудим актуальные вопросы профессии.
🎁 Вас ждут подарки:
— год изучения английского бесплатно;
— персональная карьерная консультация;
— 5 полезных чек-листов для старта карьеры;
— сертификат на скидку 10 000 рублей на любой курс Skillbox.
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880
35 840
🖥 Хотите запретить dcnfdre NULL в столбец и использовать вместо него значение по умолчанию?
В Oracle Database используйте:
CREATE TABLE ... ( <col> <datatype> DEFAULT ON NULL <expr> )
Если при INSERT опустить <col> или поместить в него NULL, то база данных использует вместо него <expr> по умолчанию.
#sql #tips #junior
@sqlhub35 840
🔥 Дайджест полезных материалов из мира SQL за неделю
Почитать:
— Регулярные выражения в реальных задачах
— О Prepare statements, серверном кэше скомпилированных запросов или как эффективно кэшировать запросы в YDB
— Exploring Database Options for Java Applications
— Fearless Multitenancy
— User-Defined Functions in SQL: Expanding Your Database Toolkit
— SQL Pro tips : AWS Athena SQL UNPIVOT : CROSS JOIN UNNEST
— SQL Pro tips : GCP BigQuery SQL CROSS JOIN with UNPIVOT UNNEST
— Exploring String Field Types in Databases: CHAR, VARCHAR, and TEXT
— PostgreSQL Internals: A Deep Dive into the Inner Workings of a Powerful Relational Database
— SQL - Optimize Your SQL Queries for Performance
— SQL - Use Indexes Wisely for Performance Optimization
— Performing SQL Commands
Посмотреть:
🌐 Разбор задачи с собеседования Data Science. Подготовка на практике (⏱ 26:12)
🌐 Cобеседование #Python топовый банк Goldman Sachs Associate на 12000 $ #задача #программирование (⏱ 01:00)
🌐 Facebook задача с собеседования на #Python на 120000 рублей #программирование #задача #код (⏱ 00:59)
🌐 Разбора задачи с собеседования #Golang (⏱ 00:22)
🌐 Django создание модели. Вывод даных на страницу (⏱ 13:01)
Хорошего дня!
35 840
🖥 Виды JOIN в SQL
В SQL-джойнах скрыто больше, чем можно подумать. Давайте разберем их.
Будем использовать две простые таблицы: компании companies и их вакансии
jobs.
Есть три вымышленные компании — Hoogle, Emazon и Neta — которые предлагают на удивление мало вакансий:
Hoogle интересуется аналитиками данных. Emazon нанимает Go-разработчиков и ML-инженеров. У Neta нет вакансий. А какая-то ноунейм-компания с идентификатором 99 отчаянно разыскивает UI-дизайнера.
Время джойнить!
📌 Читать
@sqlhub35 840
35 840
Освойте весь актуальный стек Middle Data Engineer
На курсе «Инженер данных» от школы karpovꓸcourses под руководством опытных практиков из VK, Яндекс Go, Sbermarket и Ozon за 5 месяцев вы научитесь:
● Работать с реляционными и MPP базами данных
● Автоматизировать ETL-пайплайны
● Проектировать традиционные и облачные хранилища
● Применять ML-модели на больших данных
● Разрабатывать дашборды для мониторинга DWH платформы
Здесь вас ждут интересные проекты и настоящая инфраструктура: Greenplum, Hadoop, Kubernetes, Spark, Hive, Kafka, Airflow, Tableau.
По итогам обучения вы станете крепким Middle специалистом с широким набором прикладных навыков, а наш HR обязательно доведёт вас до оффера в хорошую компанию.
Стартуем 12 октября. Ждём вас на курсе!
[Записаться]
Кстати, по промокоду SQL26HUB для вас действует скидка 5% до 19 октября.
Реклама. ООО "Карпов Курсы". Erid: LjN8KZbaS
35 840
35 840
🖥 Z Order в #DeltaLake организует данные в хранилище для повышения производительности запросов.
В данном примере запрос должен просканировать
8 отдельных файлов, чтобы найти строки, в которых id = 5. Однако при оптимизации Z Order запрос должен просканировать только один файл, чтобы найти нужные строки.
• Delta Lake Z Order
• Что такое Delta Lake
@sqlhub35 840
🖥 Оптимизация хранения данных в СУБД Greenplum
Greenplum — это open source MPP СУБД, основанная на PostgreSQL.
Архитектура СУБД укрупненно представляет собой систему, состоящую из n-го количества Segment Host — процессов/серверов, на которых производится хранение и обработка данных, и одного Master Host – процесса/сервера, являющегося точкой входа клиента, который также хранит внутри себя метаданные таблиц и распределяет обработку данных между сегментами.
Вопрос выбора способа хранения данных для меня встал достаточно остро из-за относительно большого объема анализируемых данных. Кратко опишу набор таблиц витрины и примерное количество строк в них на данный момент:
1. Таблица с пользователями маркетплейса (более 4 млн.);
2. Корзина товаров (более 150 млн.);
3. Покупки пользователей в маркетплейсе (более 40 млн.);
4. Таблица с начислениями бонусов за покупки (более 20 млн.)
5. И т.д. (суммарно еще около 5-10 млн. строк уходят на перечень продаваемых товаров, различные справочники и другую сопутствующую информацию)
Аналитические запросы, в особенности с объединением этих таблиц, занимают достаточно большое количество времени и ресурсов, что негативно складывается на работе СУБД, коллег и меня в частности.
В связи с этим, оптимизация хранения таблиц является одним из основных вариантов оптимизации запросов (вкупе с объяснением того, как эти оптимальные запросы строить, но это уже совсем другая история).
Рассмотрим задачу выбора оптимального способа хранения данных подробнее. 👇
Читать
@sqlhub
35 840
+412 октября в 11:00 приглашаем вас на Deep cloud dive — первую дискуссионную конференцию beeline cloud о будущем российских облаков. Погрузитесь в атмосферу происходящего, задайте вопрос любому спикеру в онлайн и не пропустите возможность выиграть брендовый мерч.
Что вас ждет
На одной площадке встретятся эксперты ведущих компаний рынка, чтобы обсудить тренды, затронуть наболевшие проблемы и наметить пути их решения:
Три дискуссионных блока
11:10 — 12:00
Cloud: Локализация рынка облаков и вызовы перед отечественными продуктами.
12:00 — 12:50
Data: Демократизация ИИ и больших данных. Примеры внедрений и перспективы.
13:20 — 14:10
Security: Актуальные угрозы и прогнозы на 2024 год.
Регистрируйтесь на конференцию здесь — и до встречи на Deep cloud dive!
Реклама. ООО "ДАТАФОРТ". ИНН 7713606615. erid: LjN8KChv2
