Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Data Science. SQL hub
Открыть в 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
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Science. SQL hub
Канал Data Science. SQL hub (@sqlhub) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 35 835 подписчиков, занимая 3 822 место в категории Технологии и приложения и 18 127 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 35 835 подписчиков.
Согласно последним данным от 17 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -40, а за последние 24 часа — -5, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.33%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.98% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 343 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 427 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 13.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как sql, индекс, postgres, index, sqlite.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“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”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 18 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
35 835
Подписчики
-524 часа
-287 дней
-4030 день
Архив постов
35 835
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
35 835
35 835
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
35 835
+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
35 835
🖥 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
35 835
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!
35 835
+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 0.0.0.035 835
⚡️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
35 835
+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
@sqlhub35 835
🖥 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
35 835
💻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
35 835
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
35 835
+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
35 835
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
35 835
🖥 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
▪ Github35 835
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
35 835
+2
👣 RoseDB — высокопроизводительная NoSQL база данных на основе Bitcask
RoseDB поддерживает такие структуры данных, как
string, list, hash, set и sorted set.
Написана RoseDB на Go
🖥 GitHub
🟡 Доки
@Golang_google35 835
PGConf.СПб 2024 — главная встреча постгресистов в Санкт-Петербурге!
1 октября в Питере пройдёт техническая конференция по PostgreSQL от российского СУБД-разработчика Postgres Professional.
Более 20 докладов по темам:
✔️Эксплуатация СУБД. Опыт DBA
✔️Миграция на Postgres
✔️Мониторинг и настройка СУБД
✔️Отказоустойчивые и масштабируемые системы
✔️Новости от разработчиков
Среди спикеров прошлого года — эксперты Сбера, ВТБ, Ozon, SoftSwiss, Netcracker, Нетрики и др.
💥На конференции пройдёт единственная в России сертификация по PostgreSQL!
ГДЕ? Онлайн и офлайн: Гостиница «Санкт-Петербург», г. Санкт-Петербург, Пироговская набережная, д. 5/2
КОГДА? 1 октября 2024 года
Участие в конференции для студентов и преподавателей — бесплатное.
РЕГИСТРАЦИЯ
35 835
💻YugabyteDB — высокопроизводительная распределенная БД, которая поддерживает все возможности PostgreSQL
YugabyteDB отлично подходит для облачных OLTP-приложений (т. е. работающих в реальном времени и критически важных для бизнеса), которым необходима абсолютная корректность данных и требуется масштабируемость или высокая устойчивость к сбоям.
Быстрое создание локального кластера YugabyteDB с Docker:
docker run -d --name yugabyte -p7000:7000 -p9000:9000 -p15433:15433 -p5433:5433 -p9042:9042 \
yugabytedb/yugabyte:2.21.1.0-b271 bin/yugabyted start \
--background=false