SQL и Анализ данных

⚡️ Вы слышали про Rust. Знаете, что он быстрый, безопасный и что за ним будущее. Осталось одно: сесть и выучить. Этот курс со Stepik- кратчайший путь от «знаю что такое Rust» до «пишу на нём». 6 модулей, 50 уроков, 143 теста. Ownership, borrowing, traits, async, Tokio, Axum, макросы, WASM — всё разложено по полочкам и закреплено практикой. Никакого видео на 40 минут ради одной мысли. Подробный текст, много кода, реальные задачи после каждого урока. На выходе — портфолио из 10+ проектов: от CLI-утилит до REST API с базой данных. 48 часов действует скидка 55 процентов: stepik.org/course/269250

✔️ Hunyuan выпустил превью Hy3 в опенсорсе: 295B параметров, 21B активных, контекст 256K. Это гибридный MoE с режимами быстрого и медленного мышления, и первая модель после полной перестройки инфраструктуры предобучения и RL. Агент тянет цепочки до 495 шагов в продакшене, работает с документами, аналитикой данных и MCP-инструментами. По скорости инференса: время до первого токена сократили на 54%, полное время ответа - на 47%. При этом на живых задачах CodeBuddy и WorkBuddy модель падает меньше чем раз на десять тысяч запросов. На стандартных бенчах (SWE-bench Verified для кода, Terminal-Bench 2.0 для терминала, BrowseComp и WideSearch для веб-поиска) Hy3 идёт вровень с топовыми кодинговыми и поисковыми агентами. Совместима с OpenClaw, OpenCode и KiloCode, запускается через vLLM и SGLang. https://modelscope.cn/models/Tencent-Hunyuan/Hy3-preview https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy3-preview @ai_machinelearning_big_data #Hunyuan

Как за 1 час собрать рабочий Skill в Claude Это не теория, а простой пайплайн, который реально работает. Сначала идея Берёшь повторяющуюся задачу и сразу формулируешь, что именно должен делать скилл. Лучше максимально конкретно. Дальше сборка Запускаешь skill-creator и отвечаешь на вопросы. На выходе получаешь папку и SKILL.md с логикой, триггерами и инструкциями. Потом тест Пробуешь на реальных запросах. Смотришь, срабатывает ли там, где нужно. Оценка Смотришь eval. Это шаг, который почти все пропускают, а зря. Он показывает, где скилл ведёт себя нестабильно. Доработка Чистишь формулировки, уточняешь триггеры, убираешь лишние срабатывания. Финал Загружаешь в Capabilities → Skills и проверяешь уже в живом чате. Как ускорить процесс Открой Claude Cowork Выбери Opus + Extended Thinking И просто напиши: "Помоги создать скилл для моей повторяющейся задачи" Главное правило Если скилл срабатывает лишний раз, проблема почти всегда в описании. Хороший скилл - это не код, а правильно заданный контекст. https://www.youtube.com/shorts/GhgKXX0mdxk

🚀 Ты всё ещё называешь обёртку над ChatGPT «AI-продуктом»? Пока ты пишешь промпты - рынок уже ушёл дальше. Сейчас выигрывают не те, кто умеет красиво формулировать запросы, а те, кто строит агентные системы: - принимают решения сами - ходят в API - работают с Postgres и Redis - управляют браузером через Playwright - доводят задачи до результата без человека И вот правда, о которой мало говорят: 90% таких систем умирают между ноутбуком и продом. Работает локально. Ломается в реальности. Нет архитектуры. Нет устойчивости. Нет деплоя. AI Agents Engineering - курс со Stepik, который закрывает этот разрыв. - LangGraph, AutoGen, Computer Use - архитектура агентов, а не «скрипты на коленке» - LLMOps, логирование, стабильность - деплой в Docker и работа в проде 8 модулей, 120+ шагов, всё через практику. На выходе не «сертификат ради галочки», а: - рабочий production-агент - понимание, как строить такие системы с нуля - навыки, за которые уже платят Сейчас самое окно входа. Через полгода это станет базой, а не преимуществом. Скидка 55% действует ещё 48 часов: https://stepik.org/a/276971/

Используй EXISTS вместо IN на больших таблицах -- медленнее SELECT * FROM orders o WHERE o.user_id IN (SELECT id FROM users WHERE active = true); -- быстрее SELECT * FROM orders o WHERE EXISTS ( SELECT 1 FROM users u WHERE u.id = o.user_id AND u.active = true ); EXISTS останавливается на первом совпадении и не тянет весь подзапрос в память. На больших данных разница может быть кратной.

Роден нанял бы себе ИИ-агента 💯 Ещё пару лет назад ценность инженера была в технических навыках. Сейчас — в том, как он выстраивает систему, которая работает за него или даже целую команду. Примерно как Роден 😅 Да, тот самый скульптор XIX века. Он не вырезал каждую скульптуру сам, а строил мастерскую, где идея остаётся за ним, а исполнение масштабируется. С ИИ происходит то же самое. Лучшие команды собирают процессы, где агенты подхватывают задачи, делают работу и возвращают результат — остаётся только проверить. Вот вам простой тест (подсмотрел у Дмитрия Бороздина): — у вас есть документация, где хранится весь контекст? — проводите тесты ИИ-агентов? — работаете с логами и метриками, чтобы отслеживать ошибки? Если хотя бы на один вопрос ответили «нет» — ваша мастерская, скорее всего, работает некорректно. Я периодически читаю Дмитрия — он много пишет об ИИ в ритейле: как влияет на продажи, клиентский опыт и экономику интернет-магазинов. Если тема откликается, вот канал: https://t.me/+RfOKsii_DM5iZDYy?erid=2W5zFHn3wwF 👈

Хочешь писать код быстрее в 10 раз? Вот команды Claude Code, которые реально бустят работу. Очистить контекст — /clear Сжать историю — /compact Закоммитить изменения — /commit Развернуть приложение — /ship Проверить код — /review Протестировать — /test Нашёл баги — /debug Нужно улучшить код — /refactor Сделать документацию — /docs Не знаешь с чего начать — /plan Хочешь разобраться — /explore Нужно параллельно — /parallel И для массовых задач — /batch Сохрани эту шпаргалку, чтобы не потерять.

Продвинутый SQL совет - всегда проверяй, можно ли заменить SELECT DISTINCT на правильный JOIN или EXISTS. Очень часто DISTINCT добавляют просто чтобы убрать дубли после неудачного join. Запрос вроде работает, но по факту ты сначала раздуваешь результат, а потом заставляешь базу его чистить. На больших таблицах это легко убивает производительность. Плохой вариант:

SELECT DISTINCT u.id, u.name
FROM users u
JOIN orders o ON o.user_id = u.id;

Лучше так:

SELECT u.id, u.name
FROM users u
WHERE EXISTS (
    SELECT 1
    FROM orders o
    WHERE o.user_id = u.id
);

Почему это сильный приём: EXISTS останавливается, как только находит первое совпадение не нужно тащить лишние строки не нужно потом убирать дубли логика запроса становится честной - ты проверяешь наличие, а не собираешь мусор Это один из самых частых hidden performance fixes в SQL. Если видишь DISTINCT, сразу спрашивай себя: он тут реально нужен или просто маскирует плохую логику JOIN.

💨 Тормозят SQL-запросы и дашборды? Мы повторяем самый эффективный Практикум года! Спикер - Георгий Семенов, руководитель команды Analytics Engineering в Яндексе. Его опыт (VK, Wildberries, ЦУМ, ВТБ) и 14 лет в управлении IT-проектами — это концентрат практических знаний без воды! Приглашаем вас на практикум «Аналитика без тормозов: разгоните свои дашборды и SQL-запросы». Мы разберем, как радикально ускорить вашу работу. На вебинаре вы: 🔹 Узнаете об эффективных подходах — от тактических SQL-приёмов до стратегических архитектурных решений. 🔹 Разберёте конкретные методы, применимые к любой СУБД, и тонкие нюансы оптимизации. 🔹 Получите готовый набор фишек для ускорения запросов и витрин уже на следующий день. Устали каждый раз пить кофе, пока выполняется запрос? Раздражает, когда дашборд висит на последнем проценте загрузки? Пора это прекратить - регистрация прямо здесь: https://tglink.io/70f3fbd0db5fb7 Реклама. ООО "АЙТИ РЕЗЮМЕ". ИНН 4025460134. erid: 2W5zFJDWrKb

Важная новость на российском ИТ-рынке: анонс национальной бесплатной СУБД для всех отраслей экономики💥 Для этого события Диасофт проведет первую в своей истории конференцию, посвященную промышленной эксплуатации СУБД и архитектуре корпоративных данных – День СУБД 2026. Два важных факта о Digital Q.DataBase от Диасофт: 🪄 Это СУБД – "полиглот", которая понимает диалекты Oracle, MS SQL и PostgreSQL, без переписывания кода приложений. 🪄 У решения первое место в рейтинге конвергентных СУБД по версии CNews 2025. Если вам интересна тема систем управления базами данных и нового подхода к их импортозамещению, приходите на наш День СУБД 2026! 💌 21 апреля в Кибердоме: 🟣 топ-менеджеры Диасофт расскажут о Национальной СУБД для обеспечения технологического суверенитета; 🟣 гости станут участниками деловой и музыкальной программы; 🟣 участники события смогут обменяться идеями и мнениями. Регистрируйтесь по ссылке и до встречи! #реклама О рекламодателе

🔥 Милла Йовович теперь тоже Вайбкодер😱 Актриса выложила на GitHub опенсорс-инструмент MemPalace для работы с памятью ИИ-агентов. Делала его вместе с другом. Фишка в том, что все данные хранятся локально, а система сама решает, какие факты о пользователе подтягивать под конкретный запрос. По бенчмарку LongMemEval инструмент уже обгоняет и платные, и бесплатные решения. За сутки репозиторий набрал 2k+ звёзд. Похоже, границы между индустриями окончательно стерлись 💀 https://x.com/bensig/status/2041229266432733356

🚀 GigaChat 3.1 Ultra и GigaChat 3.1 Lightning в опенсорс под MIT лицензией! Обе модели • Обучены с нуля — без инициализации зарубежными весами • MoE + MTP + MLA • Совместимы с HuggingFace, llama.cpp / vLLM / SGLang Код и веса уже на платформе GitVerse. Это не просто релиз весов, а результат большой инженерной работы над качеством, alignment и стабильностью модели. В блоге команда поделилась результатами и своими наработками. В релизе: высокие результаты на аренах, улучшенный function calling, решённая проблема циклов, DPO в нативном FP8, найденный и зарепорченный баг в SGLang при dp > 1.

🚀 Claude Cowork: 90% возможностей, о которых вы не знали Большинство людей открывают Claude Desktop, задают вопрос, получают ответ и закрывают приложение. На следующий день повторяют то же самое. И так неделями, не понимая, почему ничего толком не меняется в их продуктивности. Проблема в том, что так используется от силы 10% того, на что способен Claude Cowork. Остальные 90% просто игнорируются. Давайте разберемся, что именно вы упускаете. Что такое Claude Cowork на самом деле Это не просто чат-интерфейс. Это десктопный ИИ, который умеет читать ваши файлы, подключаться к приложениям, запоминать ваши рабочие процессы и запускать задачи по расписанию, пока вы спите. Разница между тем, как большинство людей его используют, и тем, как он задуман, колоссальная. Четыре вещи раскрывают весь потенциал: файл claude.md, навыки (skills), коннекторы и запланированные задачи. Большинство пользователей не трогали ни одну из них. Шаг ноль: укажите Claude на папку Без привязки к папке Claude начинает каждый разговор с чистого листа. Никакой памяти, никакого контекста, никакого понятия о том, кто вы и что строите. Он не может получить доступ к вашим файлам и не запускает пользовательские команды. С папкой все иначе. Claude помнит, кто вы, автоматически загружает навыки, читает файлы и становится умнее после каждой сессии. Думайте о каждой папке как об отдельном телефоне. На рабочем стоит Slack, Gmail и календарь. На личном - планирование питания, бюджет, дневник. Отдельные папки, отдельные идентичности, отдельные рабочие процессы. Файл claude.md: хватит объяснять одно и то же каждый день Каждый раз, когда вы открываете Claude, он понятия не имеет, кто вы. Ваш бизнес, ваш тон, ваши правила, чего избегать - все это приходится объяснять заново. Файл claude.md решает эту проблему раз и навсегда. Это обычный текстовый файл, который Claude читает до того, как прочитает хоть слово из вашего сообщения. Настраиваете один раз - и он никогда не забывает. Skills: научите Claude один раз, он запомнит навсегда Навыки (skills) - это пользовательские команды, которые запускают целые рабочие процессы одним словом. Вместо того чтобы каждый раз писать длинный промпт, вы пишете его один раз, упаковываете в навык и просто вводите одну команду для запуска. Все, что вы делаете повторно, можно превратить в навык. Генерация счетов, планирование уроков, еженедельные отчеты, черновики предложений. Если делаете что-то больше одного раза - вам нужен навык. Коннекторы: дайте Claude доступ к вашим приложениям Навыки мощные, но без коннекторов они живут в песочнице. С коннекторами Claude читает вашу Gmail напрямую, проверяет календарь, обращается к Google Drive и пишет в Slack от вашего имени. Сейчас в Claude от 30 до 50 встроенных коннекторов: Asana, Canva, GitHub, HubSpot, Notion, Slack, Google Calendar. Для всего остального есть Zapier MCP, который подключается к 8000+ приложениям. Запланированные задачи: сотрудник, который работает 24/7 Здесь все складывается воедино. Навыки определяют "как". Коннекторы определяют "доступ". Запланированные задачи определяют "когда". Вы задаете время, выбираете частоту, и Claude выполняет весь рабочий процесс без вашего участия. Навыки + коннекторы + запланированные задачи = ИИ, который ведет ваш рабочий процесс на автопилоте. Обучаете один раз - работает всегда. Cowork vs Claude Code: в чем разница Claude Code и Claude Cowork - это один и тот же ИИ, но совершенно разные инструменты. Claude Code - это кодинг-агент. Он живет в терминале, читает всю кодовую базу, пишет и запускает код, деплоит в продакшен. Создан для разработчиков. Cowork - это золотая середина. Без терминала, без командной строки. Создан для всех, не только для разработчиков. Они не конкурируют, а дополняют друг друга. https://uproger.com/claude-cowork-90-vozmozhnostej-o-kotoryh-vy-ne-znali/

Проект растет, и быстро искать нужные данные становится все сложнее? Ждем вас на авторском практикуме Дмитрия Кириллова «Разработка корпоративных RAG-систем на PostgreSQL» от ОТУС! О чём будет эфир: 💾Почему классический поиск и документация перестают работать в сложных системах 💾Что такое RAG-системы и как они устроены 💾Архитектура решения: от данных до ответа пользователю 💾Практика: реализация RAG на базе PostgreSQL 💾Как улучшать качество ответов и снижать галлюцинации Ведущий: Дмитрий Кириллов — педагог, соучредитель и технический директор одного из крупнейших сервисов онлайн-регистрации бизнеса в России. 🎁Бонусы для участников: 7% скидка на любой курс ОТУС + доступ к бесплатному пробному периоду корпоративной платформы 🎁Подарок - мини-курс по PostgreSQL Регистрация открыта: https://tglink.io/e20c556baf89e7 Увидимся на эфире! Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: 2W5zFJUUT4d

Claude можно превратить из «чат-бота» в полноценного агента, если правильно организовать проект. Вся магия - в структуре папки: your-project/ ├── CLAUDE.md → инструкции для команды (сохраняется в репозитории) ├── CLAUDE.local.md → личные настройки (игнорируется git) ├── .claude/ → центр управления │ ├── settings.json → права доступа и конфигурация (в репозитории) │ ├── settings.local.json → локальные настройки │ ├── commands/ → кастомные slash-команды │ │ ├── review.md → /project:review │ │ ├── fix-issue.md → /project:fix-issue │ │ └── deploy.md → /project:deploy │ ├── rules/ → модульные инструкции │ │ ├── code-style.md │ │ ├── testing.md │ │ └── api-conventions.md │ ├── skills/ → авто-запускаемые workflow │ │ ├── security-review/ │ │ │ └── SKILL.md │ │ └── deploy/ │ │ └── SKILL.md │ └── agents/ → субагенты (роли) │ ├── code-reviewer.md │ └── security-auditor.md Фактически ты собираешь мини-систему из агентов внутри репозитория. https://www.youtube.com/shorts/ej5qiDJ0Ibo

🔥 Microsoft Critique: deep research на стероидах, где одна модель генерирует, а вторая её критикует Microsoft выкатили Critique. Это инструмент для deep research, который одновременно запускает несколько моделей на один запрос. Работает так: первая модель берёт на себя генерацию, вторая выступает рецензентом и вычищает ошибки и неточности до того, как вы увидите финальный ответ. Какие именно модели работали над ответом, видно в шапке. По бенчмарку DRACO показывают SOTA, других замеров пока нет. Так что насколько это реально лучше обычного deep research, вопрос открытый. Отдельно интересен режим Council для обычных запросов. Ваш промпт прогоняется через несколько моделей параллельно, и вы видите все варианты сразу. Плюс краткая выжимка: где модели согласны, а где разошлись во мнениях. На широкую аудиторию пока не раскатили, можно подать заявку на ранний доступ. Будет ли это в обычной подписке за $20, неизвестно. Хотя, если честно, мультимодельный пайплайн с критиком можно собрать самому за вечер через API. И точно выйдет дешевле. techcommunity.microsoft.com/blog/microsoft365copilotblog/introducing-multi-model-intelligence-in-researcher/4506011