Data Science: SQL и Аналитика данных
رفتن به کانال در Telegram
№ 6205468675 На простом языке: про работу с данными, современные технологии, AI, машинное обучение и, немного, SQL. Сотрудничество: @niktwix Менеджер: @Spiral_Yuri
نمایش بیشتر
شبکه:📈 تحلیل کانال تلگرام Data Science: SQL и Аналитика данных
کانال Data Science: SQL и Аналитика данных (@pizdatascience) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 32 528 مشترک است و جایگاه 4 092 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 19 679 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 32 528 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 23 اکتبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -484 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 31 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 17.78% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 16.17% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
- دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 5 778 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 5 257 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
- واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 0 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند sql, индекс, sqlite, строка, index تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
“№ 6205468675
На простом языке: про работу с данными, современные технологии, AI, машинное обучение и, немного, SQL.
Сотрудничество: @niktwix
Менеджер: @Spiral_Yuri”
به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 24 اکتبر, 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.
32 528
مشترکین
+3124 ساعت
+1487 روز
-48430 روز
در حال بارگذاری داده‌ها
کانال‌های مشابه
هیچ داده‌ای
مشکلی وجود دارد؟ لطفاً صفحه را تازه کنید یا با مدیر پشتیبانی ما تماس بگیرید.
ابر برچسب‌ها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
اکتبر '26اکتبر '26
اکتبر '26
+490
در 0 کانال‌ها
سپتامبر '26
+579
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '26
+613
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '26
+943
در 1 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '26
+690
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '26
+552
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '26
+9 357
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '26
+4 142
در 5 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '26
+435
در 1 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '26
+589
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '25
+480
در 1 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '25
+467
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '25
+647
در 1 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '25
+1 366
در 21 کانال‌ها
Get PRO
اوت '25
+1 384
در 172 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '25
+4 516
در 67 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '25
+1 622
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '25
+4 436
در 278 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '25
+1 673
در 14 کانال‌ها
Get PRO
مارس '25
+22 686
در 253 کانال‌ها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانال‌ها | |
| 24 اکتبر | +32 | |||
| 23 اکتبر | +21 | |||
| 22 اکتبر | +27 | |||
| 21 اکتبر | +25 | |||
| 20 اکتبر | +39 | |||
| 19 اکتبر | +17 | |||
| 18 اکتبر | +28 | |||
| 17 اکتبر | +33 | |||
| 16 اکتبر | +53 | |||
| 15 اکتبر | +16 | |||
| 14 اکتبر | +35 | |||
| 13 اکتبر | +17 | |||
| 12 اکتبر | +31 | |||
| 11 اکتبر | +36 | |||
| 10 اکتبر | +6 | |||
| 09 اکتبر | +31 | |||
| 08 اکتبر | 0 | |||
| 07 اکتبر | 0 | |||
| 06 اکتبر | 0 | |||
| 05 اکتبر | +18 | |||
| 04 اکتبر | 0 | |||
| 03 اکتبر | 0 | |||
| 02 اکتبر | +11 | |||
| 01 اکتبر | +14 |
پست‌های کانال
🔥Vector-базы не умерли, но для многих задач отдельный сервер уже не нужен.
sqlite-vec добавляет vector search прямо в SQLite через компактное расширение.
Что это даёт:
⏺️ без Pinecone
⏺️ без Weaviate
⏺️ без Qdrant
⏺️ без отдельного vector DB сервера
⏺️ всё хранится рядом с обычными данными в SQLite
Расширение маленькое, open source и запускается везде, где работает SQLite.
Для локальных AI-приложений, RAG, embedded-сценариев и небольших сервисов это особенно интересно: одна база, один файл, обычный SQL + поиск по эмбеддингам.
https://github.com/asg017/sqlite-vec
🫡 Всё про Data Science
🇷🇺 Читайте нас в MAX
| 2 |  🔥 SQL-задача: ближайшие точки с подвохом
Карта размером 100 × 100 замкнута: переход вправо от x = 100 возвращает к x = 0. По вертикали действует то же правило.
CREATE TABLE points (
id INT PRIMARY KEY,
x INT,
y INT
);
INSERT INTO points VALUES
(1, 1, 1),
(2, 99, 99),
(3, 50, 50),
(4, 52, 52);
Напишите запрос, который найдёт все пары точек с минимальным расстоянием по прямой с учётом переходов через границы.
Условия:
⏺️ точку нельзя сравнивать с собой;
⏺️ пары (1, 2) и (2, 1) считаются одной;
⏺️ при одинаковом минимуме выведите все пары;
⏺️ результат: id1, id2, distance.
Обычная формула расстояния без учёта границ даст неверный ответ
🫡 Всё про Data Science
🇷🇺 Читайте нас в MAX | 6 021 |
| 3 |  🔥 Claude Code за 103 секунды удалил более 48 тысяч файлов
Пользователь Claude Code сообщил о серьёзном инциденте: AI-агент якобы удалил 48 218 файлов рабочего проекта и уничтожил часть Git-репозитория.
Что произошло:
⏺️ агенту поручили пересобрать mirror проекта;
⏺️ он написал Python-скрипт для удаления старой копии;
⏺️ в Windows-каталоге находились directory junctions, ведущие обратно в рабочее дерево;
⏺️ проверка ссылок сработала не так, как ожидалось;
⏺️ скрипт начал удалять уже реальные файлы проекта.
В результате были очищены .git/objects, refs и logs, поэтому восстановление через обычный Git оказалось невозможно.
Checkpoint Claude Code здесь не обязательно спасает, потому что изменения, сделанные через Bash/PowerShell, могут не попадать в механизм rewind.
➡️ Источник: https://cybersecuritynews.com/claude-code-agent-file-deletion/
🫡 Всё про Data Science
🇷🇺 Читайте нас в MAX | 6 109 |
| 4 |  🔥 SQL-задача с опасным подвохом
Какой баланс получит аккаунт после выполнения запроса в PostgreSQL?
CREATE TABLE accounts (
id int PRIMARY KEY,
balance int
);
CREATE TABLE operations (
account_id int,
amount int
);
INSERT INTO accounts VALUES (1, 100);
INSERT INTO operations VALUES
(1, 10),
(1, 20);
UPDATE accounts a
SET balance = a.balance + o.amount
FROM operations o
WHERE o.account_id = a.id;
Многие ответят 130, но PostgreSQL обновит строку только один раз.
Результатом может стать 110 или 120. Если целевая строка соединяется с несколькими строками из FROM, PostgreSQL использует одну из них, но какую именно, не гарантируется.
➡️ Правильный вариант:
UPDATE accounts a
SET balance = a.balance + x.total
FROM (
SELECT account_id, SUM(amount) AS total
FROM operations
GROUP BY account_id
) x
WHERE x.account_id = a.id;
Теперь каждой строке accounts соответствует ровно одна строка источника, а баланс станет 130.
🫡 Всё про Data Science
🇷🇺 Читайте нас в MAX | 6 226 |
| 5 |  Учиться Data Science у тех, кто ежедневно работает с данными
МТС открывает набор в Школу аналитиков данных — бесплатную программу обучения на 10 месяцев для тех, кто хочет системно прокачать навыки в Data Science, машинном обучении и Big Data вместе с действующими экспертами Центра BigData МТС 👈
В программе: SQL, Python, математика, теория вероятностей, машинное обучение, нейросети, рекомендательные системы и не только.
➡️ Приятный бонус — возможность попасть на на стажировку в Центр BigData МТС или другую команду.
Школа подойдёт студентам последних курсов и выпускникам технических вузов, junior и middle аналитикам данных и ИТ-специалистам, которые хотят прокачаться в Data Science.
Обучение абсолютно бесплатное и будет занимать не менее 8-10 часов в неделю: совмещать с другой учёбой и работой можно, главное — уметь планировать свою нагрузку.
Приём заявок открыт с 1 по 25 октября. Дальше по плану — анкета и мотивационное письмо до 25 октября. После этого — входное тестирование в один из дней с 26 октября по 1 ноября | 5 238 |
| 6 |  🔥 Как SQLite превращает числа в текст по две цифры за раз
Обычное преобразование целого числа в строку извлекает цифры по одной с помощью деления на 10 и остатка % 10.
В SQLite используется таблица sqlite3DigitPairs - строка длиной 200 байт со всеми парами от 00 до 99:
"00010203040506070809"
"10111213141516171819"
...
"90919293949596979899"
Алгоритм берёт две цифры сразу и копирует готовую пару по вычисленному индексу. Это сокращает количество делений и итераций при форматировании i64 и u64.
Небольшая оптимизация внутри sqlite/src/util.c, которая особенно заметна на миллионах преобразований.
#SQL #PostgreSQL #Database
🫡 Всё про Data Science
🇷🇺 Читайте нас в MAX | 5 229 |
| 7 |  Во вложении — оффер на позицию Data Scientist 💼
Хотите получить такое сообщение уже через пару месяцев?
Data Scientist работает там, где данные превращаются в решения: строит ML-модели, ищет закономерности, проверяет гипотезы и помогает внедрять AI в реальные продукты.
И чтобы выйти на рынок, не обязательно сначала год учиться в стол.
Симулейтив запускает интенсивный буткемп по Data Science: за первые 10 недель вы собираете базовый стек, работаете над реальными проектами, начинаете готовиться к собеседованиям и выходите на рынок!
Что вас ждёт на программе:
➖ Python, ML, статистика, работа с данными и AI-инструментами;
➖ практика на реальных задачах и проектах;
➖ понятный ежедневный план и поддержка менторов;
➖ еженедельные живые занятия;
➖ подготовка к собеседованиям с первых недель: интервью, разбор вопросов и резюме.
Буткемп — только первый этап. Дальше можно углубить стек и двигаться к уровню middle:
➖ продвинутый Python;
➖ Git;
➖ статистика и A/B-тестирование;
➖ Airflow;
➖ MLOps и развёртывание ML-моделей.
Подойдёт тем, кто хочет войти в Data Science по понятному маршруту, быстрее перейти от теории к практике и не тратить месяцы на самостоятельный поиск того, что учить дальше, чтобы собрать крепкую базу
🔥 И главное: сейчас в Симулейтив можно получить один из 5 грантов на обучение, а трудоустройство после программы гарантировано договором
Новый поток стартует совсем скоро
🔗 ЗАБРОНИРОВАТЬ МЕСТО | 6 033 |
| 8 |  🔥 SQL-задача с подвохом
Что вернёт этот запрос в PostgreSQL?
CREATE TABLE payments (
id int,
amount int
);
INSERT INTO payments VALUES
(1, 100),
(2, 100),
(3, 200);
SELECT
id,
amount,
SUM(amount) OVER (ORDER BY amount) AS total
FROM payments
ORDER BY id;
Многие ожидают:
1 | 100 | 100
2 | 100 | 200
3 | 200 | 400
Но результат будет другим:
1 | 100 | 200
2 | 100 | 200
3 | 200 | 400
По умолчанию PostgreSQL использует окно RANGE ... CURRENT ROW. Строки с одинаковым amount считаются равными соседями и попадают в окно вместе.
Для построчного накопления нужно указать ROWS:
SUM(amount) OVER (
ORDER BY amount, id
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
)
#SQL #PostgreSQL #Database
🫡 Всё про Data Science
🇷🇺 Читайте нас в MAX | 5 943 |
| 9 |  🔥 Tabularis - единое open-source приложение для работы с SQL
Если приходится постоянно переключаться между разными клиентами для PostgreSQL, MySQL и SQLite, Tabularis собирает всё в одном desktop-приложении.
Что умеет:
⏺️ PostgreSQL, MySQL/MariaDB и SQLite из коробки
⏺️ SQL notebooks с Markdown, результатами и графиками
⏺️ визуальный конструктор запросов
⏺️ Visual EXPLAIN с интерактивным разбором query plan
⏺️ переменные между ячейками
⏺️ MCP-сервер для AI-агентов
⏺️ расширение поддержки других БД через плагины
Подходит как единое рабочее место для аналитики, разработки и отладки SQL.
Apache 2.0.
🫡 Всё про Data Science
🇷🇺 Читайте нас в MAX | 5 270 |
| 10 |  🔥 LatticeDB - локальная база для Graph RAG и памяти AI-агентов
Проект объединяет в одном embedded-движке сразу три способа работы с данными:
⏺️ граф связей
⏺️ векторный поиск через HNSW
⏺️ полнотекстовый поиск BM25
Вся база хранится в одном файле - без отдельного сервера и сложной конфигурации. Есть bindings для Python, TypeScript/Node.js и Go.
Подходит для Graph RAG, agent memory и локальных knowledge-систем.
➡️ https://readhacker.news/s/73wnt
🫡 Всё про Data Science
🇷🇺 Читайте нас в MAX | 5 787 |
| 11 |  📊 Аналитик данных: системные знания для профессионального роста
14 октября на Факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ стартует программа профессиональной переподготовки «Аналитик данных». Программа охватывает ключевые направления работы с данными: от Python, SQL и статистики до продуктовой аналитики, визуализации и машинного обучения.
📚 В программе:
• Python и SQL для анализа данных;
• математика и статистика;
• проверка гипотез и A/B-тестирование;
• визуализация данных и BI;
• продуктовая аналитика;
• машинное обучение;
• хранилища данных и основы работы с большими данными;
• итоговый проект на основе реальной задачи.
🎓 Главное о программе:
• ФКН НИУ ВШЭ — один из ведущих факультетов России в области компьютерных наук;
• преподаватели программы работают в Яндексе, Ozon Tech, Wildberries, Магните, Okko, ivi и других технологических компаниях;
• обучение построено на практических задачах и работе с данными;
• по итогам обучения выпускники получают диплом о профессиональной переподготовке НИУ ВШЭ.
🔗 Подробнее о программе | 5 837 |
| 12 |  Один товар, два покупателя. Как не продать больше, чем есть на складе?
Если сначала прочитать остаток через SELECT, а потом уменьшить его отдельным запросом, два покупателя могут одновременно увидеть последнюю единицу.
В PostgreSQL проверку и списание можно объединить:
UPDATE products SET stock = stock - 1 WHERE id = 42 AND stock > 0 RETURNING id, stock;
Что получится при одновременных запросах:
• Первый покупатель уменьшит остаток с 1 до 0.
• Второй дождётся освобождения строки, и условие stock > 0 будет проверено повторно.
• Его запрос не обновит строку и ничего не вернёт — товар закончился.
Так работает обычный уровень изоляции PostgreSQL READ COMMITTED.
Добавьте защиту от отрицательных остатков:
ALTER TABLE products ADD CONSTRAINT stock_nonnegative CHECK (stock >= 0);
Списание остатка и создание заказа выполняйте в одной транзакции, чтобы при ошибке заказа изменение остатка тоже откатилось.
🫡 Всё про Data Science
🇷🇺 Читайте нас в MAX | 6 380 |
| 13 | 🔥 Большой сборник по Data Science и Machine Learning: 150+ практических тем — от основ до готовых проектов.
Отдельный блок посвящён MCP: архитектура, tools, resources и prompts, а затем — реальные проекты:
⏺️ локальный MCP-клиент;
⏺️ Agentic RAG;
⏺️ финансовый аналитик;
⏺️ voice agent;
⏺️ Deep Researcher;
⏺️ RAG по документам и видео;
⏺️ генератор синтетических данных;
⏺️ shared memory для Claude Desktop и Cursor.
🫡 Всё про Data Science
🇷🇺 Читайте нас в MAX | 6 070 |
| 14 |  🔥pgbot - диагностика PostgreSQL для AI-агентов и приложений, написанная на Go
Один исполняемый файл подключается к базе в режиме чтения, собирает встроенную статистику PostgreSQL и показывает проблемы:
⏺️ замедление запросов и ожидание блокировок
⏺️ неиспользуемые индексы
⏺️ состояние vacuum и репликации
⏺️ загрузку соединений и взаимные блокировки
⏺️ изменения относительно предыдущих проверок
Диагностика рассчитывается кодом на Go. Опциональный AI-слой объясняет найденные проблемы и позволяет задавать вопросы обычным текстом.
Для агентов и автоматизации предусмотрены MCP и версионированный JSON-вывод. Есть плагин для Claude Code.
Базовые проверки работают без ключа LLM и внешнего сервиса. Проект находится в бете.
GitHub - https://github.com/pgrundev/pgbot
🫡 Всё про Data Science
🇷🇺 Читайте нас в MAX | 5 711 |
| 15 |  +3🔥Учим SQL не по учебнику, а расследуя преступления
В Steam выходит Ghost in the SQL - детективная игра, где главный инструмент расследования не лупа и не допросы, а SQL-запросы.
Чтобы найти подозреваемого, восстановить события или докопаться до нужной улики, придётся работать с базами данных, фильтровать информацию, связывать таблицы и писать запросы.
Каждое дело постепенно знакомит с SQL через практику - от простых выборок до более сложного анализа данных.
Обещают разные расследования - поджоги, убийства и другие преступления.
Редкий случай, когда SELECT, JOIN и WHERE действительно помогают найти преступника.
➡️ https://store.steampowered.com/app/5072430/Ghost_in_the_SQL_Data/
🫡 Всё про Data Science
🇷🇺 Читайте нас в MAX | 6 061 |
| 16 |  🔥 SQL-совет: `COUNT(*)` иногда можно вообще не считать
Если в PostgreSQL тебе нужно не точное число строк, а быстрая оценка размера огромной таблицы, не запускай:
SELECT COUNT(*) FROM events;
На большой таблице это может читать миллионы строк.
Для быстрой оценки можно взять статистику PostgreSQL:
SELECT reltuples::bigint
FROM pg_class
WHERE relname = 'events';
reltuples хранит примерную оценку количества строк, которую PostgreSQL обновляет после ANALYZE и VACUUM.
Это полезно для админок, мониторинга, дашбордов и проверок вида «в таблице примерно 10 млн или 100 млн строк?», где абсолютная точность не нужна.
А если нужна актуальная оценка:
ANALYZE events;
После этого reltuples станет ближе к реальному количеству строк.
На таблицах в сотни миллионов строк разница между мгновенной оценкой и настоящим COUNT(*) может быть огромной.
🫡 Всё про Data Science
🇷🇺 Читайте нас в MAX | 5 860 |
| 17 |  Не застревайте в прошлом — учитесь новым навыкам и ИИ
Чтобы успевать за требованиями рынка, освойте новую профессию и нейросети в Практикуме. До 30 сентября действует скидка 16% на все курсы.
Выбрать курс
Как всё устроено:
— нейросети уже в каждом курсе: учим профессиям сразу с ИИ, чтобы ваше резюме было заметнее, а трудоустройство — увереннее;
— эксперты — практики, которые двигают ИИ-индустрию: перенимайте опыт у профи из Яндекса, Сбера, Т-Банка и других бигтех-компаний;
— воркшопы, которые успевают за изменениями: если сегодня завирусится новая нейросеть, то завтра вы сможете обсудить её с наставником.
Начните учиться бесплатно и получите скидку 16% — она автоматически появится в личном кабинете.
Учиться!
Erid: 2SDnjcNHSbd
Название: ООО "ЯНДЕКС"
ИНН: 7736207543 | 6 257 |
| 18 |  🔥 Исследователи нашли способ сократить расход токенов ИИ-агентов в 50 раз
Исследователи из Google и Университета Пердью представили SKILL.state — новый подход к памяти агентов. Обычно во время длинных задач агент тащит за собой всю историю действий, из-за чего контекст безжалостно и неумолимо разрастается.
Здесь же смысл в том, что вместо всей истории сохраняется только структурированное текущее состояние: важные факты, прогресс и данные, необходимые для следующего шага.
Остальные, промежуточные рассуждения удаляются.
🫡 Всё про Data Science
🇷🇺 Читайте нас в MAX | 6 423 |
| 19 |  ➡️ SQL-запрос внезапно стал медленным? Проверь не только индексы, но и статистику
Оптимизатор выбирает план запроса на основе статистики по данным. Если она устарела, база может решить, что строк мало, выбрать Nested Loop и в итоге прогнать миллионы сравнений.
В PostgreSQL быстро обновить статистику можно так:
ANALYZE users;
А проверить, насколько оценки оптимизатора отличаются от реальности:
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)
SELECT *
FROM users
WHERE status = 'active';
Смотри на разницу между rows= и actual rows=.
Если PostgreSQL ожидал 100 строк, а реально получил 500 000, проблема может быть не в индексе, а в плохой статистике.
Особенно часто это всплывает после массовых INSERT, UPDATE, импорта данных или резкого изменения распределения значений.
🫡 Всё про Data Science
🇷🇺 Читайте нас в MAX | 6 991 |
| 20 |  👀 SQL можно учить не по скучным таблицам, а через игру в стиле «Матрицы»
Разработчик сделал тренажёр, где вы проходите уровни, находите терминалы и «взламываете» их SQL-запросами.
Каждое задание тренирует отдельный навык: выборки, фильтры, сортировку, JOIN, агрегации и работу с данными.
Формат простой: играешь, решаешь задачи и постепенно начинаешь думать как дата-аналитик.
Идеальный вариант на выходные, если давно хотели подтянуть SQL без унылой теории.
➡️ http://sqlprotocol.com/
🫡 Всё про Data Science
🇷🇺 Читайте нас в MAX | 7 284 |
