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:Machinelearning Россия18 116 Технологии и приложения3 816...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Science. SQL hub

Канал Data Science. SQL hub (@sqlhub) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 35 840 подписчиков, занимая 3 816 место в категории Технологии и приложения и 18 116 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 35 840 подписчиков.

Согласно последним данным от 19 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -33, а за последние 24 часа — 10, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.99%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.45% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 504 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 238 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 11.
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 20 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.

35 840

Подписчики

+1024 часа

-157 дней

-3330 день

2 504

Просмотры поста

~ 1 23824 часа

~ 1 51148 часов

6.99%

Коэффициент вовлеченности

Нет данных

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

35 839

12 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

35 839

🐍Как Snowflake повышает эффективность dbt-моделей на Python dbt — это инструмент, помогающий управлять всеми трансформациями данных, которые выполняются в базах данных с использованием SQL. Допустим, у вас есть таблица с общим числом клиентских заказов, и нужно подсчитать, сколько из них пришлось на праздничные дни. Выполнить эту задачу можно с помощью двух SQL-запросов. 1. Добавить столбец is_holiday в таблицу sf100_orders, объединив ее с all_holidays. Назвать полученную таблицу sf100_orders_annotated. 2. Подсчитать строки, для которых is_holiday=true в таблице sf100_orders_annotated. Эти два шага объединяют исходные данные, визуализированные с помощью dbt: в изображении. Производный граф: из двух исходных таблиц составляется таблица count_holidays Используя dbt, можно записать эти две трансформации в виде “dbt-моделей”, которые представляют собой файлы, содержащие SQL и некоторую конфигурацию dbt (при необходимости):

-- sf100_orders_annotated.sql
{{ config(materialized='table') }}

select a.*, b.date is not null is_holiday
from {{ref('sf100_orders')}} a
left join {{ref('all_holidays')}} b
on a.o_orderdate = b.date
-- count_holidays.sql
{{config(materialized='table')}}

select count(*) total_days
    , count_if(is_holiday) holiday_count
    , holiday_count/total_days ratio
from {{ref('sf100_orders_annotated')}}

Эти два файла выглядят как типичный SQL, но с некоторым отличием. Вместо ссылок на таблицы dbt позволяет ссылаться на другие “модели” с помощью аннотаций {{ref(‘sf100_orders_annotated’)}}. Таким образом, dbt определяет связь и зависимости между всеми трансформациями, через которые проходят данные. 📌 Продолжение @sqlhub

35 839

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. Ближайшее мероприятие: • 7-8 октября — Fast Track для дата-аналитиков, офер за 2 дня в команду Фудтеха. Зарегистрироваться Реклама. ООО "Яндекс". erid:2VtzqwaYy5b

35 839

🖥 Интерактивная SQL шпаргалка @sqlhub

35 839

🔥 Дайджест полезных материалов из мира SQL за неделю Почитать: — Небольшой тест нескольких БД при работе с многими таблицами — Визуализация распределений вероятностей в Python. — 15 лучших бесплатных курсов по Linux — Погружаемся в базы данных и SQL: полезные материалы и инструменты от сотрудников Selectel — Optimizing SQL Performance with Execution Plans — Data Analysis with SQL — Dominando la Preparación de Datos para Análisis: Funciones y Técnicas Esenciales — Autoscout24 SQL Analysis — SQL Pro tips : Oracle SQL CROSS JOIN with UNPIVOT — SQL Pro tips : Oracle XE Quick Start — Leveraging Apache Age for Advanced Data Analytics — Choosing an OLAP Engine for Financial Risk Management: What to Consider? — SQL Window Functions — Parallels and MSSQL Server Посмотреть: 🌐 Django начало работы. (⏱ 08:18) 🌐 Go - SQL Databases in Golang with the database/sql package 🌐 Популярная задача с собеседования в Яндекс #python #задача #программирование #собеседование (⏱ 01:00) 🌐 Новые функции в IOS 17 (⏱ 00:29) 🌐 TokenFlow редактирование видео с помощью текстового описания (⏱ 00:22) 🌐 Парсер телеграм каналов на Python. Гайд по написанию мощного бота. (⏱ 11:58) 🌐 Задача из Собеседования в Яндекс с зарплатой 85000 рублей #python #собеседование #задача #yandex (⏱ 00:59) 🌐 Асинхронный парсинг сайтов на Python (⏱ 22:06) Хорошего дня! @sqlhub

35 839

🖥 Pipelined Relational Query Language (PRQL) PRQL - это современный язык для преобразования данных, который меняет обращение к базе данных на логически выстроенный пайплайн (конвейер). Как и SQL, он легко читается, является явным и декларативным. Но в отличие от SQL, он формирует логический пайплайн преобразований и поддерживает такие абстракции, как переменные и функции. Он может использоваться с любой базой данных, использующей SQL.

from tracks
filter artist == "Bob Marley"                 # Each line transforms the previous result
aggregate {                                   # `aggregate` reduces each column to a value
  plays    = sum plays,
  longest  = max length,
  shortest = min length,                      # Trailing commas are allowed
}

• Github @sqlhub

35 839

Сбер расширяет географию своих ивентов: 10 октября в Стамбуле состоится первый технологический митап, посвящённый разработке рекомендательных систем 👨‍💻 На RecSys MeetUp вы познакомитесь с экспертами Сбера, станете частью одного из крупнейших IT-комьюнити и узнаете о: ✔️ Технологических трендах в области искусственного интеллекта и машинного обучения. ✔️ Устройстве современных стримингов компаний-партнёров Сбера. Гарантируем: будет интересно и безумно полезно каждому DS-специалисту. Регистрируйтесь по ссылке, встречаемся 10 октября в 18:30 по адресу: Стамбул, «Енидоган Махаллеси», Эрджиес Сокак №7 34030 Байрампаша 💚

35 839

Sqlparse: парсинг SQL-операторов Sqlparse - это невалидирующий парсер SQL для Python. Он обеспечивает поддержку разбора, разбиения и форматирования SQL-операторов.

$ pip install sqlparse
import sqlparse

Файл с примерам кода и документацией по работе в закрепе.




raw = 'select * from foo; select * from bar;'
statements = sqlparse.split(raw)
statements
['select * from foo;', 'select * from bar;']


first = statements[0]
print(sqlparse.format(first, reindent=True, keyword_case='upper'))
SELECT *
FROM foo;

>>> # Parsing a SQL statement:
parsed = sqlparse.parse('select * from foo')[0]
parsed.tokens
[<DML 'select' at 0x7f22c5e15368>, <Whitespace ' ' at 0x7f22c5e153b0>, <Wildcard '*' … ]

@sqlhub

35 839

🖥 🖥SQLiDetector Python-скрипт, позволяющий обнаружить SQL-инъекции путем отправки нескольких запросов и проверки regex-шаблонами для различных баз данных. • Github @sqlhub

35 839

VK Data Meetup — митап об инструментах и людях, которые умеют работать с данными ⏰ Когда: 12 октября, 14:00 по Москве 📍 Регистрация VK Data Meetup — это серия событий о практиках работы с данными на разных уровнях. Митап 12 октября посвящен работе с большими данными и ML. Обсудим: • Тренды работы с данными; • Процессы взаимодействия со смежными подразделениями и внутри дата-команд; • Новые инструменты, такие как Spark on Kubernetes и No Code AutoML-платформы; • Кейсы решения практических бизнес-задач от ведущих российских компаний. Митап будет интересен дата- и ML-инженерам, тимлидам и разработчикам платформ данных, архитекторам и специалистам по Data Science. Присоединяйтесь к сообществу VK Data Meetup, чтобы узнать про работающие практики и поделиться своим опытом. Зарегистрироваться

35 839

Уроки по T-SQL 1. Быстро и подробно об основах реляционных баз данных 2. Знакомимся с основными понятиями Transact SQL 3. Работа с временными таблицами: CREATE TABLE, DROPE TABLE, ALTER TABLE 4. Быстрый разбор выборки данных в T-SQL 5. Внесение изменений в базу данных T-SQL 6. Оператор Union за 5 мин T-SQL 7. Оператор CASE за 2 мин T-SQL #video #sql https://www.youtube.com/watch?v=S01TeM2HD7E&list=PLlLKga8ROEOFy-s2Nu8a0GdEzSizEfAMT&ab_channel=%D0%93%D0%90%D0%A3%D0%A1

35 839

💉 SQL Injection Master - самый полный курс по SQL инъекциям Старт: 9 октября Продолжительность: 3 месяца На курсе подробно разберём эксплуатацию SQL-инъекций, одного из наиболее распространенных и опасных видов атак на веб-приложения. Вы узнаете не только о том, как обнаруживать и эксплуатировать SQL-инъекции, но и как защитить свои веб-приложения от подобных атак. Курс будет полезен как новичкам в сфере информационной безопасности, так и продвинутым специалистам. 🎓 В ходе обучения вы научитесь: - Базовым навыкам работы с SQL - Поиску уязвимостей в базах данных - Внедрению произвольного SQL-кода в уязвимые приложения У данного курса нет аналогов в СНГ и англоязычном пространстве. 🏆 Выдаём УПК/сертификат при успешной сдаче экзамена. Возможна оплата в рассрочку 📌 Узнать подробнее о курсе Реклама. ООО "АКАДЕМИЯ КОДЕБАЙ". ИНН 9706020333. erid: LjN8KbxUp

35 839

Сегодня вышла новая версию ElectricSQL. ElectricSQL - это опенсорс платформа для локальной разработки, позволяющая легко создавать высококачественные современные приложения с мгновенной реактивностью, многопользовательской совместной работой в реальном времени и бесконфликтной поддержкой автономной работы. Local-first - это новая парадигма разработки, при которой код приложения напрямую обращается к встроенной локальной базе данных, а данные синхронизируются в фоновом режиме посредством активной репликации базы данных. Поскольку код приложения обращается непосредственно к локальной базе данных, приложения работают мгновенно. Данные синхронизируются в фоновом режиме с помощью активной репликации. • Github • Документация @Sqlhub

35 839

В Авито ищут аналитиков продаж разных уровней в Санкт-Петербурге и Москве. ➡️ Старший аналитик продаж, команда Авито Авто ➡️ Руководитель аналитики департамента продаж Авито Вот что предлагают: • Прозрачная система премий, достойная зп; • Забота о здоровье: с первого дня ДМС со стоматологией, в офисе принимают терапевт и массажист; • Компенсация питания; • Развитие полезных навыков: на курсах для сотрудников можно прокачать искусство переговоров или выучить английский; • Гибридный график работы (гибкое сочетание работы в офисе и удалёнки); • Гибридный график — уютные офисы в Петербурге и Москве и удалённо. Переходите по ссылкам и откликайтесь. Возможно, ищут именно вас!

35 839

🖥 Предположим, что нам необходимо получить данные о сотруднике, имеющем вторую по величине зарплату в компании. Мы можем использовать следующий запрос:

WITH employee_ranking AS (
  SELECT
    employee_id,
    last_name,
    first_name,
    salary,
    RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) as ranking
  FROM employee
)
SELECT
  employee_id,
  last_name,
  first_name,
  salary
FROM employee_ranking
WHERE ranking = 2

Условие WHERE ranking = 2 используется для фильтрации строк второй по величине зарплаты. Обратите внимание, что на позиции 2 может находиться более одного сотрудника, если у них одинаковая зарплата. На данном этапе важно понять поведение функции RANK(), а также других доступных функций, таких как ROW_NUMBER() и DENSE_RANK(). Эта тема подробно рассматривается в статье - "Обзор функций ранжирования в SQL". Я рекомендую прочитать эту статью, если вам придется работать с различными видами ранжирования. @sqlhub

35 839

Сбер расширяет географию своих ивентов: 6 октября в Тбилиси состоится первый технологический митап, посвящённый разработке рекомендательных систем 👨‍💻 На RecSys MeetUp вы познакомитесь с экспертами Сбера, станете частью одного из крупнейших IT-комьюнити и узнаете о: ✔️ Технологических трендах в области искусственного интеллекта и машинного обучения. ✔️ Устройстве современных стримингов компаний-партнёров Сбера. Гарантируем: будет интересно и безумно полезно каждому DS-специалисту. Регистрируйтесь по ссылке , встречаемся 6 октября в 18:30 по адресу: Тбилиси, Ресторан на 6 этаже отеля «Golden Palace», переулок Агмашенебели 62 💚

35 839

Использование рекурсивных запросов для управления иерархиями данных Некоторые таблицы в SQL могут иметь неявный вид иерархии данных. Например, в нашей таблице сотрудников для каждого сотрудника имеется идентификатор manager_id. У нас есть менеджер, который отвечает за других менеджеров, которые, в свою очередь, отвечают за других сотрудников, и так далее. При такой организации мы можем иметь иерархию различных уровней. В каждой строке столбец manager_id относится к строке, находящейся на непосредственном верхнем уровне иерархии. В таких случаях хорошим запросом является получение списка всех сотрудников, подчиняющихся генеральному директору компании (который в данном случае имеет идентификатор employee_id, равный 110). Для этого используем следующий запрос

WITH RECURSIVE subordinate AS (
 SELECT 
   employee_id,
   first_name,
   last_name,
   manager_id
  FROM employee
  WHERE employee_id = 110 -- id of the top hierarchy employee (CEO)
  
  UNION ALL
  
  SELECT 
    e.employee_id,
    e.first_name,
    e.last_name,
    e.manager_id
  FROM employee e
  JOIN subordinate s
  ON e.manager_id = s.employee_id
)
SELECT 
  employee_id,
  first_name,
  last_name,
  manager_id
FROM subordinate ;

В этом запросе мы создали рекурсивный CTE под названием subordinate. Он является ключевой частью запроса, поскольку проходит по иерархии данных, переходя от одной строки к строкам иерархии, расположенным непосредственно под ней. Есть два подзапроса, соединенных между собой UNION ALL; первый подзапрос возвращает верхнюю строку иерархии, а второй запрос возвращает следующий уровень, добавляя эти строки к промежуточному результату запроса. Затем снова выполняется второй подзапрос, возвращающий следующий уровень, который снова добавляется к промежуточному результату. Этот процесс повторяется до тех пор, пока в промежуточный результат не будет добавлено ни одной новой строки. Наконец, главный запрос возвращает данные в том виде, в котором мы ожидаем. @sqlhub

35 839

Многие хотят стать аналитиками данных, но не у многих получается Мы не понаслышке знаем, как трудно ворваться на рынок труда и хотим поделиться нашими советами на бесплатном вебинаре. Вы узнаете: - Какие навыки нужны для старта карьеры, и что изменилось за последние годы - Как найти первую работу или стажировку? - Обязательно ли профильное высшее образование для работы аналитиком? - Можно ли начать карьеру после 30? Вебинар проведёт Анатолий Карпов — тот самый автор курсов на степике, которые обучили основам анализа данных более 200 тыс. человек. Анатолий руководил командой аналитики в отделе бизнеса и рекламы ВКонтакте, а сейчас является основателем школы karpovꓸcourses. 🕖Вебинар пройдет 28 сентября в 19:00 Регистрируйтесь по ссылке Реклама. ООО "Карпов Курсы". Erid: LjN8KNZ3W

35 839

🖥StereoDB Сверхбыстрая и легкая база данных внутрипроцессной памятм, написанная на языке F#, поддерживающая: транзакции, вторичные индексы, персистентные структуры данных и инструменты управления памятью. StereoDB поддерживает создание Stateful Services (API или ETL Worker), которые хранят все данные в памяти и могут обеспечить миллионы запросов в секунду для RPS с одного узла. • Github @sqlhub