Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Data Science. SQL hub
Відкрити 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
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Data Science. SQL hub
Канал Data Science. SQL hub (@sqlhub) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 35 839 підписників, посідаючи 3 835 місце в категорії Технології та додатки та 18 129 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 35 839 підписників.
За останніми даними від 13 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -8, а за останні 24 години на -11, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.82%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 4.08% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 522 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 461 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 13.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як sql, индекс, postgres, index, sqlite.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“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”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 14 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
35 839
Підписники
-1124 години
-317 днів
-830 день
Архів дописів
35 835
⚡️ R1-Omni — это исследовательский проект, направленный на создание объяснимой омни-мультимодальной системы распознавания эмоций с использованием обучения с подкреплением с верифицируемой наградой (RLVR).
Основные особенности:
⚫ Объяснимость и мультимодальность: Проект объединяет визуальные, аудио и текстовые данные для распознавания эмоций, что позволяет глубже анализировать эмоциональные состояния.
⚫ RLVR: Применение обучения с подкреплением с верифицируемой наградой значительно улучшает способность модели к рассуждению и пониманию влияния разных модальностей.
⚫ Улучшенная обобщаемость: Модель демонстрирует высокие результаты не только на обучающих данных, но и в условиях, когда данные отличаются от тех, на которых модель обучалась (out-of-distribution).
⚫ Инновационный подход: Это первая в отрасли система, использующая RLVR для омни-мультимодального анализа, что открывает новые возможности в области эмоционального распознавания.
Польза для разработчиков:
⚫ Исследования и разработки: Проект предоставляет открытый код, подробные инструкции и примеры, что делает его ценным ресурсом для экспериментов и дальнейших исследований в области мультимодальных ИИ-систем.
⚫ Практическое применение: Возможность интеграции системы в приложения для мониторинга эмоций, интеллектуальных ассистентов и других сервисов, где важна эмоциональная оценка.
⚫ Обучение и вдохновение: R1-Omni демонстрирует современные методы работы с данными из разных источников, что может стать основой для создания новых решений в области обработки естественного языка, компьютерного зрения и аудиоанализа.
Таким образом, R1-Omni интересен разработчикам и исследователям, стремящимся создавать интеллектуальные системы с глубоким пониманием эмоций и мультиканальными данными.
📌 GitHub
@sqlhub
35 835
⚡️Как эффективно устранять дубликаты в ClickHouse: Практический вебинар
18 марта в 18:30 (мск) — присоединяйтесь к вебинару с Алексеем Железным и разберитесь с механиками дедупликации данных в ClickHouse!
🔥На занятии вы:
> Освоите методы удаления дубликатов с помощью ReplacingMergeTree и UNIQUE.
> Научитесь использовать GROUP BY + FINAL для оптимизации запросов.
> Поймёте, как минимизировать накладные расходы при дедупликации.
❗️После вебинара вы сможете эффективно устранять дубликаты данных, выбирать правильные подходы и повысить производительность своих запросов в ClickHouse.
Регистрируйтесь на вебинар и улучшайте свои навыки!
👉 Регистрация: https://otus.pw/m65U/?erid=2W5zFJfyXcU
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
35 835
🖥 Pumpfun-Smart-Contract-SOL — это реализация смарт-контракта для блокчейна Solana, размещённая на GitHub.
Он может быть полезен разработчикам по следующим направлениям:
⚫ Обучение и практика: Проект демонстрирует, как писать, тестировать и разворачивать смарт-контракты в экосистеме Solana.
⚫ Пример архитектуры: Разработчики могут изучить структуру кода, способы взаимодействия с блокчейном и методы обеспечения безопасности смарт-контрактов.
⚫ Инструменты и библиотеки: В репозитории могут быть использованы современные инструменты разработки, что помогает быстрее освоить лучшие практики создания децентрализованных приложений.
⚫ Расширяемость: Исходный код можно адаптировать под конкретные задачи, что делает его отличным шаблоном для создания собственных проектов на Solana.
📌 GitHub
@sqlhub
35 835
Хотите получить много практики на рельных задачах, собрать портфолио и узнать как выглядит рабочий день аналитика?
CEO Simulative и эксперт с большим опытом в аналитике, Андрон Алексанян организовал бесплатный интенсив, где в течение 3 недель вы будете решать реальные задачи, с которыми аналитики сталкиваются на работе
На прямых эфирах вы сделаете:
🟠Анализ активности пользователей с помощью SQL
🟠Анализ маркетинговых активностей с помощью Python
🟠ABC анализ ассортиментной матрицы в Excel (уже прошел, но вам будет доступна запись)
Во время эфиров вы узнаете много лайфхаков, а также будете получать полезные материалы для развития в аналитике на протяжении всего интенсива
❗️Знать Python и SQL не обязательно — все будем разбирать с нуля
🕗Встречаемся на новом эфире уже завтра, 13 марта в 19:00 по мск
Участвовать в бесплатном интенсиве
35 835
🖥 ingestr — инструмент командной строки, предназначенный для копирования данных между различными базами данных с помощью одной команды!
🌟 Он поддерживает множество источников и пунктов назначения, включая Postgres, BigQuery, Snowflake, Redshift, Databricks, DuckDB, Microsoft SQL Server и другие. ingestr позволяет выполнять как полное обновление данных, так и инкрементальную загрузку с использованием стратегий append, merge или delete+insert. Установка инструмента осуществляется через пакетный менеджер pip, а использование не требует написания кода — достаточно указать необходимые параметры в командной строке.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@sqlhub
35 835
🖥 Простыми словами: Как хранятся пароли в базах данных
В современном мире защиты данных крайне важно, чтобы пароли не хранились в виде обычного текста. Вместо этого используются их «закодированные отпечатки» – хеши, полученные в результате специального процесса хеширования. Это гарантирует, что даже при компрометации базы данных злоумышленник не сможет восстановить исходный пароль.
📌 Как это работает:
• При регистрации пароль проходит хеширование с применением современных алгоритмов (например, bcrypt, scrypt или Argon2), часто с добавлением уникальной соли для каждого пользователя.
• При авторизации введённый пароль снова хешируется, и полученный хеш сравнивается с тем, что хранится в базе. Совпадение означает, что введённый пароль верный.
📌 Почему так делают:
• Безопасность: Даже если база будет взломана, злоумышленник увидит лишь набор случайных символов, из которых восстановить оригинальный пароль практически невозможно.
• Секретность: Администраторы системы не имеют доступа к исходным паролям – хеши необратимы.
• Надёжность: Использование соли и, при необходимости, перца, значительно усложняет атаки с помощью радужных таблиц и повышает общую стойкость системы.
В итоге, пароли в базах данных – это не сами пароли, а их «отпечатки», которые можно сравнивать, но никак не восстановить. Этот подход напоминает замок, который открывается лишь при наличии правильного ключа, при этом сам ключ нигде не хранится.
#базыданных #безопасность #хеширование #пароли
@sqlhub
35 835
Как работает автоматическое переключение на резервный сервер в случае сбоя основного?
Разберем концепцию высокой доступности баз данных и автоматического failover на практике
Приглашаем на открытый практический урок «Отказоустойчивый кластер Patroni» в рамках курса PostgreSQL для администраторов баз данных и разработчиков
✅ Практика: настройка кластер Patroni, включая конфигурацию DCS, настройку PostgreSQL и HAProxy.
Освойте основные команды Patroni для управления кластером, такие как переключение ролей, перезагрузка, реинициализация и настройка синхронной репликации.
Навыки полученные на уроке позволят создать отказоустойчивые решения для своих баз данных и эффективно администрировать отказоустойчивые кластеры PostgreSQL.
👉 Регистрация и подробности:
https://otus.pw/v5QN/?erid=2W5zFJ4NUvU
#реклама
О рекламодателе
35 835
🖥 Эта статья посвящена инструменту pg-index-health, созданному для статического анализа индексов PostgreSQL баз данных!
🌟 Автор описывает эволюцию инструмента, который помогает находить проблемы в структуре базы данных, такие как дублирующиеся или избыточные индексы, неиспользуемые индексы, а также потенциальные ошибки проектирования.
🔗 Ссылка: *клик*
@sqlhub
35 835
⚡️Как эффективно мигрировать данные в ClickHouse: Денормализация и оптимизация
11 марта в 20:00 мск — присоединяйтесь к вебинару с Константином Трофимовым и узнайте, как ускорить аналитику с помощью правильной миграции данных!
На вебинаре вы:
> Изучите методы импорта данных из других систем в ClickHouse.
> Научитесь денормализовать данные для ускорения запросов.
> Узнаете, как обогатить данные с помощью словарей и других функций ClickHouse.
🔥После вебинара вы будете уверенно работать с миграцией данных в ClickHouse, улучшать производительность и избегать распространенных ошибок при переходе на новую систему.
Запишитесь на вебинар и улучшите свои навыки уже сегодня!
👉 Регистрация: https://otus.pw/glzWi/?erid=2W5zFJJ3rKA
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
35 835
35 835
Defog Introspect
Defog Introspect позиционируется как сервис для глубокого исследования ваших данных. Он позволяет:
- Анализировать структурированные данные: Поддерживаются популярные СУБД (PostgreSQL, MySQL, SQLite, BigQuery, Redshift, Snowflake, Databricks) и файлы форматов CSV/Excel.
- Работать с неструктурированными данными: Интеграция PDF-документов, что позволяет получать дополнительные сведения из документации или отчетов.
- Выполнять поиск в интернете: Инструмент способен обращаться к веб-источникам для получения дополнительного контекста, что расширяет возможности анализа данных.
Источник:
Как это работает?
Инструмент использует "умного" AI-агента, который может:
- Преобразовывать текстовые запросы в SQL-запросы (инструмент text_to_sql), что упрощает работу с базами данных.
- Использовать веб-поиск (инструмент web_search) для поиска дополнительной информации и контекста.
- Анализировать PDF-файлы (инструмент pdf_with_citations) с возможностью цитирования источников.
Для реализации этих функций используются передовые модели, такие как:
o3-mini для преобразования текста в SQL.
gemini-2.0-flash для веб-поиска.
claude-3-7-sonnet для работы с PDF и общей оркестрации запросов.
Источник:
https://github.com/defog-ai/introspect
@sqlhub
35 835
Хотите научиться автоматизировать процессы обработки данных как в Бигтехе?
Чтобы проанализировать большой массив данных, его нужно обработать. Обычно это происходит в три этапа: извлечение, трансформация и загрузка (или ETL). Но чем больше становится данных, тем труднее управлять этим процессом вручную — автоматизировать его можно с помощью Airflow.
Чтобы научиться работать с Airflow, приходите на бесплатный вебинар, где Антон Шишков, опытный Software Engineer из бигтех-компании, — поделится с вами своими знаниями и лучшими практиками работы с Airflow на примере автоматизации сбора данных.
Что мы будем делать на вебинаре:
🟠 Познакомимся с Airflow: узнаем, как он может упростить работу и повысить эффективность;
🟠 Узнаем об операторах и сенсорах: как использовать для создания гибких и надежных конвейеров данных;
🟠 Напишем базовые и продвинутые DAG'и, чтобы вы могли применить их на практике;
🟠 Разберем, как использовать Docker, FastAPI, Postgres, Clickhouse и Minio для автоматизации ETL-процессов.
🕗Встречаемся 4 марта в 19:30 по мск
Зарегистрироваться на бесплатный вебинар
35 835
🔥 Meta Learning: Deep Learning Guide — практическое руководство по освоению машинного и глубокого обучения!
🌟 Автор делится своим опытом, начиная с изучения программирования в 29 лет и достигая успехов в соревнованиях Kaggle. Основные темы включают эффективные стратегии обучения, улучшение навыков разработки, выбор инструментов, работу с сообществом, поиск наставников и построение карьеры без формального образования.
🔗 Ссылка: *клик*
#machinelearning #deeplearning
freecourses
35 835
🖥 FalkorDB — это масштабируемая графовая база данных с низкой задержкой, предназначенная для команд разработчиков, управляющих структурированными и неструктурированными взаимосвязанными данными в реальном времени или интерактивных средах!
🌟 Она использует разреженные матрицы для представления матриц смежности и линейную алгебру для выполнения запросов, что обеспечивает высокую производительность и эффективность.
🖥 Github
@sqlhub
35 835
AI меняет мир, а вы остаетесь в стороне?
На Data Fusion 2025 есть все, что нужно знать об AI сегодня и завтра. 5-я международная конференция в сфере искусственного интеллекта и больших данных состоится уже 16-17 апреля в Москве!
Вас ждут:
🔥 Острые дискуссии: сможет ли AI заменить человека? Где грань между ошибкой ИИ и прорывом?
🔍 70+ сессий: тренды и передовые исследования в области больших данных и технологий AI
💡Классный нетворкинг: живое неформальное общение с бизнес-лидерами, учеными, представителями государства.
Расписание, спикеры и темы — уже на сайте.
Регистрируйтесь бесплатно по ссылке — https://data-fusion.ru
📍 Москва, технопарк «Ломоносов»
Мы заботимся о вашей безопасности и просим заполнить развернутую форму — это займет всего пару минут. Спасибо за понимание! 🙌
—
*AI — искусственный интеллект
*нетворкинг — полезные связи
35 835
🖥 FalkorDB — это масштабируемая графовая база данных с низкой задержкой, предназначенная для команд разработчиков, управляющих структурированными и неструктурированными взаимосвязанными данными в реальном времени или интерактивных средах!
🌟 Она использует разреженные матрицы для представления матриц смежности и линейную алгебру для выполнения запросов, что обеспечивает высокую производительность и эффективность.
🖥 Github
@sqlhub
35 835
🔥 Smallpond — это легковесный фреймворк для обработки данных, разработанный на основе DuckDB и 3FS!
🌟 Он обеспечивает высокопроизводительную обработку данных и масштабируемость для работы с наборами данных петабайтного масштаба. Фреймворк упрощает операции, не требуя длительно работающих сервисов.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@sqlhub
35 835
🖥 SQL Noir — это интерактивная игра с открытым исходным кодом, в которой вы выступаете в роли детектива, решающего преступления с помощью SQL-запросов!
🌟 Каждое дело представляет уникальный сценарий преступления и базу данных с уликами, где ваша задача — выявлять подозрительные закономерности, отслеживать отсутствующие записи, связывать подозреваемых и раскрывать мошеннические операции, используя SQL.
🔗 Ссылка: *клик*
@sqlhub
35 835
🔥 MetaGPT — это фреймворк, который преобразует простое текстовое описание задачи в полный пакет проектной документации и кода!
🌟 Он моделирует работу IT-компании, назначая различные роли, такие как менеджер продукта, менеджер проекта, инженер и другие, каждому из которых соответствует агент на основе большой языковой модели. Эти агенты взаимодействуют друг с другом, следуя стандартизированным операционным процедурам (SOP), что позволяет эффективно разрабатывать сложные программные продукты.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
