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
Сеть:📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Science. SQL hub
Канал Data Science. SQL hub (@sqlhub) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 36 075 подписчиков, занимая 3 722 место в категории Технологии и приложения и 17 593 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 36 075 подписчиков.
Согласно последним данным от 01 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 121, а за последние 24 часа — -14, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.02%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.80% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 254 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 369 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 7.
- 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 02 ноября, 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.
36 075
Подписчики
-1424 часа
-777 дней
+12130 дней
Архив постов
36 075
Академия Аналитиков Авито открывает новый набор.
Учись у практиков. Решай задачи бигтеха.
Прокачайся как аналитик данных или DS-инженер.
Такая строчка в резюме = буст к карьере.
36 075
+1
🌟 fselect — поиск файлов при помощи SQL-like запросов
—
brew install fselect
Хотя fselect не стремится полностью заменить традиционные find и ls, у fselect есть несколько приятных особенностей:
— SQL-подобная грамматика, легко понятная человеку
— возможность составлять сложные запросы
агрегатные, статистические, даточные и другие функции
поиск в архивах
— поддержка .gitignore, .hgignore и .dockerignore
— поиск по ширине и высоте изображений, метаданным EXIF
— поиск по информации о MP3
— поиск по расширенным атрибутам файлов
— поиск по хэшам файлов
— поиск по типу MIME
— имеет интерактивный режим
— различные форматы вывода (CSV, JSON и другие)
Любители SQL оценят)
🖥 GitHub
🟡 Примеры запросов
@sqlhub36 075
Онлайн-день AvitoTech на Data Fest | 26 мая с 13:00 до 18:00
В программе:
• Общение с рекрутерами и лидами Авито в Spatial Chat;
• Участие в ML System Design Game с Михаилом Каменщиковым, руководителем команды рекомендаций в Авито.
Воркшоп поможет получить опыт работы над крупными проектами и подготовиться к собеседованиям, а также развивать свои идеи в интерактивном формате. Регистрация на онлайн и офлайн-активности по ссылкам.
И помните, 1 июня ожидается большой офлайн-день в московском офисе Авито. Подробности программы здесь.
36 075
+1
💻Citus — расширение для шардирования PostgreSQL
Citus — это расширение для PostgreSQL, которое превращает Postgres в распределенную базу данных, что позволяет добиться высокой производительности в любом масштабе.
🖥 GitHub
🟡 Страничка Citus
@sqlhub
36 075
🔥Подборка лучших обучающих каналов для программистов.
➡️ Делитесь с коллегами и сохраняйте себе, чтобы не потерять
⚡Машинное обучение
Machine Learning - запускаем лучшие ИИ модели, пишем код, погружаемся в нейросети
Ml Собеседование - подготовка к собесу по мл, алгоритмам, коду
Ml ru - актуальные статьи, новости, код и обучающие материалы
Ml Jobs - вакансии ML
ML Книги - актуальные бесплатные книги МО
ML чат
🏆 Golang
Golang
Golang собеседование - разбор задач и вопросов с собесов
Golang вакансии -работа для Go разработчика
Golang книги библиотека книг
Golang задачи и тесты
Golang чат
Golang news - новости из мира go
Golang дайджест
💥 Linux /Этичный хакинг
Linux Academy - гайды, секреты и лучшие материалы по Linux
Kali linux - погрузись в мир этичного хакинга и кибербезопасности
linux_kal - kali чат
Информационная безопасность
🚀 Data Science
Анализ данных - полезные фишки, код, гайды и советы, маст-хэв датасаентиста
Data Jobs - ds вакансии
Аналитик данных
Data Science книги - актуальные бесплатные книги
Big data
🛢Базы данных
Sql базы данных - научим работе с базами данных профессионально
Библиотека баз данных
SQL чат
Вакансии Sql аналитик данных
#️⃣C#
С# академия - лучший канал по c#
С# заметки — код, лучшие практики, заметки программиста c#
С# задачи и тесты
С# библиотека - актуальные бесплатные книги
C# вакансии - работа
🐍 Python
Python/django - самый крупный обучающий канал по Python
Python Собеседование - подготовка к собеседовению python и разбор алгоритмов
Pro python - статьи, новости, код и обучающие материалы
Python Jobs - вакансии Python
Python чат
Python книги
☕ Java
Java академия - java от Senior разработчика
Java вакансии
Java чат
Java вопросы с собеседований
Java книги
💻 C++
C++ академия
С++ книги
C++ задачи - подготовка к собеседовению мл, алгоритмам
C++ вакансии
⚡️ Frontend
Javascript академия - крупнейший js канал
React - лучшие гайды и советы по работе с react
Frontend - тутрориалы, уроки, гайды, код
PHP
Книги frontend
Задачи frontend
🦀 Rust
Rust программирование
Rust чат
Rust книги для программистов
📲 Мобильная разработка
Android разработка
Мобильный разработчик гайды и уроки
🇬🇧 Английский для программистов
🧠 Искусственный интеллект
ИИ и технологии
Neural - нейросети для работы и жизни
Книги ИИ
Artificial Intelligence
🔥 DevOPs
Devops для программистов
Книги Devops
🌟 Docker/Kubernets
Docker
Kubernets
📓 Книги
Библиотеки Книг для программситов
💼 Папка с вакансиями:
Папка Go разработчика:
Папка Python разработчика:
Папка Data Science
Папка Java разработчика
Папка C#
Папка Frontend
💥 Бесплатный Chatgpt бот
36 075
+2
💻 DbGate — open-source менеджер SQL и NoSQL БД
DbGate — это кроссплатформенный менеджер баз данных. Разработан, чтобы быть простым в использовании и эффективным при работе с несколькими БД одновременно.
Также имеет множество дополнительных функций, таких как сравнение схем, визуальный конструктор запросов, визуализация графиков или пакетный экспорт и импорт.
Поддерживает MySQL, PostgreSQL, SQL Server, MongoDB, SQLite и других.
Работает под Windows, Linux, Mac и как веб-приложение.
🖥 GitHub
🟡 Запустить онлайн
@sqlhub
36 075
![💻Patroni — создание high availability решений PostgreSQL — pip install patroni[dependencies] Patroni — это шаблон для создан](data:image/jpeg;base64,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)
💻Patroni — создание high availability решений PostgreSQL
—
pip install patroni[dependencies]
Patroni — это шаблон для создания high availability решений PostgreSQL с использованием Python.
Для максимальной доступности Patroni поддерживает различные распределенные хранилища конфигурации, такие как ZooKeeper, etcd, Consul или Kubernetes.
Patroni особенно актуален для инженеров баз данных, DBA, DevOps и SRE, которые хотят быстро развернуть HA PostgreSQL в центрах обработки данных.
Поддерживает версии PostgreSQL от 9.3 до 16
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhub36 075
Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней.
Ближайшие Fast Track мероприятия:
• 3–7 июня — для технических менеджеров и Crowd Solutions Architect, офер за 5 дней в команду Crowd.
• 8–9 июня — для дата-инженеров, офер за 2 дня в DWH команды Маркета.
Зарегистрироваться
36 075
36 075
Repost from Яндекс
+8
🔘 «Мне нравится смотреть за роботом и понимать, почему он так себя ведёт».
Недавно мы начали тестировать на складе Маркета Роборуку, которая помогает разбирать партии товаров и складывать их на палеты. Есть и другое направление — мы учим Роборуки работать с маленькими предметами, чтобы в будущем они могли собирать заказы покупателей.
Обучением этой Роборуки занимается Андрей Маношин. Говорим с ним о том, как устроена работа ML-инженера и как объяснить роботу устройство нашего мира.
↗️ Если хотите тоже делать роботов, смотрите наши вакансии.
Подписывайтесь ✨ @yandex
36 075
![🖥 SQLGlot — парсер, оптимизатор и движок SQL на Python — pip3 install "sqlglot[rs]" SQLGlot может использоваться для формати](data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDACgcHiMeGSgjISMtKygwPGRBPDc3PHtYXUlkkYCZlo+AjIqgtObDoKrarYqMyP/L2u71////m8H////6/+b9//j/2wBDASstLTw1PHZBQXb4pYyl+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj/wAARCAAnACgDASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAAAgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkKFhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWGh4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREAAgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYkNOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOEhYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwDXJPvRk+9DDJ7/AIUg4H8VACgn3pcn0pPzo/OgBefSigDmigBD14xSD6ClPX/61AH0/KgA/AUuT6UnPt+VKM96ADJzRS0UANI56UmP9n9aKKADacdP1o2n+7+tFFACgc9KKKKAP//Z)
+1
🖥 SQLGlot — парсер, оптимизатор и движок SQL на Python
—
pip3 install "sqlglot[rs]"
SQLGlot может использоваться для форматирования SQL или перевода между 21 различными диалектами, в том числе DuckDB, Presto / Trino, Spark / Databricks, Snowflake и BigQuery. Он предназначен для чтения широкого спектра входных данных SQL и вывода синтаксически и семантически корректного SQL на целевых диалектах.
SQLGlot — это очень полный общий парсер SQL с надежным набором тестов. Он также достаточно производителен (за счёт токенизатора на Rust) и при этом написан исключительно на Python.
Вы можете легко настраивать парсер, анализировать запросы, обходить деревья выражений и программно создавать SQL.
Синтаксические ошибки подсвечиваются, несовместимость диалектов отображается, однако SQLGlot не стремится быть валидатором SQL, поэтому он может не обнаружить некоторые синтаксические ошибки.
🖥 GitHub
@sqlhub36 075
Получите до 76 000 руб. на обучение в сфере ИИ
Выберите подходящее обучение от Университета Иннополис с господдержкой.
Профессия «Архитектор в области ИИ» 👉 Забронировать место
Аналитика данных и машинное обучение 👉 Забронировать место
Профессия «Руководитель проектов в области ИИ» 👉 Забронировать место
+ Удостоверение о повышении квалификации
erid: LjN8JwxQu
36 075
![💻Psycopg 3 — адаптер PostgreSQL для Python — pip install "psycopg[binary,pool]" Psycopg 3 — это реализация самого используем](data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDACgcHiMeGSgjISMtKygwPGRBPDc3PHtYXUlkkYCZlo+AjIqgtObDoKrarYqMyP/L2u71////m8H////6/+b9//j/2wBDASstLTw1PHZBQXb4pYyl+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj/wAARCAAXACgDASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAAAgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkKFhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWGh4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREAAgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYkNOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOEhYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwDTkl2PjHH1pWfAwMg5xzTm25wTz9KGxjk0AIG/dsxH3aZHNuzwePSpQV2nHSkUr/C2PwoAaZDuGOmQOlFO+UNg9fpRQAyWLc2ScCgoCTjIJOaKKAHBP3bLn71MWEJnOTmiigB3lliGycZB5ooooA//2Q==)
36 075
level up вашей карьеры инженера данных
У вас уже есть опыт работы, но вы хотите выделиться на фоне «джунов» и охватить всю архитектуру DWH целиком — тогда присоединяйтесь к курсу «Инженер данных» от karpov.courses и экспертов из Яндекса, Ozon, Vk и Сбера.
За 5 месяцев вы освоите все актуальные технологии. А для большего погружения в работу, вы поработаете с ETL-процессами крупной двухуровневой платформы данных, закрепите понимание инструментов Airflow, Spark + S3 и Greenplum и поймёте, как использовать их в связке друг с другом.
А чтобы вы могли ещё больше вырасти, до конца мая karpov.courses даёт возможность по выгодной цене приобрести комбо «курс Инженер данных + Симулятор Data Science». Кроме прокачки навыков, вы будете решать реальные задачи бизнеса и выполните свой уникальный пет-проект, под руководством опытных менторов.
Купить комбо можно до 31 мая, а если усиленная практика пока не нужна - записывайтесь только на курс Инженер данных со скидкой 7% по промокоду SQLHUBB: https://clc.to/erid_LjN8KWtuB
Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627
36 075
36 075
Ищем технических писателей и системных аналитиков в команду Riverstart. Компания в IT с 2012 года, аккредитована Минцифры.
Наши преимущества:
● не требуем присутствия в офисе, многие наши сотрудники работают удаленно из разных городов России
● сможете выбирать проекты в тех отраслях, которые любите
● платим по рынку, даем премии и составляем план развития на каждые полгода
Требования для Системного аналитика:
● опыт работы от 3-х лет
● опыт сбора требований и их формализации (Use Cases, User Story, CJM, User Story Map и т. п)
● анализ данных с использованием SQL
● практический опыт работы с описанием API и процессов
Требования для Технического писателя:
● опыт работы от 2-х лет
● хорошее знание ГОСТов (19 и 34)
● опыт написания ТЗ, ПМИ, спецификации, руководства, пояснительная записка, внутренней и другой проектной документации
Узнайте больше о вакансиях и оставьте отклик на сайте!
36 075
💻 Kysely — типобезопасный скриптовый конструктор SQL-запросов
Kysely — это безопасный для типов и удобный для автозаполнения построитель SQL-запросов на TypeScript. Создан под вдохновением от Knex. В основном разработан для node.js, но также работает во всех других JavaScript-окружениях, таких как deno и bun.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhub
36 075
💻 Supabase вышел из беты
Совсем недавно вышел из беты Supabase — open-source инструмент на базе PostgreSQL, альтернатива Firebase.
Инструмент предоставляет разработчикам различные сервисы и утилиты, которые упрощают процесс создания и запуска приложений.
Примечательно то, что больше трети проектов из последнего батча YC используют именно Supabase. Кажется, это яркое подтверждение тезиса об упрощении разработки (ну или маркетологи компании хорошо постарались). Так что, если делаете стартап, и не используете Supabase, то можно задать вопросы CTO, почему он не делает как «лучшие» стартапы, которых отобрал YC.
🖥 GitHub
@sqlhub
36 075
+1
💻 Настройка производительности PostgreSQL: max и group by
Анализ временных рядов в PostgreSQL может предоставить ценную информацию, помочь в принятии обоснованных решений и более глубоком понимании данных. Используя мощные возможности PostgreSQL, мы можем эффективно запрашивать все типы данных измерений для отслеживания тенденций, закономерностей и аномалий во времени.
▶️ Но есть одно требование
@sqlhub
36 075
🧠 Прокачай свои знания о Data Science! X5 Tech запускает хакатон X5 Tech AI Hack – узнай на практике больше об алгоритмах маскирования данных и избавлении нейросетей от галлюцинаций. Призовой фонд – 2 000 000 рублей.
🔔 Старт ML-соревнования – 17 мая. Не жди дедлайна, регистрируйся прямо сейчас: https://cnrlink.com/x5techaihackdshub
Приглашаем на хакатон Python-разработчиков и специалистов по машинному обучению вне зависимости от их опыта. На выбор – один из двух треков:
1️⃣ Маскирование. Предстоит разработать алгоритм, который будет заменять чувствительные данные в датасете без потери смысла. Ты научишься решать задачу Named Entity Recognition и обучать модели обработки естественного языка.
2️⃣ Детекция галлюцинаций. Задача конкурсантов – создать систему, которая сможет эффективно выявлять аномалии в тексте, сгенерированном нейросетью. Решение поможет лучше понять, как работают языковые модели, разобраться, как анализировать и классифицировать большие данные.
Хакатон продлится 10 дней. У тебя будет шанс получить советы от крутых ML-экспертов и специалистов по Data Science, обсудить задачи соревнования с единомышленниками, узнать больше о проектах X5 Tech.
28-29 мая 5 лучших команд в каждом треке получат приглашение на финал в Москве. Церемония награждения пройдет 30 мая на X5 Future Night, где ты сможешь вживую пообщаться с представителями компании и коллегами по Data Science.
🔥 Участвуй в X5 Tech AI Hack и внеси свой вклад в развитие ML-технологий: https://cnrlink.com/x5techaihackdshub
Реклама. ООО «ИТ ИКС 5 Технологии». ИНН 1615014289. erid: LjN8K9Qqi
